[張鐵志] 新媒體的實驗:「報導者」與「政問」
[張鐵志] 新媒體的實驗:「報導者」與「政問」

去年春天,我從居住兩年半的香港回到台灣,思考如何在台灣提出新的媒體想像。一來是台灣主流新聞媒體早已崩壞,二來關於網路新媒體的發展,國外已經發展出許多新的可能,但台灣的網路新聞媒體卻還在1.0階段。

台灣媒體的崩壞有多種原因:包括最短線的商業邏輯、高度政治黨派化、八卦化與娛樂化,以及面對網路時代的恐慌與瘋狂。媒體對於民主生活具有關鍵的地位,因為民主的本質是公民可以自我決定公共事務,這就意味著公民必須有充分的資訊──不論是對於公共政策或者對掌權者,因而他們才能進行討論、審議,並監督他們透過選票授權的掌權者。媒體的崩壞,只會讓公民失去公民精神,讓民主貧乏而蒼白。

然而,過去幾年,網路與社交媒體時代來臨,已經徹底改變資訊的生產與流通面貌,這些新的傳播工具讓新世代開始更能推動各種新價值和新力量,而傳統主流媒體只能腳步蹣跚地尾隨其後,困難地與新世代、新價值進行有效的對話。

這是台灣主流媒體的悲哀:他們依然喧嘩,似乎依然掌握了某種話語權,但是其實正在被推翻當中。另一方面,不少新的新聞網媒雖然有心,做法仍不脫傳統主流媒體。不同的分眾新網媒則各自搶下山頭。

我參與的第一個計畫是在資深媒體人何榮幸的邀請下,共同創辦一個新的網路媒體:「報導者」。自己的新聞自己救,榮幸說。我們的想法是打造一個非營利的,且以公共議題、公共利益為核心的媒體。具體來說,第一、我們以深度調查報導為主,尤其是強調寫作技巧。雖然一種主流看法是說,在網路上,讀者不喜歡看長文,但我相信文章沒有長短問題,只有好壞。經驗上,許多深度長文,不論是報導或是評論,都引起很大影響力。

第二、作為新媒體,我們致力於許多新的互動技術、資訊圖表和影音呈現,畢竟網路世界就是要打開多種說故事的可能,而不是自我限制成一種可能:一定要輕薄短小,一定要腥羶辣口。

第三、重視視覺美學。好的版面設計和影像,能讓深度文章更可口,更遑論每個世代都有屬於他們的感性(sensibility),這是媒體或創作要能去捕捉的。

「報導者」之外,其他幾個新媒體也在這一年衝擊台灣新聞媒體生態,但電視或影音的新聞媒體卻幾乎無藥可救。人們談OTT將如何衝擊台灣既有電視媒體生態,但是很少談如何自製有品質的內容,尤其是有思想性、公共性的節目。2015年底大選前,一群網路、設計、新創、新媒體圈的朋友深感面對即將來臨的總統大選,不能沒有關於台灣未來的重要政策的討論,因此有了「政問」這個節目。

這個全新的節目從無到有只花了三周籌備,參與者包括知名的設計公司、攝影師、圖表製作公司、網路駭客、網路新聞媒體,與台灣最大的直播網站。一開始所有個人和公司都是義務參與,沒有人收任何一分酬勞,但做出了許多人認為從製作品質到內容都是台灣少見的優質節目。

節目型態是每周一次在網路上直播,由主持人(我)進行深度訪談與提問,來賓都是重要的政策專家、意見領袖或官員,節目後半部則由網友直接於線上提問。此外,我們希望觀眾可以先對政策有一定了解,因此會先在網路上提供可愛的資訊圖表政策懶人包;我們也希望了解觀眾對於政策的不同偏好,並且尋找不同意見之間的共識,因此有了「polis」這個機制(由唐鳳負責);我們更用全新的視覺語言,最酷的設計美學,試圖與新世代對話。

從內容到技術到美學,都讓「政問」成為一場媒體的新實驗。(內容的深度訪談當然是很古典的,但這樣的古典在這個時代不也是稀有的?)

人們早已厭倦了政治淪為無意義的喧嘩與爭鬥, 而期待政治人物對台灣的關鍵議題提出具體方案,展開豐富的辯論;我們也相信總統與國會選舉不該只是政治人物的權力遊戲,而應該由全民一起參與思索與決定,因為這是關乎台灣所有人的未來。

「政問」的目的是為台灣的未來提問,因此我們期待每一個來賓都能有他的政策解決方案。當然,這樣一場對話不可能是問題的最終答案,一個來賓的方案也不可能代表各種立場,但關鍵是,從這個對話出發,可以燃起更大的火花,可以讓更多新世代的公民去關注與了解。

這個節目在兩季下來,沒有受到台灣媒體的任何關注與報導,但逐漸培養出一群信任和欣賞我們的觀眾。在這個9月,全世界最酷的雜誌Monocle在專題〈電視的未來〉中,以三頁大幅報導「政問」,是整個專題中份量最多的。

「政問」當然未必真的可以向全世界宣揚電視的未來,但起碼這場實驗讓台灣乃至世界看到一種不同的可能性,一種結合了古典式政策訪談與新媒體所蘊含的公民參與,一種在這個數位時代建立公共領域的可能性的探索。

當然,這場實驗還沒結束。

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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