當Facebook、推特都跳入內容付費!台灣方格子如何拚1成轉換率、讓華文創作平台走向海外?
當Facebook、推特都跳入內容付費!台灣方格子如何拚1成轉換率、讓華文創作平台走向海外?

2020年全球迎來巨變,也是訂閱制急速成長的一年。華文創作平台方格子作者人數呈現爆炸性成長,今年底上看6萬人,更計劃跨足海外市場,吸引更多願意為好內容付費的讀者。

vocus方格子成立於2015年,原名SOS新聞募資平台,曾為獨立刊物「眉角」募得新台幣500萬元以上資金,打破台灣出版募資紀錄。2016年更名SOSReader,轉向發展集資訂閱創作;2018年再次變更服務方向,改為發展人人皆可使用的開放式訂閱制內容創作平台,並更名為「方格子」。

自2018年以來,方格子作者人數快速成長,2019年底達6,000人。自2020年2月全球疫情爆發後,方格子作者人數出現爆炸性成長,去年底來到2萬人,年增2.33倍;同時付費讀者人數年增1.72倍,平均付費單價年增1.5倍。

方格子
圖/ 截圖自方格子官網

社群巨頭接連投入,讀者更習慣為內容付費

方格子創辦人翁子騏受訪時表示,當Facebook、推特(Twitter)等社群平台巨頭陸續跳入付費內容市場,作者跟讀者都很習慣方格子模式。

「使用者越來越習慣為數位內容付費。這跟媒體做訂閱制,有很大不同。」翁子騏說,很多媒體從免費內容起家,如果只提供資訊而非知識性觀點,差異化就不明顯;如果要走廣告模式,就需要大量編譯或轉載內容來衝高流量。

方格子翁子騏
方格子共同創辦人及執行長翁子騏。
圖/ 賀大新攝影

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翁子騏觀察,讀者的內容產業生態,以前是透過比較大的媒體巨頭匯聚流量;現在讀者獲取資訊的管道不見得透過媒體,也可能透過KOL(關鍵意見領袖)。

付費訂閱制並非內容產業的新趨勢,綜觀串流影音、遊戲、應用軟體等領域,訂戶數和訂閱營收也在不斷成長。翁子騏認為,這代表使用者付費和知識經濟在這幾年已變成穩健的商業模式,同時也變得更複雜。

以方格子為例,主要提供平台及好用的機制,讓作者發表作品,可針對單篇文章設定為免費或付費,平台對每筆交易抽成20%。作者可以自行決定價格,平台也會根據每月文章產製量、文章時效性、觀點等提供建議。

此外,方格子還會評估有潛力的創作者,可獲得編輯團隊的資源與行銷、社群經營等服務,類似「 數位出版社 」概念,平台抽成比例最多50%。

今年2月方格子推出Premium訂閱方案,讀者每月付費新台幣149元,可閱讀由平台挑選、具有一定市場性與社群聲量的300名作者內容,推動作者群更容易加入付費訂閱制並獲得分潤機會。

產製門檻拉低,小眾作者不怕沒機會

相較傳統出版社,方格子的優勢是在內容產製過程中,少了經銷商等通路抽成,作者拿到的收入往往比版稅更高。以前出書一刷2,000本,版稅約10萬元;換作在方格子只要有200人訂閱就可以拿到相同或更高收入,因此有越來越多老牌作者主動詢問想加入。

翁子騏分析,傳統出版社出書有一定的產製成本,包括印刷費用、倉儲空間、設計美編等,還要看作者有沒有賣座潛力或知名度,這些作者可能只有市場上的1%。 透過方格子這樣的創作平台,可以讓多達10%到20%的作者發表作品,這正是拜網路的「長尾效應」所賜

「我們不是直接跟作者說,把方格子當成出版的替代品。」翁子騏強調,對於內容品質不錯的作者,方格子還是會媒合給出版社出書。由於作者群變得更碎片化, 方格子的特色是讓作者先在平台上發表作品、養讀者,測試市場反應,不必擔心受限於小眾主題

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付費轉換率拚1成,第3季攻海外市場

方格子目前每個月有2,000名新作者加入, 成長率約5%至10% ,按照這個速度計算,今年底作者總數將上看6萬人,較去年底成長2倍。

方格子目前會員數約25萬人,活躍付費會員約2萬人,每月平均消費100元至200元,今年目標力拚付費轉換率提升到10%以上。此外,目前每月不重複訪客已達150萬人次,今年目標成長到300萬人次。

翁子騏透露,方格子有30%讀者和15%作者來自海外,還有很大的成長空間,預計今年第3季往海外華文市場發展,放眼香港、馬來西亞、新加坡、北美等地的旅居華人。同時,方格子也評估推出第2個語系,例如英語或日語,在層次和技術上要做出調整與優化。

本文授權轉載自:中央社
責任編輯:文潔琳、蕭閔云

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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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