《紐時》、《華盛頓郵報》皆搖頭,為何主流媒體拒加入蘋果新聞訂閱
《紐時》、《華盛頓郵報》皆搖頭,為何主流媒體拒加入蘋果新聞訂閱
2019.03.21 | 蘋果

蘋果春季發表會「It’s Show Time」已經進入倒數計時,各界推測蘋果將發表串流影音平台以及新聞訂閱兩大服務。

就在發表會即將登場的當下,有知情人士透露,包括紐約時報、華盛頓郵報在內,大多主流出版媒體都難以苟同蘋果提出的合作條件,拒絕加入新聞訂閱服務的邀約,僅部份媒體如華爾街日報願意入夥。蘋果與華爾街日報預計在下週一舉辦的春季發表會上,向大眾宣布這項合作事宜。

New York Times Newspaper
《紐約時報》、《華盛頓郵報》等主流媒體,皆拒絕了蘋果新聞訂閱服務的邀約。

蘋果籌備已久的這項新聞訂閱服務,會是Apple News之中一種付費服務方案,讀者支付月費後,便可盡情閱讀合作夥伴提供的數百種雜誌、新聞,被外界形容是「新聞版Netflix」。免費用戶仍可閱讀少部份精選文章。

抽成太高、規範也多,主流媒體興致缺缺

為了替新聞訂閱服務提供足夠豐富的內容,早在服務遭揭露的當下,就傳出蘋果積極與各界媒體洽談合作的消息;蘋果以能增加新聞能見度、吸引上百萬名新讀者為由,試圖說服各家出版媒體加入新聞訂閱服務的行列。

然而蘋果提出的抽成高達50%,並要求合作夥伴必須提供所有內容無限制的觀看權限,這兩點令大多數具一定規模的媒體都對加入訂閱服務感到遲疑、甚至打退堂鼓。據傳新聞訂閱服務月費10美元。

首先,具規模、知名度的大型媒體,皆有自己的曝光平台,其品牌名聲也擁有足夠的集客能力,以高額抽成換取進一步的新聞能見度,是否划算恐怕很難講;50%的抽成幅度,甚至遠高於在App Store上架的30%交易手續費。

其次,有部份媒體擔心,即便透過訂閱服務吸引大量付費讀者,礙於簽約內容,他們可能無法取得電子信箱、註冊內容、信用卡等讀者個人資料,與消費者建立更進一步、直接的連結。這可能代表從新聞訂閱服務吸引到的讀者,只會停留在平台上,難以轉化成深度的忠誠讀者。

apple news2.png
外國工程師的拆包圖片中,能看見國家地理、Fast Company、Bon Appétit等3家雜誌名稱出現在蘋果新聞訂閱服務之中。
圖/ Steve Troughton-Smith ‏推特

除了華爾街日報外,日前有位工程師拆包蘋果釋出的iOS、macOS測試版本,從中挖掘出新聞訂閱服務的部份細節,看見《國家地理》、料理雜誌《Bon Appétit》、商業雜誌《Fast Company》等3家媒體名稱,很可能也是蘋果新聞訂閱服務的合作夥伴。

2019年1月公布的財報中,iPhone銷售額下滑了15%,與前一年相比減少100億美元營收。硬體事業的衰促使蘋果轉而追求軟體業務的發展,軟體服務通常擁有較高的毛利率,且不必仰賴供應商。

資料來源:紐約時報

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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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