BLENDLE:「餐廳單點付費制」的線上新聞閱讀體驗
BLENDLE:「餐廳單點付費制」的線上新聞閱讀體驗

在新舊媒體衝擊之際,傳統新聞媒體都在找尋新的出口。而「Blendle」就是在這樣的時空下所誕生的出路之一。

圖說:Blendle iPad應用程式。圖片來源:Blendle官網

「Blendle」是荷蘭一間創投公司所經營的線上新聞平台。不像我們熟知的老牌新聞媒體(像是「紐約時報」和「華盛頓郵報」),是透過傳統付費牆(paywall)模式,簡單來說可以想成是餐廳的「吃到飽方案」,也就是用戶每月付費訂閱,就能無限制閱讀網站所有(未開放的)文章。

圖說:傳統新聞媒體使用的付費牆模式,其實就像是我們熟知的餐廳吃到飽,付費後就能看到所有的新聞報導。圖片:pixabay.com。

而「Blendle」,則是透過微支付(micropayments)模式,這就像是「餐廳單點」的方式,觀眾只需對有興趣的單篇新聞或雜誌文章少額付費,甚至如果閱讀後不喜歡該則報導,還可以要求退費。

如何使用「Blendle」平台

在使用「Blendle」閱讀文章前,用戶需先註冊,並將他們的帳號與特定信用卡連結。在設定帳號時,用戶會標註他們有興趣的閱讀話題以及新聞記者,當有相關文章發布時,「Blendle」就會馬上寄信告知。當用戶看到喜歡的文章標題,就可以點入閱讀,而信用卡也會自動扣款(平均一篇文章為20分歐元)。如果用戶不滿意該篇文章,只要填寫回饋,退款就會馬上回到電子帳戶。

因為「Blendle」目前還沒有在美國上線,所以不確定美國市場反應如何,但是「Blendle」表示,荷蘭用戶目前可以在該平台上,閱讀所有荷蘭報紙和雜誌,更重要的是,大約22萬的荷蘭「Blendle」用戶,其實只針對不到5%的文章要求退款。雖然退款機制的實際使用率不高,但提供退款機制,的確讓消費者都能更安心地使用平台。

圖說:Blendle目前只有荷蘭版本,英文版本在近期內會推出。圖片來源:http://www.slideshare.net/blendlepress/blendle-40741048

「Blendle」在3月12日宣布,用戶除了可以付費閱讀荷蘭幾家出版社的文章,未來將可以挑選「紐約時報」、「華盛頓郵報」和「華爾街日報」,三家美國重量級傳統新聞機構的報導,這也是「Blendle」網站第一次收錄英文新聞。他們目前除了陸續和美國其他新聞報業接洽,也決定進攻法國和德國等國際市場。

三贏策略

目前網站上的文章價格都是由出版商自行訂價,雖然「Blendle」沒有透漏他們將如何和出版商「拆帳」,但是可以想見這是個互利互惠的交易。

「Blendle」就像是新版的新聞整合器,提供讀者閱讀各出版社文章的平台,透過網路熱門推薦,或是親友及名人的閱讀分享,讀者可以及時找到喜歡閱讀的素材,和希望追蹤的記者。

而對於各大出版商而言,「Blendle」提供其他利潤來源,同時透過了解「Blendle」的標題點閱率以及退款比例,也可以觀察市場反應,以及個別記者的評價。這些資訊對於傳統媒體的線上經營與轉型,可說是十分有幫助。但值得觀察的是,「Blendle」對這些傳統新聞媒體原本的付費牆營利模式,將會帶來甚麼樣的影響和衝擊。

而另一個受惠的,當然就是讀者了。由於「Blendle」是走微支付(餐廳單點)模式,加上不滿意退費的機制,因此文章的品質非常重要,在「Blendle」平台上很少會看到誘騙點擊(clickbait)的內容,因為這些文章都被視作商品,每個讀者都希望他們付費閱讀的文章報導具有高品質。因此在「Blendle」平台,作者寫作不再為了吸取點閱率和廣告,而是希望紮實地贏得讀者的心。根據在荷蘭市場的觀察,八卦雜誌平均會受到比較多的退費要求,而長篇幅文章、分析,和評論式文章最受到歡迎,。

你覺得如果臺灣也有自己的「Blendle」,有機會成功生存下來,並且幫助本地新聞產業進行數位化轉型嗎?

圖說:現在如果進入到「Blendle」英文官網,將會看到這樣的畫面,想提早體驗「Blendle」的話,可以留下電子信箱註冊喔!圖片來源:Blendle。

資料來源:Business InsiderBlendle官網Medium (Blendle Newsstand)
本文出自新媒體世代/What's Next for New Media

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「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。

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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%。

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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。

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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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