紐約時報2014年的推特實驗心得|數位時代 BusinessNext

當社群媒體成了我們每日生活重心，新聞報社機構也積極把握有著高人氣、高專注度的社群平台，藉由推廣自己的品牌和旗下的新聞報導，來累積忠實的線上讀者群。

哈佛尼曼新聞實驗室在今年年初分享美國老牌新聞機構˹紐約時報˼，於2014年使用推特（Twitter）來推廣新聞報導的心得，裡面很多技巧和原則不只適用於推特，也適用於其他社群平台。

好的標題可以重複使用

紐約時報編輯提到，報導本身如果已經有吸引人的標題，其實在推特推廣時不需要特別再想一段140個字的短語。很多時候編輯在社群媒體平台分享文章時，總會費勁地想出一段吸引人的介紹。但經過紐約時報的一年實驗發現，好的標題就算重複使用，還是可以吸引到大量的讀者和點閱率！

這邊舉個例子，紐約時報第一次在推特宣傳一篇有關美國衛生疾病管制中心守衛如何丟失工作的報導時，直接用文章的標題作為文章的內容，取得了將近100次的轉貼。

尼曼實驗室報導截圖

第二天中午時，紐約時報又再次在推特上分享了該篇文章，只是這次重新用較為聳動的內文來描述該篇報導（而非使用文章標題），結果取得了很接近的轉貼次數。

尼曼實驗室報導截圖

當然同樣文章短時間前後貼出，對於轉貼數字會有影響，但結果可以看出內文沿用標題，或是重新撰寫與否，和文章所能接觸到的觀眾數目似乎沒有影響。因此編輯群在經營社群平台時，不用特別耗費心力重新去想新的內文。好的標題何妨不一用再用呢？

將照片貢獻者的名字直接以浮水印方式印在照片

當在社群平台分享照片和影片已蔚成風氣，紐約時報所堅守的一項原則就是要明確寫出照片或影片貢獻者。但標示貢獻者在Twitter 140個字的限制下，多少對於編輯室同仁帶來了字數使用上的困擾。

於是紐約時報想到為何不將貢獻者的名字直接浮水印在照片上呢？發現每次後製浮水印太花時間，紐時進一步開發自己的軟體，讓編輯們能輕鬆地將貢獻者名字印在圖片上。

紐約時報的照片中，左上角或右上角通常有一個紐約時報的標誌，左下角則會註明照片出處。如果是紐約時報的記者，照片通常會寫出攝影師的名字，並加註來自紐約時報等字樣。

如果照片來源是其他新聞媒體或公司，紐約時報也都會以浮水印方式註明。

分享影片截圖搭配好的文字說明

紐約時報也發現分享影片截圖比直接分享整個影片，更容易得到社群平台使用者的青睞。相較之下，影片截圖配上好的文字說明會讓人有興趣去點擊影片連結，直接分享影片反而會讓很多人在第一眼時就卻步了。

一個好的例子是紐約時報在推特上分享一個男子在伊拉克逃躲ISIS大屠殺的短片，他們首先將整個影音短片以圖片影音方式直接分享，該則發文得到很高的分享率和點閱率。

尼曼實驗室報導截圖

他們隔天則改以靜置圖片方式該影片的截圖，搭配上引人入勝的說明並附上影音連結。結果發現他們取得了更好的點閱成績。

尼曼實驗室報導截圖

紐約時報編輯發現社群平台使用者似乎對於直接影音分享有較低興趣與較高抗拒性，新聞編輯在宣傳報導時，應該要考慮直接放置圖片而非動態影音，不只節省時間和力氣，也更容易獲取社群平台使用者的心。

適時在推特內文中分享報導故事細節

紐時也發現當在推特上分享報導時，不一定要著重在故事的整個大框架，或是強調故事的背景，反而透漏一些細節更能抓住閱聽者的目光。

適時和其他部門創造連結

另外妥善運用社群媒體，也可以幫助推動其他相關的社群媒體帳號。像是@NYTimes很多報導都會提及@nytnow，一個紐約時報推出的應用程式，會和訂閱者分享最即時的新聞報導。藉由適時提及@nytnow，將可以有效提升該帳號的瀏覽率以及該程式的下載數目。

紐約時報在2014年學到了這麼多寶貴的經驗，那下一步呢？紐約時報希望他們能夠更妥善地運用社群媒體和訂閱者互動。對於新聞機構而言，維持立場中立和抓準公私領域界線十分重要。但是社群媒體無疑是和訂閱者溝通互動最快速也最有效的方法之一。紐時認為他們下一步在更享受社群平台的樂趣時，要學會更準確地拿捏其中的分野。

參考資料：http://www.niemanlab.org/2015/01/dont-try-too-hard-to-please-twitter-and-other-lessons-from-the-new-york-times-social-media-desk/

本文轉載：新媒體世代 What's Next for New Media

「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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