藏書量少、專攻電子雜誌的Kono,如何在疫情下會員數暴增7成?
藏書量少、專攻電子雜誌的Kono,如何在疫情下會員數暴增7成?
2020.04.22 | 3C生活

面對新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)威脅蔓延全球,各國大都市紛紛封城,人們減少外出,娛樂紛紛轉向各類影音、數位閱讀內容平台,專注雜誌的電子書平台kono也發現2月會員數比1月新會員激增7成。

Kono電子雜誌在2011年成立,在台灣的電子書平台中,也算是資深玩家。不過,比起其他的繁體中文電子書平台動則10萬冊以上的藏書量,只專注在「雜誌」領域的Kono,包含新刊與過期雜誌,藏書僅有1.5萬冊。不過,在此狀況下, Kono平台依然累積超過60萬用戶,App下載量也高達150萬。

面對越來越激烈的數位閱讀市場,堅持聚焦在「雜誌」領域的Kono,該怎麼做出市場鑑別度,得到讀者的親睞?

主攻海外市場,擴展多國雜誌品項

創辦人暨執行長簡旭霆從國中時期就赴美留學,愛看書的他,當時在國外難以取得中文的閱讀內容。因此,才在就讀史丹佛時與校友共同創辦Kono,想要解決跨海閱讀內容取得不易的痛點。

如今看來,Kono主要讀者群正是如同簡旭霆一樣的海外閱讀者。Kono站上的讀者,大部分都不在台灣。

Kono Co-founder&CEO 簡旭霆 Stanley Chien_2017-12-12_吳
簡旭霆在2011年與史丹佛校友共同創辦Kono電子雜誌平台。
圖/ 攝影/吳晴中

受到疫情影響,Kono在今年2月的新會員人數狂飆,相較1月份成長7成之多;平台內的總文章閱讀數也增加5成,整體業績較去年同期成長27%。簡旭霆說,在這一波疫情所帶動成長,主要動能也是來自海外讀者。

為滿足更多位於世界上不同地方海外讀者的需求,Kono老早展開佈局。儘管Kono架上書籍總冊數不多,但300多款雜誌中,品項涵蓋了來自台灣、香港、日本、歐美出版社的雜誌,而且還在持續擴大中。

像是今年,Kono就取得梅瑞迪斯出版集團(Meredith Corporation)旗下8本熱門雜誌的亞洲區電子版權授權,其中包含《Food & Wine》、《People》、《Instyle》等知名雜誌。以日雜來說,《non-no》、《25ans》、《婦人畫報》也都是Kono搶下的獨家代理。未來也會著眼於新加坡、馬來西亞、韓國等亞洲國家,引進更多各地不同的雜誌。

自詡「科技公司」,Kono「好讀模式」讓雜誌不再只是PDF檔

對Kono來說,電子雜誌可不僅僅是把PDF檔案上架那麼簡單。

在現行許多電子雜誌平台上,讀者往往只能看到雜誌的PDF檔,受限於智慧型手機、平板電腦這類載具的螢幕面積,讀者往往要不斷縮放才能讀到文章內容,使用者體驗不佳。

為解決這個問題,Kono研發Smarticle技術,快速從PDF中抽取內容,切成單篇文章,使用者就能用閱讀網頁文章的方式瀏覽雜誌,字級也可以自由放大或縮小。透過Smarticle好讀模式,讀者也可利用Google語音系統朗讀,隨時可「聽」中、英、日、韓四種語言雜誌。

這也是為什麼簡旭霆說,「 Kono的本質,是一個科技公司 。」

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Kono把來自不同雜誌的文章,重新組裝成不同企劃特輯,為過期刊物創造新的生命。
圖/ Kono電子雜誌

延伸閱讀:台灣「真A4」最大尺寸閱讀器的誕生,為何Readmoo採用集資模式孵化?

把雜誌單篇文章拆解重規劃,價值不退

雜誌類的刊物,讀者往往偏好閱讀最新的期數。不過,許多過期雜誌的內容其實時效性並不強,即使過了幾個月依然有參考價值。

在透過Smarticle技術將雜誌拆解成單篇文章後,Kono平台上的1.5萬冊雜誌,其實包含超過50萬篇巨量文章。展望未來,Kono要把這些來自不同雜誌的文章,重新組裝成不同企劃特輯,為過期刊物創造新的生命。

像是Kono平台上的「知識錨點」特輯,就是集結不同雜誌中的時事議題,重新規劃成為「疫情專題」、「性別平等」等專題內容。還有「女子力研究會」特輯,則是把各類台日女性雜誌中的穿搭、化妝類文章提煉出來,重新組裝成「好比例穿搭術」、「吃出高顏值」等等不一樣的主題。

責任編輯:陳映璇

關鍵字: #電子書
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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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