百年老報的華麗轉身!《紐約時報》未來五年的數位藍圖
百年老報的華麗轉身!《紐約時報》未來五年的數位藍圖

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Haxorjoe~commonswiki 分享於 Wikipedia, CC by 3.0

走過百年歲月的《紐約時報》,在十月發布一篇長達 11 頁,有著總裁馬克·湯普生(Mark Thompson)和其他九位高階主管簽署的備忘錄「我們的未來之路」(Our Path Forward),洋灑寫下《紐約時報》未來五年的營運方向,並自信地宣布,預期讓數位收入在 2020 年時呈雙倍成長,從去年的 4 億美元營收,提高至 8 億美元。

綜觀來看,《紐約時報》宣言中,清楚點出未來兩大發展主軸:「增加數位讀者數目」與「快速應對數位趨勢脈動」。

讀者優先:鞏固舊有讀者、開發潛在客群

在資訊碎片化且充斥雜訊的時代下,爭奪數位眼球,成為所有新聞媒體不爭的努力方向。但對《紐約時報》而言,更大的目標是鎖定在提高數位「訂閱」讀者,這可說是針對《紐約時報》特有的付費牆訂閱模式,做出的策略考量。

相較日益擁擠,且充滿變動的數位廣告市場,訂閱費用可說是《紐約時報》相對穩定的收入來源。此外,增加數位讀者,將可以連帶提高數位廣告收入,提升廣告商對《紐約時報》的信心,加碼廣告投資。更重要的是,讀者訂閱數據,也能幫助《紐約時報》進一步了解用戶特性,和提早掌握新聞閱覽趨勢。

因此提高訂閱讀者數目,無意外地成了《紐約時報》現階段的重要發展目標。在今年八月初時,《紐約時報》宣布達到一百萬數位訂閱人次大關,從下方《尼曼實驗室》提供的數據來看,《紐約時報》在 2011 年推出訂閱制後,訂閱人次年增加率從 2012 年第二季的 80%,在 2013 年第四季時,開始呈現 20% 的穩定增長。但如何能維持甚至突破這個成長幅度,成為《紐約時報》的關鍵課題。

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Photo Credit: Nieman Lab (CC BY-NC-SA 3.0)

鞏固舊有讀者關係

《紐約時報》面對這個挑戰,則提出「鞏固舊有讀者關係,開發潛在讀者客群」的概念。而維持既有讀者群,尤其是貢獻《紐約時報》 90% 數位收入的 12%核心讀者,最重要的就是落實「讀者優先」,包括維持《紐約時報》新聞品質、提升數位閱讀體驗,以及打造與讀者之間一對一關係等三大面向。

1. 維持新聞品質:

《紐約時報》身為百年老報,旗下擁有約兩千名員工,高品質的新聞報導,可說是其核心價值。而這個招牌精神,也不言可喻地解釋,為何在線上付費訂閱風氣不夠盛行的年代,《紐約時報》能成為全球第一個突破百萬訂閱數的新聞媒體。因此延續《紐約時報》的高品質新聞內容,持續滿足讀者對《紐約時報》的期待,自然成為《紐約時報》最重要的目標。像是在去年,《紐約時報》即派遣記者至超過 170 個國家採訪第一手新聞,對於原生新聞的重視與大手筆投資,可以看出《紐約時報》對優質新聞的堅持。

前些日子,《紐約時報》更宣布成立「特快團隊」(Express Team),任務是為讀者提供網路上熱門新聞的相關報導。團隊成員的重要任務,自然是要隨時關注搜尋引擎上即時趨勢,與社群媒體上熱論話題,針對讀者感興趣的議題,進行即時改寫與重新包裝。但《紐約時報》也表示,在追求即時熱門新聞報導的同時,他們將持續追求報導品質,不會在求快的過程中犧牲新聞專業

雖然在行動世代,「即時性」成為吸引讀者目光的重要指標,但對《紐約時報》而言,「即時」和「品質」不該是互相衝突的新聞價值。

延伸閱讀:紐約時報轉型里程碑,數位訂戶終於突破100萬

2. 提升數位閱讀體驗:

在數位甚至行動至上的時代,新聞品質不只關乎內容,更是和新聞呈現方式息息相關。圖片、影音、頁面設計、互動圖表,和資訊視覺化等要素的運用,都被讀者列為評斷新聞品質的一環。因此加強記者數位創作與編輯技巧,也成為《紐約時報》新的人才培育方向。

綜觀《紐約時報》這幾年的數位轉型表現,這家老字號媒體在數位版圖上,可說交出許多令人驚豔的新聞作品。從驚動新聞圈的《雪崩》(Snowfall)作品,到近期推出結合多媒體元素的伊斯蘭國關押性奴報導互動式加薩衝突新聞回顧總統大選辯論即時評論平台、強調資料新聞與數據分析的 The Upshot 專欄,以及獲獎無數的評論式短版紀錄片 Op-Docs 專案。在在可看出《紐約時報》轉型企圖心,與對新聞品質的堅持。

甚至在上個月中,《紐約時報》宣布和 Google 合作進行虛擬實境專案,提供超過一百萬名訂戶 Google Cardboard 虛擬實境眼鏡,讓用戶有機會親身感受,虛擬實境新聞的沉浸式體驗。

當然,《紐約時報》也不忘在備忘錄中強調「行動優化」的重要性。如何跳脫桌機網站的思維模式,將行動閱讀視為獨立的閱讀體驗,了解行動讀者特有的思維和習慣,推出適合不同行動介面與情境的新聞產品,自然也成為《紐約時報》的發展焦點。像是為行動讀者設計的新聞版面,通常著重突發新聞播報,並強調能快速抓住讀者目光的視覺設計,像是圖片、影片、重點文字,和條列新聞。

在今年線上新聞協會(Online News Association)第 15 屆研討會上,《紐約時報》負責數位平台的助理主編克里福德·列維(Clifford Levy)就曾表示,《紐約時報》非常注重 NYT Now 新聞應用程式上的文章語調,強調保持《紐約時報》優雅具深度報導內涵的同時,也不忘讓文章語氣更為「口語化」,藉此貼近行動裝置上的主要讀者群,也就是年輕世代。

此外,他們格外注重文章長度,由於行動平台得面臨強烈的用戶注意力競爭,因此新聞的「輕薄短小」特別重要。尤其是早上的電子報產品,更須保持簡短易讀特性,因為多數用戶一早多難消化長篇內容。這些細微環節,也透露《紐約時報》追求閱讀體驗的決心。

延伸閱讀:紐約時報力圖轉型,付費、影音、行動策略樣樣來

3. 追求讀者客製化服務:

網路資訊量爆炸的時代,《紐約時報》不僅須和其他內容提供者競爭讀者目光,《紐約時報》本身一天就發布超過 300 則新聞、部落格專欄和互動式報導,如何將對的內容,在對的時間點,呈現在對的讀者眼前,讓《紐約時報》確實成為讀者生活中不可或缺的一環,提供能貼近讀者個人的「客製化產品」成為重要出路。

像是《紐約時報》的「為你推薦」(Recommended for You)版面,背後即是透過文章推薦機制,考量讀者本身的閱讀習慣,以及其他有著相似興趣的讀者的過去閱覽偏好後,為用戶推薦他們可能感興趣的新聞內容。

而《紐約時報》也不斷地改良這個推薦機制,透過數據收集和分析,來更好地提供能吸引個別讀者目光的新聞。而這些客製化的服務,可說是不斷推陳出新,像是根據用戶所在地來提供不同的互動式新聞,或是根據讀者喜好來提供「推送通知」(push notification)內容,目的即是打造親密的一對一關係。

另一個投用戶所好的創新,則是服務型新聞(service journalism),其中最有規模的莫過於《紐約時報》的烹飪專區(Cooking)。將美食新聞與烹飪教學結合,烹飪專區提供大量的教學食譜,其中不少是來自《紐約時報》美食版(Food)的新聞主角。讀者可以根據不同菜色或飲食需求搜尋食譜,烹飪專區還提供用戶存取其他網站食譜的服務,因此烹飪專區至今,每個月有超過五百萬名用戶。

而《紐約時報》看到烹飪專區的成功,也決定開闢類似的房地產、健康和影視專區,提高《紐約時報》在用戶生活中的重要性,藉此建立用戶對《紐約時報》的依賴。

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Photo Credit: Screenshot from New York Times Cooking

開發潛在讀者客群

除了透過上述三大面向外,《紐約時報》也積極開發新用戶客群,其中一大目標放眼國際市場。《紐約時報》目前在全球 193 個國家皆有付費讀者,其中超過 10 萬名是純數位訂戶,佔所有數位訂戶的 12% 左右。如何持續拓展全球訂戶市場,成為《紐約時報》當前目標,而位於倫敦、巴黎和香港的辦公室,則成為拓展歐洲和亞洲的重要樞紐。

除了著眼國際市場,透過社群媒體增加曝光,也成為《紐約時報》經營品牌和吸引新讀者的重要策略。除了成為第一個擁有超過 2 千萬 Twitter 追蹤者和 1 千萬 Facebook 粉絲的新聞媒體,在 Instagram 和 Snapchat 等年輕族群為主的社群平台,也能找到《紐約時報》的身影。

此外,《紐約時報》也積極參與科技巨擘的新聞布局計劃,像是 Facebook 的即時文章和 Apple News,《紐約時報》都沒有缺席。只是和其他新聞媒體不同,《紐約時報》追求的不僅是品牌曝光,更重要的是將新讀者轉化為訂閱用戶。但社群媒體上免付費內容的提供,與付費牆閱覽限制間的分寸拿捏,仍將持續考驗著《紐約時報》。

數位優化:快速應對數位趨勢脈動

《紐約時報》在「我們的未來之路」備忘錄中也清楚表示,智慧型手機無庸置疑是未來幾年的關鍵戰場;但對《紐約時報》而言,發展重點並不僅著眼於開拓智慧型手機版圖,更重要的是培養「對新科技的應變力」。

從智慧型手機、平板、穿戴式裝置,到虛擬實境,甚至現階段我們還不能預見衝擊的新技術,《紐約時報》希望做到的是提早掌握新趨勢,走在數位浪潮前端,並快速地對產業趨勢做出應變。

數位創新,走在科技前端

有感於從平面印刷轉型到數位新聞的過程緩慢,《紐約時報》意識到快速應對市場轉變的重要性,這幾年可以看到《紐約時報》布局數位板圖的頻頻動作,與走在數位尖端的企圖心。(延伸閱讀:《紐約時報》數位轉型:董事會主席表示已經執行去年「創新報告」中的所有建議

像是在《紐約時報》總部 28 樓的「研究與開發實驗室」(R&D Lab),被稱作《紐約時報》內部的新創團隊,可說是完全顛覆父字輩對灰女士的傳統想像。

創新實驗室的團隊宗旨,主要是探索新聞產業的最新趨勢,一方面找出未來三至五年最重要的代表技術,思考新科技將如何改變用戶思維,與衝擊新聞前景;另一方面開發對應產品和原型,來促進新聞媒體創新。從前幾年關注新興傳播介面(像是平板和雲端技術),到近期探究網路社群影響力,與新聞作品的建檔與重構,《紐約時報》試圖透過專業團隊,來保持對產業的高敏感度與適應力。

此外,《紐約時報》在不到一年的時間內,在今年年中表示已執行「創新報告」(Innovation Report)中的所有建議,包括成立「觀眾開發團隊」、「新聞部數據分析團隊」與「新聞部策略團隊」,著重新聞部門數位化、讀者開發,與數據分析應用等面向。

在「我們的未來之路」備忘錄中,《紐約時報》也再次點出數據分析(data and analytics),對應對數位產業趨勢的重要性,包括深入了解讀者興趣、需求,和閱覽習性變化,同時提供編輯和廣告團隊,策略調整的依據。因此《紐約時報》有著由數據科學家、工程師、研究員,和分析員組成的專業團隊,專職為《紐約時報》內部開發專業分析工具,與提供數據解讀課程。

在今年十月,《紐約時報》也首次推出讓編輯與記者,了解讀者與其撰寫報導互動的分析工具。《紐約時報》可說是透過多管齊下的數位創新與執行,來保持對產業變動的高應變力。

數位廣告優化策略

而提到數位科技創新,與對產業變動的應對力,新聞媒體面臨到的最大的挑戰,無非是廣告市場的快速變遷。面對急速下降的平面廣告收入、增長幅度有限的數位廣告營收、顯示廣告市場被 Facebook、Google 和其他科技公司掌控,再加上近期掘起的廣告封鎖軟體,如何盡速在這場數位廣告惡鬥中找到自己的定位和出路,也成了《紐約時報》的發展重心。

從備忘錄看來,《紐約時報》相信數位廣告市場的重要出路,將繫於提供的廣告品質。廣告產品是否真的和讀者需求相關?廣告內容是否能吸引讀者,而非干擾閱讀體驗?《紐約時報》今年年中推出「行動時刻」(Mobile Moments)廣告產品,核心理念是根據目標讀者的生活情境,來提供合宜的廣告內容,像是在晚上通勤時間,提供食品相關廣告,作為用戶的潛在晚餐選項。

而在行動優化時代,好的廣告不外乎強調視覺素材與互動性,也因此《紐約時報》也持續地開發新廣告格式,像是將圖像、互動設計、影片,甚至虛擬實境等元素,融合在廣告訊息中,來提供讀者更好的廣告閱讀體驗。

除了顯示廣告外,《紐約時報》也積極經營原生廣告市場,在 2013 年底推出第一個原生廣告作品,並在 2014 年成立 T Brand Studio,可謂是《紐約時報》內部的廣告事務所,擁有 20 多名職員,包括設計師、工程師、專案經歷、內容編輯人員,社群媒體專家等,為企業品牌製作付費廣告。

在過去這一年多的時間,《紐約時報》一共為超過 50 個品牌製作將近 100 則廣告,其中最廣受矚目的莫非在 2014 年中,為 Netflix 女子監獄(Orange is the New Black)影集製作的贊助廣告,甚至被喻為是原生廣告版本的《雪崩》。結合資料新聞、影音、圖表,和細緻文字,這則跨媒體素材廣告成功引起多方討論,在當時達到近 15 萬次的曝光。

《紐約時報》表示他們的目標,是做出具紐時質感的廣告作品,同時也嚴守廣告與編輯的分野,像是每週舉辦共同會議,讓編輯團隊確認原生廣告內容與新聞報導沒有重複,避免造成讀者誤會的任何可能性。

圖說明
Photo Credit: Screenshot from New York Times

讀者是新聞媒體賴以生存的關鍵資產之一,《紐約時報》在「我們的未來之路」中,也清楚呈現對此的體認。然而追求訂閱人數和讀者目光,《紐約時報》仰賴的並非是一味投其所好,甚至盲目追求數字成效,而是在堅守報導品質和新聞倫理之餘,透過改善行動體驗、提供客製化產品、加強數據分析,和提升廣告品質,來維繫和讀者間的長期信任關係。面對數位當道和行動優化的趨勢,《紐約時報》在「我們的未來之路」備忘錄中,完整勾勒出未來五年的營運藍圖,最重要的莫過於繫讀者於心,時時走在數位前端。

文章來自:新媒體世代

延伸閱讀: 管《紐約時報》頭條和社交網站推送的,竟然是個機器人Blossom?

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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