媒體營收救星來了?「新聞界 iTunes」Blendle 登陸美國
媒體營收救星來了?「新聞界 iTunes」Blendle 登陸美國

在社群平台與新媒體的夾擊下,傳統媒體深陷營收泥沼,大部分內容在網路上幾乎免費大放送,只能靠著廣告勉強支撐營收,然而廣告封鎖軟體又讓困境雪上加霜。如何在數位環境下維持營收,對媒體而言仍是難解的謎題。

新聞界 iTunes,單篇付費模式在歐洲吸 65 萬使用者

來自荷蘭的 Blendle,借鏡 iTunes 模式,「打包」眾多媒體的內容,讓讀者得以挑選有興趣的文章,單篇付費。2014 年成立至今,已於荷蘭與德國累積 65 萬訂戶,並獲得《紐約時報》與德國出版大亨 Axel Springer 共 300 萬歐元資金。近日 Blendle 宣佈將從歐陸跨到美國,挑戰世界上最龐大的英語市場。

目前 Blendle 在美國已與《華盛頓郵報》、《紐約時報》、《經濟學人》、《華爾街日報》等 20 家媒體合作,這些媒體的共通點是高品質的報導與分析,且多設有「付費牆」,亦即每月提供數篇免費文章之後,讀者便需要付錢訂閱方能看到所有內容。

但若讀者使用 Blendle 的網站或 app 閱讀新聞,就不用為了看一篇文章訂閱整個報刊,也無需在各家媒體跳轉,只要在同一介面透過搜尋或者利用推薦機制,針對特定文章付錢就好,而且享有零廣告的閱讀環境。報紙文章價格約為 19 - 39 美分(約合新台幣 6 - 12 元)、雜誌則是 9 - 49 美分(約合新台幣 3 - 16 元),由各家媒體自行設定價格,媒體可以獲得營收的七成。若讀者不滿意文章可以選擇原因(如太短或不符預期)要求即時退費。

根據荷蘭與德國的經驗,Blendle 創辦人 Alexander Klöpping 表示,平均退費率只有 10%,但如果明顯是「騙點擊廢文」如八卦或清單體(listicle),退費率便會飆升到 50%,「這有助於敦促媒體出版更有品質的內容」。

歐陸的成功模式,美國讀者買單嗎?

相較德國與荷蘭人口相加不到 1 億,美國 3.19 億人口,市場儘管相當龐大,但文化與歐陸十分不同。哈佛尼曼新聞實驗室指出,比起美國,歐洲媒體更流行建立付費牆,因此單篇付費模式對讀者自然頗有吸引力。相對的,免費的英文內容簡直取之不盡。蘋果與 FBI 對抗的事件即使被《紐約時報》鎖在牆內,也有許多其他選擇,而且不用花錢。Blendle 征戰美國市場,依然得先解決那個殘酷的老問題,「讀者願意為內容付錢嗎?」


Blenld 團隊。photo credit: Blendle on Medium

Blenle 在美國預計先行開放 10,000 人免費試用。Alexander Klöpping 指出,他們將特別側重「發現」功能,去除雜音,推送優質的內容,並有信心良好的使用體驗足以留客,「這個 app 讓你浸淫在優質的內容裡面,你不會想要特地跳出,用 Google 搜尋標題,只為了免費獲得內容。」

Blenle 在荷蘭有專門的編輯精挑細選推薦文章,讀者也能追蹤特定媒體,未來 Blendle 也計畫直接串接媒體原有的付費牆。

微支付會是媒體的解藥嗎?

《君子雜誌》、《GQ》都曾嘗試過單篇收費的「微支付」模式。Blendle 這種第三方平台儘管簡化支付流程與閱讀環境,但也可能對媒體的獨立性造成危害。美國哥倫比亞大學商學院教授 Rita McGrath 憂心,如果某種類型的文章特別受到歡迎,那麼很有可能左右 Blendle 編輯推薦新聞的判斷,又或者媒體在編採策略上也會逐漸以熱門程度為依歸。「網友會為了敘利亞難民報導付費嗎?會為了兒童施虐而付費嗎?」

長期研究媒體「微支付」的明尼蘇達大學教授 Andrew Odlyzko 則提出更尖銳的看法:「真正獨特的文章是很稀有的」,亦即,當付費與免費的文章水準並無太大差異時,如何說服使用者花錢顯然更加艱難。

然而,在數位世代掙扎求生、泅泳於社群網站中的媒體,Blendle 至少帶來一絲實質的希望,能夠說服多少讀者心甘情願為高品質內容付出少許代價,對大多數媒體來說,這是一場值得一試的實驗,「而且不會比現況更糟了」,Wired 雜誌這麼形容。

iTunes 的成功是不是能夠複製到新聞媒體?鑑於最近美國唱片協會報告稱,去年美國串流音樂收入首次超越了音樂下載收入,Blendle 是否會演化出「付費吃到飽」模式,也值得觀察。如果這套模式搬來台灣,您願意花多少錢購買一篇文章呢?又或者我們應該先問,您願意花錢看新聞嗎?

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從邊界防護走向全域零信任:HPE Networking 如何打造 AI 時代的企業網路安全架構?
從邊界防護走向全域零信任:HPE Networking 如何打造 AI 時代的企業網路安全架構?

隨著越來越多的企業開始擁抱AI ,以及雲端與混合辦公的快速發展,企業內部各項應用程式與機敏資料大規模向多雲及 SaaS 環境遷移,傳統以「邊界防禦」為核心的資安堡壘正在失效。當企業邊界因遠距協作、邊緣運算及爆發式成長的 IoT 非受管設備而變得模糊,攻擊面隨之急遽擴大,讓過往依賴 VPN 與單點式防火牆的防護機制,在面對分散式 IT 環境時顯得捉襟見肘。

這種環境的破碎化,為企業帶來了前所未有的治理挑戰:IT 團隊不僅難以精準掌握「誰」正在「何地」存取「哪些」資源,更面臨各據點間安全控管標準不一的困境。一旦駭客突破薄弱的邊緣節點,傳統缺乏細緻控管與整體可視性的架構,將使其能輕易在網路內部橫向移動,讓企業曝露於巨大的商業風險之中。

面對 AI 時代日益複雜的威脅,建立一套從邊緣到雲端、從使用者到應用程式皆能覆蓋的整體性網路安全架構,已成為企業轉型的關鍵課題。

HPE Networking 以「全域零信任」重塑資安防禦架構

面對 AI 驅動的工業化網路犯罪,傳統「檢查清單式」防禦已難以應對具備專業分工的全球化攻擊組織,因為如今駭客透過人工智慧技術將攻擊手段自動化、精準化與規模化。HPE Networking 台灣區總經理林蒲英指出,資安已從技術選項轉變為企業生存準則。隨著企業IT架構日益分散,安全防護不能再是事後補強或附加的功能,而是必須內建於網路架構的核心。為此,HPE Networking 結合 AIOps 與零信任架構的安全網路戰略布局,協助企業深度融合網路連線與安全性,將防禦重心從脆弱的傳統邊界防護轉向「全域零信任」與「自主防禦」的堅實基礎。

建構全方位防禦矩陣:從存取控管到核心資料中心的安全實踐

HPE Networking 透過整合式安全架構,從使用者入口、傳輸連線到資料中心內部,提供層層遞進的防護力,協助企業打造真正可落地的零信任防護架構。

首先,針對最前線的身分與裝置權限,HPE Networking 提供基於雲端的網路存取控制解決方案Central NAC與Mist Access Assurance,透過自動識別並驗證所有連線裝置的身分,統一控管使用者與裝置的網路存取權限,避免未授權連線成為資安破口。相較傳統地端 NAC 架構,企業透過雲端管理模式,得以簡化存取策略與維運流程。

當流量離開終端進入傳輸階段,HPE Networking提供的SASE解決方案則扮演了連線安全的守護者。此單一雲端原生平台整合SD-WAN 與 SSE,讓使用者無論身處家中或外部據點,皆能安全存取企業應用。而透過集中化策略管理,企業也能在跨據點與多雲環境中維持一致性的安全防護與使用體驗。這種將資安功能移至雲端邊緣的做法,不僅大幅降低了傳統 VPN 造成的延遲,更確保了存取應用程式時的資料安全。

針對最具商業價值的資料中心與多雲環境,HPE Networking 則有 HPE Aruba Networking CX 10000 與 HPE Juniper Networking SRX 等關鍵解決方案,除具備東西向流量檢測外,亦能透過微分段(Micro-segmentation)技術,有效降低威脅在內部網路橫向擴散的風險,這就像是在建築內部加裝了無數道防火門,即便駭客僥倖攻破某一節點,也會被限制在極小的範疇內,無法在內部橫向移動,化解核心資產遭竊的風險。

此外,為了建立全面防禦基礎,HPE Juniper Networking SRX次世代防火牆則提供從分支、園區到資料中心與雲端的一致性防護能力,並整合 AI 驅動的進階威脅防護、安全情報與零信任機制等,能主動偵測並攔截潛在攻擊,為企業打造出兼具廣度與深度的現代化網路安全防線。

阿根廷娛樂度假村以 AI 驅動的零信任網路,推動智慧營運升級

HPE Networking 的解決方案已在全球多個場域,驗證其價值。以阿根廷綜合娛樂度假村 City Center Rosario 為例,為因應數位支付與 IoT 應用的聯網需求,該度假村需將原本封閉的賭場網路,轉型為高效能且高安全的對外連線架構。

透過導入 HPE Aruba Networking CX 10000交換器,利用內建狀態式防火牆實現微分段,該度假村得以提供更細緻的資料安全防護,讓賭場裝置能安全串接SaaS支付應用,並省下巨額傳統防護成本。此外,結合 HPE Aruba Networking Central 的 AIOps 管理與 ClearPass 的動態分段,該園區成功實現自動化身分識別與權限控管;此AI 驅動的整合架構不僅確保全天候營運韌性,更讓 IT 團隊能從繁雜維護中解放,轉而專注於最佳化賓客的個人化數位體驗。

網路與資安深度融合架構,支撐網路全方位防護的關鍵基礎

力麗科技經銷事業部總經理劉濬瑋指出,隨著企業數位轉型深化,資安已從單一防護機制,轉變為支撐營運的關鍵基礎。透過 HPE Networking 兼具效能與安全的全方位網路解決方案,結合 AI 驅動的自動化管理與智慧偵測,企業能建立從邊緣到雲端一致的防護策略,有效降低風險,確保在 AI 浪潮的快速迭代中,強化企業營運韌性,提升競爭優勢。

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