跟隨推特!Meta也推訂閱制,想做什麼?對創作者有什麼好處?
跟隨推特!Meta也推訂閱制,想做什麼?對創作者有什麼好處?

繼推特(Twitter)推出Twitter Blue訂閱服務後,Meta執行長馬克·祖克柏(Mark Zuckerberg)宣布將推出名為Meta Verified的訂閱制度,Facebook與Instagram皆可使用,以協助創作者成長以及保護他們的帳戶。

3月17日,祖克柏在他的Instagram上表示,Meta的付費驗證計畫Meta Verified將自該日起於美國正式推出。每月的訂閱費用依據用戶進行訂閱的通路而定,約需支付12~15美元,用戶必須年滿18歲,並完成雙重身份驗證,才能通過Meta的驗證手續。

Meta Verified可以提供什麼服務?

訂閱後則可獲得藍勾勾、保護用戶避免冒名和直接的客戶支援服務。除此之外,訂閱者還能在Facebook和Instagram的限時動態和Reels上取得獨家貼紙,以及每月100個星星,可以鼓勵喜愛的創作者。

Meta Verified fb ig
選擇欲驗證的帳號並設定付款方式後,Meta將要求用戶提供身分證明文件以進行驗證。

Meta透過信件向《TechCrunch》和《Engadget》等媒體表示,Meta Verified在澳洲和紐西蘭的初步測試中有不錯的結果,例如提高搜尋、評論和推薦的可見性和涵蓋範圍。該公司也正在根據訂閱者的反饋思考後續改進方向,另一方面也在考慮新增Meta Verified的其他功能。

Meta為什麼要推訂閱制度?

為什麼Meta要推出付費驗證計畫Meta Verified?祖克柏過去曾表示,此驗證新功能是為了提高Meta服務的真實性和安全性,因為在通過驗證之後,訂閱者無法擅自更改個人名稱、照片、使用者名稱和出生日期,除非他們願意再次進行驗證。

從行銷角度來看,強生威爾斯大學普羅維登斯的行銷副教授伊麗莎白・凱莉(Elisabeth Carey)指出,這可能與企業放緩廣告預算有關,而社群平台則需透過建立新的訂閱方案,以分散公司的業務收入。

特別是在現在的創作者經濟時代中,內容創作者的訂閱表現才得以證明其是否具有價值,凱莉認為,Meta和其他公司在提供驗證訂閱制的附加好處時必須非常小心,否則使用者不會看到其中的價值。

經營數位品牌公司的梅雷迪斯·迪恩(Meredith Dean)表示,雖然這項服務肯定有其優缺點,但他認為優點遠大於缺點,因為像是直接的客戶支援,和提高可見度等功能,對內容創作者或企業皆有更直接的幫助。

儘管目前只有美國、澳洲和紐西蘭等地可以使用這項功能,但也引發網友熱議,有些人表示這是一項很好的功能,不過也有人認為這項服務並無法杜絕不實或詐騙帳號等問題。

延伸閱讀:Meta員工混吃等死、被裁員只是剛好?PayPal創辦人如何看裁員潮?

參考資料:Tech CrunchEngadgetYahoo FinanceCNN BusinessTwitter

責任編輯:林美欣

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健細胞科技攜手中興大學,推出「Cancell Insight」醫療AI 輔助決策平台,消弭醫療數位鴻溝
健細胞科技攜手中興大學,推出「Cancell Insight」醫療AI 輔助決策平台,消弭醫療數位鴻溝

為打破醫療 AI 高昂的算力與人力門檻,健細胞科技與國立中興大學資管系蔡孟勳教授團隊產學合作,正式推出「Cancell Insight 醫療 AI 模型平台」(https://insight.cancell.ai)。該平台以 SaaS(軟體即服務)模式提供一站式託管,讓先進的醫療 AI 資源不再侷限於大型醫學中心,有效消弭基層與城鄉間的醫療數位鴻溝。

軟體硬實力:打通 AI 落地最後一哩路

過去,許多由學術或生技單位開發的優秀模型因缺乏部署工具,往往淪為「實驗室孤兒」;而中小型醫院也常因 IT 建置成本對 AI 望之卻步。

健細胞科技創辦人周子堯Victor憑藉其UIUX規劃、程式開發技術背景,親自領軍AI 模型研發團隊,建構 Cancell Insight 平台。他強調,智慧醫療落地必須具備「無感化部署」、「持續性反覆運算」與「大眾化使用」三大要素。Cancell Insight 包辦了從數據清潔、標註到模型訓練與部署的底層工程,醫療機構僅需提供去識別化數據,繁瑣技術難題全由平台解決,讓 AI 真正回歸醫療「輔助」本質。

專為高壓臨床環境設計,七大核心優勢重新定義臨床運作效率

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Cancell Insight提供涵蓋數據清洗、精準標註、模型訓練至部署託管的一站式解決方案
圖/ 健細胞科技

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健細胞科技
部署輕量化模型於地端,支援離線模式使用模型,完善保護企業敏感資料
圖/ 健細胞科技

展望未來,擴大智慧醫療生態圈

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醫療機構: 提供各級別醫院隨選即用的 AI 助理及地端部署選項。
學術/生技: 協助實驗室模型落地,並優化新藥研發與臨床試驗的數據處理效率。
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