專訪Mashable CTO:人工智慧如何幫助媒體編輯提升效率
專訪Mashable CTO:人工智慧如何幫助媒體編輯提升效率
2016.11.16 | 人物

科技媒體Mashable創建於2005年7月,其創始人是當時年僅19歲的蘇格蘭人皮特.卡什莫爾(Pete Cashmore)。在那之前皮特沒有任何媒體工作經驗,網站主要從社群網路上追蹤最受使用者關注的科技公司新聞。到現在,Mashable 在全球的Alexa排名已經達到516名,成為世界上訪問量最多的媒體之一。

Mashable
圖/ Mashable

不走傳統新聞操作,而是根據社群媒體熱門內容挑文章

正是因為Mashable的創始人沒有任何媒體從業經歷,這個科技媒體才沒有從傳統媒體那裡繼承任何過時的新聞操作方式。在Mashable創辦初期,整個團隊20多人每天最重要的工作是在Facebook、Twitter和LinkedIn等社群網路上查看自己關注的大量使用者都在轉發什麼內容,並根據熱門內容撰寫相關的文章。

後來隨著現任CTO羅賓.彼得森(Robyn Peterson)的加入,Mashable開始使用自己開發人工智慧工具來代替團隊每天在社群網路上追蹤內容的工作。羅賓帶領研發團隊設計了一個人工智慧資料分析系統Velocity,透過自然語言理解技術分析社群網路使用者對相關事件的討論,並透過視覺化的圖表向編輯部預測可能會爆發的熱點內容。

開發人工智慧追蹤數據、預測話題熱點

在今年的騰訊網媒體高峰論壇上,羅賓接受了《PingWest品玩》的專訪,並詳細解釋了Velocity系統的工作原理。羅賓表示Velocity會根據社群網路上的分享和討論生成一個熱度曲線,它其實很類似於經濟學中的供求曲線,橫軸代表時間,縱軸代表需求量。相應的,當某一個話題的需求量(熱度)提升時,Mashable就會生產相關的內容進行「供應」。

「舉個例子,透過分析我們預測到接下來一個關於食品比較大的事件有可能是《紐約時報》上所發表的轉基因番茄的故事,現在關於這條新聞的轉發量只有幾十條,但我們的系統可以預測到接下來幾個小時它的轉發量將達到上萬。」羅賓說。

使用自然語言處理等人工智慧技術的基礎是能夠擁有大量資料,Volecity每天能夠分析300萬個不同頁面的連結資料,這些連結包括社群網路貼文、文章、圖片和影片,並從中分析出下一個熱點。

2012年12月,羅賓曾在Mashable上發表了一篇文章稱媒體應該像程式師做產品一樣生產內容。在這篇文章裡,羅賓給了正在衰落的媒體公司四點建議,分別是:社群網路比搜尋引擎更重要、擁抱行動網路、提供個性化的廣告和以產品為主導生產內容

羅賓認為媒體公司的衰落主要在於工程師幾乎不為媒體公司工作來幫助他們創造更好的資料探勘工具,但換句話來說,就是媒體公司根本就不重視工程師和產品經理的作用。但沒有任何傳統媒體基因的Mashable卻利用資料探勘工具和演算法成為了新媒體裡的佼佼者。

Mashable CTO羅賓.彼得森
沒有任何傳統媒體基因的Mashable卻利用資料探勘工具和演算法成為了新媒體裡的佼佼者。

在Mashable的網站上,每篇文章下面都會有一個小小的曲線圖表,讀者可以直觀地看到與這篇文章相關的話題的熱度變化。但羅賓解釋道,這個曲線本來是給編輯作為內部參考的,只是初期將它放在了前臺給一個概念。但後來Mashable的讀者都習慣了這個小圖表,甚至在他們取消掉圖表後發出了抗議,所以這個圖表就被保留了下來,成為了Mashable的一個特色。

mashable
Mashable會標示出每篇新聞的熱度表。
圖/ 截圖自mashable

在中國,將人工智慧演算法和新聞編輯結合起來的公司同樣有很多,其中最成功的非《今日頭條》莫屬。羅賓表示,自己並不知道《今日頭條》這家公司,但他很贊同《今日頭條》用機器和演算法輔助人類編輯的做法。但他認為在新聞編輯這件事上,人的作用應該比演算法重要,而機器只能起到輔助作用

「拿Mashable舉例,我們是在這個話題之前收集大量資料進行分析,對這個話題進行預測。這個過程中,我們預測的是人的一些行為。所以我認為我們仍然還是需要人的參與的,我們需要作者和影片製作人員為我們提供有意思的資料,或者說他們來觀看這些資料,來分享這些資料。在這個過程中,可能這些新的分享會給他們帶來一些啟發,給他們帶來一些興奮點,這個過程中他們可以創造更新的東西出來。」羅賓說。

是否擔心過於仰賴演算法造成回聲室?「會盡量做到中立。」

針對演算法和大資料過多的干預編輯是否會造成媒體過於以讀者的興趣為導向,羅賓認為這種情況存在,但最終還是取決於使用工具的人。「你說的這種情況或許在Facebook上是存在的,例如在這次美國大選中,你的資訊流裡幾乎只會出現你支持的觀點,而其他人的觀點是被過濾掉的,我們把這種情況叫做『迴聲室』(echo chamber)。但Mashable是一個面向大量讀者的新媒體,我們認為演算法不能用這種危險的方式來控制人們能夠看到哪些資訊,所以我們會儘量做到中立。」

羅賓認為,人工智慧演算法和大數據能為媒體帶來的最大幫助是效率的提升。「這幾年來媒體公司的日子都不好過了,很多媒體開始大規模裁員。在這種情況下,演算法和資料能夠説明編輯部甄選出值得關注的新聞,並讓他們集中精力在相關領域生產出更深度的新聞,同時也能讓媒體在保持稿件數量的情況下保持品質。」羅賓說。

本文授權轉載自:PingWest

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玩手遊也能賺回饋?ShopBack Play 讓你零碎時間也能玩出現金回饋
玩手遊也能賺回饋?ShopBack Play 讓你零碎時間也能玩出現金回饋

通勤、排隊、等餐時,幾乎人人都在滑手機。零碎時間變多、也變得更密集,消費者在社群與影音之間來回切換,也更常打開遊戲。根據資策會 MIC 統計,台灣有 69% 網友會玩數位遊戲,近 8 成每日遊戲時長落在 2 小時內,輕度、碎片化已成主流。

這股趨勢,與 ShopBack 東亞區總經理 Arthur Wan 的觀察不謀而合。「大家在零碎時間裡,經常會拿起手機玩手遊,找個方式殺時間、放鬆心情。」因此,ShopBack 把視角轉向遊戲場景,推出 ShopBack Play,嘗試把娛樂轉化為「好玩、也能賺」的新型回饋體驗,讓回饋不必等到消費發生,日常零碎時間也能累積回饋。

從手遊場景打造現金回饋新模式

Arthur Wan 指出:「ShopBack 在台灣市場落地 8 年了,核心強項始終是電商回饋機制。」然而,若回饋只綁在購物,使用頻率終究受限於消費需求。對此,ShopBack Play 借助手遊的高黏著、高回訪特性,把回饋從交易場景延伸到日常互動;使用者不需消費,只要下載並完成指定任務,就能累積現金回饋,平台也因此更貼近使用者的日常生活。

這也呼應近年全球竄起的「X to Earn」模式。Arthur Wan 解釋,從 Shop to Earn 把消費轉成回饋、Play to Earn 讓玩樂產生回饋,到 Move to Earn 讓移動與運動也具備回饋可能,市場正在探索「參與行為」的價值:「愈來愈多日常行為,其實都能透過特定場景轉化為實際獲益。」

ShopBack Play 的優勢在於回饋可轉移。過往遊戲獎勵多停留在虛擬世界,例如兌換道具;但透過 ShopBack,玩家取得的現金回饋可直接延伸到電商與日常消費,讓娛樂回報更實用、更有感。

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ShopBack 東亞區總經理 Arthur Wan
圖/ 數位時代

引發使用者越玩越賺的回饋循環

ShopBack Play 的使用方式很簡單。在 ShopBack App 首頁進入遊戲專區選定遊戲後,系統即導流至 App Store/Google Play 下載並開玩;玩家只要破關或完成指定里程碑,就能回到 ShopBack 形成「選遊戲→開玩→達標領回饋→再探索」的回訪循環。為了加碼誘因,ShopBack Play 也不定期推出「紅色遊戲專區 2 倍回饋」活動。

Arthur Wan 觀察,「消費者其實並沒有那麼忠誠於某一款特定遊戲。」多數人打開手遊,只是想放鬆、填補空檔,對單一遊戲的黏著度不高。也因此,ShopBack Play 目前合作超過 400 款遊戲,並規劃於 2026 年持續更新合作清單,讓使用者隨時有新選擇可玩。

「我們希望透過遊戲回饋,創造更多回訪的理由。」 Arthur Wan 表示,這也補上 ShopBack 的互動頻率缺口。由於 ShopBack 核心仍以購物回饋為主,熱門品類多集中在旅遊與時尚(如 Booking.com、Trip.com、KKday、Klook,以及 adidas、Nike、GU),消費頻次相對較低;ShopBack Play 則提供更日常、更高頻的回訪動機,讓使用者更常打開 App。

他指出,ShopBack Play 上線後帶動每月回訪 ShopBack 的使用者數成長 15%,整體使用者 CLV(Customer Lifetime Value,顧客終身價值)成長 30%,顯示回饋場景擴張確實見效。且透過遊戲接觸到 ShopBack 的使用者中,也有相當比例會進一步前往平台其他商家消費,形成交叉銷售效應(Cross-sell),推升平台使用深度與消費頻率。

讓回饋生態系融入生活空檔

將回饋帶入用戶生活中的更多片段,讓原本就會經歷的日常時刻變得更有價值,是 ShopBack 持續拓展「行為換回饋」場景的核心思維。對遊戲廠商而言,長期痛點在於下載成本高、留存率偏低,最怕「下載了就走」:數字漂亮,卻沒有實際遊玩行為,轉換與 ROI 難以落地驗證。對此,ShopBack Play 把回饋門檻從「下載」改為「達標」──使用者必須完成指定關卡或里程碑才拿得到回饋,藉此濾掉無效流量,讓導入更貼近真實參與,也更有利於提升轉換率與投資報酬。

對許多用戶而言,遊戲早已是生活的一部分。現在透過 ShopBack Play,不僅能在零碎時間中放鬆娛樂,更能完成任務獲得實質回饋 ,讓「玩遊戲」與「破關」不再只是虛擬成就,而是能實際折抵日常開銷的量化報酬。對 ShopBack 而言,不僅提升用戶在平台內的互動頻率,也補強過去必須透過消費行為才能獲得回饋的單一路徑。透過遊戲機制,用戶即使在非購物場景中也能保持接觸,並於任務完成後自然回流 App,進一步探索購物優惠與合作商家,打造高頻率且正向的使用循環。

也因此,ShopBack Play 推出後的亮眼表現,更進一步驗證這套機制具備高度潛力與市場接受度。據平台統計,功能上線後短短半年內,用戶數成長 12 倍,其中近 60% 為原本的 ShopBack 使用者首次接觸手遊,成功帶動原有會員活躍與新型態行為轉換。除了使用數提升,ShopBack Play 的回饋金發放規模亦快速擴大,自功能上線以來,累計回饋金額已接近 1 億元,展現「遊戲回饋」模式的強勁吸引力與發展性。

隨著 ShopBack Play 與購物回饋、載具回饋機制整合,平台逐步建構出「玩能賺、買能賺、日常生活也能賺」的循環回饋生態系,不僅為用戶帶來更即時、更有感的回饋體驗,也持續深化 ShopBack 在消費日常中的角色。

「ShopBack Play 只是起點。」ShopBack 東亞區總經理 Arthur Wan 認為,當消費者愈來愈精打細算、也更習慣用行為換取回報,未來仍有更多「X to Earn」場景值得探索與開發。「對我們來說,關鍵不只是推出一個新服務,而是持續擴大回饋觸發點,從線上購物、實體場景一路延伸到遊戲入口,串連商家與用戶的日常接觸,讓回饋真正融入生活,讓每一個日常時刻,都更有所得。」

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