如果黎智英的目標不是訂閱費用呢?數位時代新聞、讀者商品化的野心|御姊愛專欄

前一篇文章從讀者面分析黎智英將新聞集團推行會員制、訂閱制可能踩下的誤區,不過說真的,前一篇文章對黎智英有點不敬,倒不是因為評論,而是單從受眾層面思考這件事,似乎把他想得淺了。

這篇我們從另一個角度來觀察這個事件,而且這可能才是黎智英這位在商場馳騁甚久、擅長把新聞商品化的企業家心裡真正的盤算,但如果他心裡的籌劃真的是如此,將會對台灣讀者的生活,甚至台灣的未來造成更巨大的影響,屆時就不是你不爽就不訂閱這麼簡單了。

讓我們分別從幾個不同的切入點思考整件事。

1.如果訂閱費不是重點,你的媒介使用行為、個人偏好、個資數據才是呢?

雖然蘋果日報效法的是紐約時報訂閱制,但事實上,他看中的未必是訂閱費用,任何親自做過數位電商的人都知道,「流量」轉「銷量」的轉換率低到可以,0.2%的轉換率算是正常,若黏著度高一點的(例如非常會促購的KOL或組織),或許還有機會是2%-5%,換句話說,讓我們用比較樂觀的2%來計算,假設蘋果最終有100萬註冊會員,流量轉入的訂閱費(打個比方199台幣),也不過是不到4百萬台幣的訂閱收入。這樣微薄的收入要支撐一個龐大的新聞集團,雖有小補,但遠遠不足。

所以訂閱費絕對不是唯一拿出來解救平面媒體的解方。在數據為王時代下,新聞媒體除了廣告版位、訂閱之外,另有一個重要資產,就是讀者。讀者的各種數據、包含年齡、性別、職業、收入、對應到你喜歡什麼樣的新聞內容,例如你曾經點入【周品均傳奇經歷遇上這事全毀了 籲女性決定前睜亮眼】這則新聞,後台便可以透過Tag標籤你這個讀者,屬於對#時尚 #感情 #娛樂 #女力 #離婚…是有興趣的人。

大數據演算法是一種透過下大量標籤來運算、比對、配搭的機制。也就是說,要在新聞網站上做到完整的數據搜集,必須對每則新聞都下足夠且大量的標籤,另外,每一位來訪的讀者也會被丟上標籤。

我們用簡單的例子說明:
例如現在有A、B、C、D四則新聞,這四則新聞因為屬性而被預先貼上的Tag很可能不太相同,簡單說:

A: #時尚 #感情 #娛樂 #女力 #離婚….
B: #時尚 #科技 #名人 #韓貨 #美肌 #Youtuber…
C: #民進黨 #柯文哲 #政治 #選舉…
D: #韓粉 #國民黨 #高雄 #韓冰 #正妹 #感情

如果你曾經接觸過 A、B、D這三則新聞,你身上除了有ABD所有的標籤之外,還會特別在「時尚」、「感情」這兩個標籤上的分數高一點。如果新聞網站開始運用大數據來餵養讀者,未來透過演算法運算,你就會更容易接觸到時尚、感情這類型的新聞,而媒體端也可以把這些讀者大數據賣給廣告聯播業者或廣告主,做出廣告區隔策略,未來你更容易看到化妝品、保養品、或是交友APP之類跟時尚、感情有關的廣告。

(當然,以上是用非常簡要的方式概述,真正的用戶資料分析是非常複雜的,但畢竟這不是一篇以探討大數據分析為目標的文章,如果有興趣進一步了解演算法計算邏輯的人,可以看這段YouTube影片〈”The Secret Rules of Modern Living Algorithms”〉,這是我進修MIT學程時,教授在第一堂給大家的指定參考影片,蠻有趣的,特別推薦)

2.用演算法「投其所好」不是新聞,但新聞業開始用演算法,有什麼好處?

如果你是從事網路、數位或電商的人,可能會覺得以上一切都不是新聞,但對於台灣的媒體業來說,數位化的過程確實跑得比電子商務和新創產業慢上許多,當PCHOME、博客來、KKBOX…這些服務早就已經開始使用客戶數據產出更能投其所好的服務時,台灣的電視、平面、出版業其實對自己的用戶掌握還不甚清楚,過往單憑Nielsen給的統計數據調查只能看個大概,根本看不出精準用戶樣貌,因此黎智英想搜集用戶資料其實對企業經營者來說,是極其正常的策略,不只無可厚非,甚至還能說是有點慢了。

不過此處有一值得思考的點,當新聞業手上擁有大數據資料時,他們可以做的用途有什麼?

  1. 從廣告收益來看:新聞業可以跟廣告業者合作,把讀者的數據販賣出去,讓廣告業者能做更精準的投放,過往只能保證流量,但如今,他們可以透過演算法,抓到對特定產品有興趣的民眾。例如你特別愛看汽車新聞,你就更可能在一邊看汽車新聞時收到汽車廣告;你如果關心娛樂演藝甚多,就可以提供你這些演藝明星代言的商品或相關產品…
  2. 從內容產製端來看:新聞業可以透過大數據了解什麼樣的媒介內容比較討喜,因此盡量製作那種角度的內容;如果因為某些商業需求需要增加特定族群,也能量身打造能吸引該族群的新聞內容。
  3. 從與讀者連結的層面來看:演算法既然可以知道偏好,當然也可以知道你不喜歡什麼樣的內容。透過同樣的邏輯,新聞網站可以持續餵養你本來就喜歡的議題,換句話說,未來每一個人登入新聞平台的時候,所看到的新聞很可能不會一樣,所收到的新聞推播通知也會不同。甚至可以掌握你的政治態度(喜歡藍營的就餵你藍營好棒棒的新聞;支持小英的就餵你一堆綠營最神的新聞),藉此拉長你的媒介使用時間。
  4. 從未來利潤擴展的角度來看:智慧家庭是未來社會必然趨勢,歐美各國皆以開始推行各式各樣的軟硬體產品,泛中文市場因為市場廣大,也不可小看潛力。這兩年是中文智慧型語音機器人的興盛時期,大陸有小米音箱,台灣有華碩的小豬同學、遠傳愛講、小豹AI音箱…這些各式各樣的智能服務運作,主要靠的也是數據。試想,假設新聞業跟智能音箱合作,當你開口:「小豬同學,讀今天頭條新聞給我聽」,音箱便開始朗誦新聞標題(當然,這些新聞肯定也是透過演算了你的新聞媒介閱讀偏好而來的),此時新聞的運用性就不再只限於手機與電腦,而是無邊無際地在各種智能產品上應用開來。

3.如果你覺得很樂觀,那是因為你假設使用這些數據的人,都有很高的道德標準

根據以上各種新聞業掌握數據的必要性與未來發展(或許還有我沒有思考到的其他策略遠見),如果你覺得「那也沒什麼」,我必須說,那是因為你很善良,而且你假設了使用這些數據的人都跟你一樣善良。

Mark Zuckerberg在國會備詢的時候,被數度問及「你認為自己的平台是中立的嗎?」而他回答,「我們認為自己(臉書)是一個讓各種想法能出現的平台。」

議員不斷地詢問關於中立的問題,因為一個這麼強大的平台一旦不中立,影響的是世界數億人口的價值觀和未來,因為任何一點輿論風向都可能影響政治選舉結果,造成世界真實的改變。

Mark的答案其實也不能說有錯,確實有各式各樣的內容在臉書上,但他們並沒有主動自陳的部分是,因為演算法的邏輯,而使每個人都無可避免地更加活在自己的同溫層裡。

如果新聞業搜集用戶資訊是未來的趨勢,我們必須保持很警醒的覺知:

提醒1. 不是客觀真實而是「演算真實」:新聞只是你想看到的世界

當演算法介入,「新聞」本質的定義也會出現極大的變異,過往新聞(理論上)應當是不管你喜不喜歡,都應該做到平衡報導,即使你不喜歡某些理念或人事物,都還是會看到那些動態。

然而未來演算法介入之後,你很可能再也看不到那些你不喜歡的內容,活在一個自己為自己打造的無菌媒體環境裡,對自己堅信的事情無比自信,甚至覺得這世界根本沒有人站在自己的對立面,這樣並不是不行,但要記得,真實世界並不是那樣,以免無預警崩潰。

提醒2. 你的政治傾向乃至各種癖好將無所遁形

以往你以為自己默默看著自由或旺中,只要不按讚、不跟他們的粉絲團互動就不會有人發現你的政治傾向,我有個台獨立場鮮明的朋友從綠媒跳去統媒,新工作報到前一晚,把自己的臉書帳號直接關閉,就怕日後被清算。

如今你所有的新聞瀏覽行為都記錄在資料裡,你的政治傾向乃至特別喜歡看殺人割喉事件的行為都將被完整記錄下來。

一旦這些新聞數據外洩,就可能會產生嚴重的後果。特別是每個人的政治立場,例如台獨與非台獨的傾向,未來就不再只是拋出一句「我是中國人,我的祖籍是江西」這麼簡單的口號就能擺平的了。蘋果目前在台灣和香港大推會員訂閱制,儘管據傳黎先生跟中共不同路,但他頻頻想出售旗下新聞集團,萬一哪天被實質中資的集團買下,well……不知道自己祖籍在大陸哪裡的人請保重。

不過說真的,就算沒有註冊新聞網站當會員,你的各種偏好數據基本上也早已外洩了,臉書、Google、LINE…等各大網站早已把你常接觸哪些新聞、訊息、社團、商品記錄下來做進一步應用,而未來智能家庭也將會因為你的各種家電操作、與AI機器人的對話而讓自己的偏好被記錄下來,如果這些數據僅是用來讓生活更方便、廣告精準投放倒是小事,但倘若被惡意用作政治清算或是選舉的時候做操弄,而影響選舉結果,那就是更加嚴重的問題。


事實上我個人對於新聞媒體啟動會員制、訂閱制並沒有太大意見,畢竟這是一個企業自己的經營策略改變,我由衷希望蘋果日報能在台灣繼續存在,畢竟以目前的現狀來說,台灣媒體環境少一個蘋果日報也不會乾淨到哪裡去,但多一個蘋果日報或許還有一些多元性。

不過在轉換時期,我認為可以做得更「優雅」一點,就像紐時或是華爾街日報,不付費其實還是能看到部分內容,在深度評論、專訪或更多內容時才鎖。不過比起優不優雅,更重要的是後續這些會員資料將會被如何使用

如果蘋果日報的會員數據未來真的會成為銷售給廣告公司的產品或進行各種應用,讀者應該要明明白白的知道,未來自己在閱讀每一則新聞的時候,這些閱讀行為都將化成數據,成為一種商品。並且應該制定好清楚的遊戲規則,例如未來付費訂閱的人,能不能夠至少有排除廣告、或是保有個人數據不被賣的空間呢?(以及如果都不行,那為什麼還要多收費呢?)

你的讀者有知的權利,包括這些事。

文/御姊愛

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關於本文作者- 御姊愛 Miss Anita

作家/ 電視節目主持人/ 企業名人講師/ A++ CLUB精緻課程創辦人

政大廣電研究所碩士畢,曾就讀政大新聞所博士班,取得美國麻省理工學院人工智慧與商業策略學程認證、美國哥倫比亞大學商學院價值投資學程認證

專長品牌行銷。熱愛旅遊與自學,曾旅居於義大利佛羅倫斯、挪威、英國。曾任主流媒體記者、知名外商媒體研究員、百大企業品牌行銷資深負責人

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