年輕用戶大量出走,Facebook搶攻新聞訂閱探索新出路
年輕用戶大量出走,Facebook搶攻新聞訂閱探索新出路

去年十月開始,Facebook宣布在Android平台測試新聞付費牆(paywalls)功能,不過當時與蘋果iOS在營收分成的條件上談不攏,遲遲沒能上線。如今Facebook表示雙方的問題已經解決,將從三月起全面在iOS平台推出付費牆,營收將100%歸出版商所有。

不過,Facebook在跟年輕用戶之間的「問題」可就沒那麼容易解決,根據最新統計,2017年Facebook流失了大約280萬名青少年用戶,年輕人紛紛出走,這個擁有20億用戶的社群平台正邁向高齡化危機。

免費文章下修五篇,iOS付費牆三月上線

社群平台逐漸成為大眾獲取新聞的管道,為舒緩與媒體緊張的關係,Facebook在去年六月找來前電視台記者坎貝爾·布朗(Campbell Brown)擔任新聞合作夥伴主管,並在去年十月於Android平台測試新聞付費牆(paywalls)功能。

新聞付費的新制度,Facebook原先規劃讓讀者有十篇免費的文章配額,初期與10家新聞媒體展開合作,在即時文章(Instant Articles)中測試付費訂閱功能。不過當時礙於蘋果收取訂閱收入30%分成的規定,雙方的合作條件遲遲談不攏。

Instant Articles
新聞付費牆(paywalls)功能將從三月起在iOS平台登場,不過原先規劃十篇免費文章配額將下修至五篇。
圖/ Facebook

本周坎貝爾·布朗(Campbell Brown)公開表示,Facebook與蘋果之間的分歧已經解決,新聞付費牆(paywalls)功能將從三月起在iOS平台登場,不過原先規劃十篇免費文章配額將下修至五篇。

先前在Android的測試版本中,當讀者讀完免費文章觸及付費牆時,Facebook會導到出版商的獨特訂閱頁面,在iOS版本中則會在出版商的網站中開啟訂閱頁面,而不是Facebook內,出版商除了可得到100%營收還可以得到顧客資料,Facebook不會收取任何費用,解決了先前爭議的分潤問題。

同時坎貝爾·布朗也宣布,未來會開闢原創新聞影音專區,填補Facebook上沒有新聞專區的缺縫,在重大新聞發生時,也會在版面上特別標註出突發新聞,除了加深與新聞媒體的合作,同時也優化平台整體新聞體驗。

25歲以下用戶減少280萬,高齡化問題嚴重

雖然Facebook逐漸在新聞體驗上摸索出新方向,不過社群巨頭也正在大幅流失年輕用戶,恐怕將威脅Facebook在年輕世代的龍頭地位。

根據eMarketer最新統計,雖然以美國市場來說Facebook用戶仍呈現成長,但大多來自55歲以上的年長族群。2017年Facebook在12到17歲的美國用戶數共減少9.9%,約140萬用戶,幾乎是先前預期的三倍,另外,25歲以下的美國用戶更是減少了280萬,分析原因是Facebook缺少吸引年輕族群的新鮮、酷炫元素,在Snapchat、Instagram的競爭下,年輕用戶擁有其他更多、更好的選擇。

Facebook
Facebook流失年輕用戶的速度將比預期還要更快,面臨嚴重「高齡化」問題。
圖/ shutterstock

eMarketer更預估,Facebook流失年輕用戶的速度將比預期還更快,2018年18到24歲用戶預計將減少5.8%、12到17歲將減少5.6%,在這個年齡區間將僅有不到一半的人使用Facebook,年齡區間越小情況越慘,預估12歲以下用戶今年將減少9.3%。

總體來看,預估今年25歲以下的美國用戶將減少210萬,對社群平台來說,年輕用戶的多寡、活躍程度是相當重要的指標,同時也是時下流行重要的風向,如今Facebook已名符其實轉變成一個「老人用的」產品,年輕人紛紛轉往Instagram、Snapchat等平台,面對擁有龐大20億用戶的Facebook來說,也正式敲響高齡化的警鐘。

資料來源:TechCrunchRecode 1Recode 2Macrumors

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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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