紙本、數位廣告營收雙雙下滑!紐時、WSJ為媒體未來指路
紙本、數位廣告營收雙雙下滑!紐時、WSJ為媒體未來指路

今年第三季,受疫情影響、媒體廣告收入普遍下滑,《紐約時報》(以下簡稱《紐時》)的營業利益仍從去年同期的1,642萬美元增加至3,357萬美元,成長逾5成,並且在數位(Digital)業務的收入,連續兩季超越了印刷報紙,成為公司最大的收入來源。

值得注意的,《紐時》10月訂閱數突破700萬大關,其中純數位付費訂閱數高達600萬人,同比增長40%。

而該報第三季數位訂閱營收增長了34%,約1.55億美元,首次超越印刷訂閱收入(1.45億美元);適逢美國總統大選,新聞需求也隨之提高,第三季訂閱營收整體來到3億美元,同比增加12%。作為反對川普的領頭羊媒體,《紐時》是自由派最重要的權威訊息來源。

不過因為疫情影響,占《紐時》廣告收入6成的數位廣告,第三季收入下滑12.6%,紙本廣告收入則下降46.5%。但也因為行銷與銷售支出減少了21%,使得營業利益逆勢增加。

Podcast促進訂閱制,更將成數位廣告救世主

《紐時》管理層在電話會議時提到,全球有一億人的潛在市場,這些人可能會願意為了《紐時》的英文新聞付費訂閱;目前全世界有10億人在網路或其他數位方式閱讀新聞,有超過8,000萬人為新聞付費。

作為廣受自由派認可的品牌,《紐時》訂閱模式創造出了良性循環,有愈多人付費訂閱,就能加重投資擴大全球編輯室團隊,和其他新聞類產品(例如互動式的專題、不同主題的Podcast)。

除了硬性新聞外,《紐時》還投資在像是商品評測的網站Wirecutter,以及Podcast領域,例如每天超過400萬聽眾的《The Daily》,以及社論和書評等多元節目,且由於大多數Podcast聽眾年齡層位於40歲以下,品牌能藉此與更多年輕受眾接觸並建立信任。

《紐時》執行長列薇安(Meredith Kopit Levien)在電話會議中提到Podcast節目《The Daily》,在開始經營該節目的4年內,加強了讀者與品牌的親近,使得《紐時》訂閱轉換成長快速。

列薇安表示,擴張節目類型是《紐時》投資重點之一,如他們在今年7月買下知名Podcast製作公司Serial Productions。她還指出;而Podcast的高CPM(每千次廣告曝光成本)不同於傳統網路廣告,未來Podcast廣告業務將是值得注意的成長動力來源。

Podcast
訂閱模式創造出良性循環,有愈多人付費訂新聞,就能加重投資擴大全球編輯室團隊,和其他新聞類產品(如互動式專題、Podcast)。
圖/ Flickr CC by Stock Catalog

不過,列薇安也說,2020年會是個特別的年分,疫情以及總統大選讓人們的新聞需求大增,也促成更大量的訂閱與關注,不能預期未來會重複這樣的表現。

與《紐時》走不同路,他們為何信任蘋果代打訂閱服務?

新聞集團(News Corp)旗下道瓊集團(Dow Jones & Company),是《華爾街日報》(WSJ)、投資雜誌《Barron's》的母公司。

攤開他們財報,2020年第三季雖然廣告營收從8,400萬美元下滑17%,到7,000萬美元,但發行與訂閱營收上升了8%,來到3.1億美元,《華爾街日報》數位訂閱數成長了27%,來到了235萬人,《Barron's》的數位訂閱數也成長了43%到45.8萬。數位訂閱的營收占道瓊集團營收73%。

為了能更有效接觸全球更廣大讀者,《華爾街日報》加入蘋果新聞訂閱服務 Apple News+的行列。

一般來說,外界多認為可能傷害《華爾街日報》本身訂閱數,但新聞集團管理層深信是幫助其接觸不同客群。

跟《紐時》選擇退出高達50%抽成的Apple News+不同,《華爾街日報》認為該服務能吸引新用戶訂閱。

尤其數據顯示,《華爾街日報》男性受眾多過女性,但在Apple News+平台上,女性讀者反而超過男性。

若看完《紐時》和《華爾街日報》,可能會覺得訂閱制對媒體來說前途大好。

但必須注意的是,基於兩者皆為全球知名的權威媒體品牌,並使用主流語言英文,因此有了非常廣闊的市場空間,也更有底氣用訂閱收入取代廣告,以維持非常大的編輯室編制。

大者恆大,頭部企業能獲取最大部分的用戶和利潤。在這個付費訂閱媒體愈來愈多的年代,消費者會做出取捨,大家不可能會花錢訂閱所有權威媒體,是故,每個媒體都要顧好自己防守範圍,謹慎服務自己用戶。

《紐時》作為美國自由派領導品牌,也就一路堅定「反川」到底,迎合自己受眾口味,否則以有「取消文化」(cancel culture)著稱的自由派讀者群,若發現任何違反其理念的跡象,很可能就會湧現退訂潮。

本文出自數位時代319期12月號《解析台灣半導體奇蹟!》專家觀點

責任編輯:郭昱彣

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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