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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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