【微軟總裁觀點】Facebook、Google都不願分一杯羹,為何微軟Bing卻甘心為澳洲新聞「買單」?
【微軟總裁觀點】Facebook、Google都不願分一杯羹,為何微軟Bing卻甘心為澳洲新聞「買單」?

編按:本文作者為現任微軟總裁布萊德.史密斯(Brad Smith),針對近期「新聞付費」議題,發表了他的觀點,並說明了微軟的策略,《數位時代》獲授權轉載、翻譯。

國會山莊可怕的攻擊事件剛剛落幕,很明顯地,美國的民主目前處在脆弱狀態,《經濟學人》的「年度全球民主檢視」一文中就指出,美國已「陷入兩極化,不單只是政治議題,而是整個核心價值,此外,要達成『全面民主』所需的社會凝聚力也已然崩塌。」

說的真好,也許,近期政治界最大的事件,並不是美國人對於誰要當總統抱持不同意見,而是就算選舉過後,還是許多人不同意誰是贏家。

而如同許多其他的例子,科技也在民主中同時扮演了正面與負面的力量。它創造出了史無前例的機會,讓更多人可以了解事件、分享觀點,甚至組織動員。僅僅不到十年前,科技的正面力量促成了「阿拉伯之春」;2015年法國《查理週刊》總部被恐怖份子攻擊,10幾位記者遭到殘忍殺害,隨後,靠著社群媒體的組織,將近200萬人站上巴黎街頭舉行和平示威,表達對各地民主及新聞自由的支持。

但是,在過去5年內,我們也可以看到科技變成「武器」的例子,更不幸的是,在2021年1月,這樣的例子就發生在自家(美國)。

權力的和平轉移一直是民主的基石,落選的候選人要求重新計票或向法院提出異議,也並非罕見之事,這都是民主的過程。但是在今年,即便連續輸掉了50多次的訴訟,川普還是持續說服上千萬的支持者,告訴大家選舉被操縱了。在這些錯誤資訊誤導下,進而釀成1月6日的悲劇(指美國國會山莊暴動事件)。

延伸閱讀:曾遭蘋果、Google、AWS封殺!川粉集散地Parler重新上架,復活後還有哪些挑戰?

網路衝擊新聞業,問題在哪裡?

這件事凸顯了更深層的兩種問題。一方面,很不幸地,網路與社群媒體已經成了假消息、錯誤訊息的傳播工具,從2016年俄羅斯干預美國選舉後,成為普遍現象。由於沒有更新更強制的約束力,越來越多政客、倡議者擁護這樣的演算法以及商業模式,在網路上散播假訊息成了新的政治策略。

另外,社群媒體也侵蝕了新聞的專業性與獨立性。在1787年,同時也是美國憲法起草的這一年,一位英國政治家替媒體貼上「第四權」(The Fourth Estate)的標籤,就如同椅子需要四支腳才能穩固站立一般,民主也需要靠新聞自由來度過艱難時期。

當然媒體時常也會激發出不同的意見,但這有助於讓普羅大眾更了解事件各個面向,簡單來說,新聞的獨立性對於凝聚社會相當重要,而這正是實現民主不可缺的要素。

在21世紀開始時,分類廣告網Craigslist破壞了廣告業,新聞業也無法避免地受到網路衝擊,讀者被新聞「整合器」(aggregator)帶走,而後搜尋引擎或社群媒體巨頭又吞併了兩者。整個新聞產業都極需創新改變,但有一件事情是確定的——網路與社群媒體對新聞自由並不友善。

雖然少數幾家較大的報社能夠度過衝擊,但大多數的媒體都受到重創。自2000年以來,美國的新聞界收入大幅減少了70%,員工人數減半,有超過2,000家報社倒閉,在許多城市,當地的報紙被完全淘汰,被稱做「新聞沙漠」,全美有越來越多這樣的地方。

那麼,是什麼取代了這些在地新聞?皮尤研究中心在上個月的調查中指出,53%的美國成年人表示自己經常/有時候會透過社群媒體閱讀新聞。這也是社群媒體和搜尋引擎能吸引人的原因之一——只要滑動就能看到傳統新聞,哪怕只有標題。

根據我們自家Bing搜尋服務的經驗,保持用戶參與度的方法就是讓他們能接觸更新、更深度或是更廣的新聞。這表示,新聞內容為搜尋引擎和社群媒體帶來了巨大的間接價值,即便讀者不會點進去看(根據近期研究,Google每年因此獲利47億美元),但是反過來,對新聞媒體而言,即便替科技巨頭帶來流量與獲益,本身卻得不到補償,還是得靠廣告接觸消費者。

當小蝦米碰上大鯨魚,澳洲政府怎解?

要「治療」這種情形需要多款解方,世界各地也已經開始出現創新的解答。在澳洲,總理莫里森(Scott Morrison)已經推動立法兩年,希望重新調整科技公司和獨立媒體之間不對等的關係,其想法很直觀,Facebook、Google等科技巨頭必須更透明化,包括說明他們如何顯示新聞內容。

當然,這個法案更重要的意義在於,修正科技公司與新聞媒體之間的經濟失衡,主要目標是提供後者該有的補償。

這個想法已經在部分歐洲國家成形,但是成效很有限,原因在於與巨頭的談判並非易事,一邊是一、兩隻大鯨魚,另一邊僅有數十或數百隻小魚,結果通常會拖得很長,且要付出昂貴代價,終使這些小魚慢慢餓死。

澳洲人想出的解法是「棒球仲裁」(baseball arbitration),即陷入僵局時,各派出一名專家代表提案,雙方代表再選出一名中立第三方專家,作為仲裁員,由仲裁員選出其中一種提案通過,但仲裁員不得對提案進行修改。

兩大巨頭「戲劇化」公開反對,直接祭出抵制

對此,Facebook和Google的反應都相當戲劇化。Facebook已經公開表示,若議會拍板通過此法,將會禁止所有澳洲使用者分享新聞到Facebook和Instagram的平台上;Google做得更絕,若是立法通過,會在該國撤去所有搜尋服務,對於習慣Google搜尋的澳洲人而言,現在只能找到一個影片,內容指出,若想繼續使用Google搜尋服務,就必須要求政府退讓。

延伸閱讀:Facebook成戰神、Google卻讓步,全球掀「為新聞付費」浪潮,為何兩大巨頭反應不同調?

而這就是微軟參與其中的地方,我們在2020年初列出的政策中,就包含「科技須推動新聞業務發展」,去年10月,我們啟動了一項新計畫,以投資並支持在地的新聞,透過Microsoft News,新聞媒體可以得到很大一部分的分潤。

正當我們在找尋更好的做法時,Google威脅要抵制整個國家(澳洲)的作法引起我們注意,納德拉(Satya Nadella,微軟執行長)和我與總理莫里森聯絡,並解釋這是個結合良好業務與利益的機會,即便Google想要離開澳洲,我們也會留下。

Bing搜尋服務在澳洲的佔比不到5%,遠低於美國的15~20%,或是加拿大和英國的10~15%。但是,考量到現實前景,我們相信可以提供澳洲人所需的服務,與Google不同的是,若是可以持續成長,我們也準備遵守新的法律義務,包含與新聞機構共享收益。

整個事件的關鍵在於創造一個更具競爭力的市場,政府則可以推動這點,我們也很樂意用比Google更低的利潤率,提供高品質的搜尋服務。這樣的做法立刻產生了影響,Google方在24小時內也聯絡了澳洲總理,而先前有關Google威脅要撤出澳洲的消息呢?一夜之間全消失了。

顯然,競爭的確可以有所改變,但這還不夠,Google仍持續與澳洲的提案對抗。而過去兩年來Google和Facebook已經成功遊說一些華府官員,代表他們向澳洲抗議。

Google提出三大點抗議,堅持要走法律流程?

首先,兩大巨頭反對他們在澳洲法律中被單獨提出,在美國法律中並無此狀況,但事實上,這是非常簡單就能修正的事情,例如,法律中可以寫成是「任何在澳洲市占超過20%的搜尋服務」,當然,在微軟這頭,我們已經做好準備力拚市占率,也準備好遵守法律義務。

再者,Google也強烈反對前述的「棒球仲裁法」,該公司指出,此法只適用於雙方對於價格的數字已經接近共識,才會有效,而新聞機構要求的價格與Google願意提供的,兩者間有很大的差距。Google卻忽略了一個事實——會有這種不平衡現象,正是因為雙方不對等的地位,Google在談判過程中不斷展現強硬態度,明顯不適合參與以合理性為前提的仲裁。

更重要的是,Google也忽略了,「棒球仲裁」正是在這種不對等的談判中被發明出來的。在棒球比賽中,通常都是在職業生涯早期,並且被球團控制的、無法自由加入別支隊伍的球員會使用。但這麼做會有風險,球隊可能會付出比預期更多的錢,或是球員拿到比想像更少的薪資,因此通常,球員和球隊間都會透過協商達成共識。

換句話說,「棒球仲裁」的重點在於幫助雙方更快、更公平地溝通,讓雙方在第一時間就能達成共識(而不需要使用到仲裁)。

最後一點,Google暗示指出,如果有需要仲裁,應該遵循傳統的流程,亦即透過律師遞出提案,並聚焦在新聞內容使用的公平性,而非科技巨頭從服務中獲利的部分。但是,法律程序緩慢而冗長,通常都是讓財大氣粗的一方佔盡好處。

拜登政府新課題

總歸一句,科技巨頭因新聞機構的內容獲利,而支付新聞機構應有的報酬,這到底有什麼問題?

現在,這些事情交到了拜登政府手上,Facebook與Google說服了川普政府向澳洲表達抗議,但經過1月6日事件後,應該要擴大討論範圍了。

最終的問題在於,我們希望科技公司和獨立媒體提供怎樣的服務?沒錯,澳洲的立法提案將有助於改善雙方的經濟失衡,增加獨立新聞業者的機會。但這更是當代的一個決定性問題,亦是民主自由的核心,正如我們在2019年寫道的,「科技業的誕生與發展正是受惠於自由,我們也應該確保這些價值在未來繼續永存,即便在我們的產品從市場上消失後,也應該繼續枝繁葉茂」。

澳洲的創新提案能夠要求科技公司支持新聞自由,也能強化民主,美國不應該阻擋或反對,更應該向其學習。

編譯編輯:錢玉紘
責任編輯:王郁倫、蕭閔云

資料授權:微軟部落格2021.02.11

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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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