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從讀者資料挖礦 付費牆更靈活

【黃哲斌專欄】國內外愈來愈多媒體在自家網站豎起付費牆,但如何更個人化、有彈性地說服讀者為內容花錢?這正是新的一年,數位媒體的競爭新賽局。

動態付費牆-訂閱制-內容付費-新聞媒體-黃哲斌 圖片來源:shutterstock
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歡迎光臨,二○一九。過去一年裡,歐美媒體有項不可忽略的現象:愈來愈多的付費牆。除了首當其衝的雜誌官網《連線》、《彭博》、《大西洋》,原生媒體網站Quartz、BuzzFeed News、Business Insider也加入戰局。

這股付費牆潮流下,最重要的趨勢是「動態付費牆」。簡言之,硬式付費牆、計次付費牆等單純規則已被打破,取而代之,是更加個人化、更加情境化的「第四面牆」。

古老的網路收費媒體《華爾街日報》,早已採用動態付費牆。每一名造訪網站的網友,系統機制會根據六十幾項變數,例如是否首次造訪、上網地點、使用載具、作業系統、點閱新聞類型等,給予不同記號,透過機器學習,判斷這位網友未來的訂閱機率,最後決定是否打開付費牆,讓他免費試閱。

把網友分冷溫熱三級

原本嚴格採行硬式付費牆的WSJ.com實驗發現,以往被判定訂閱機率極低的網友,在兩到三週的動態付費牆試閱後,訂閱機率明顯提升。而且,就像《金融時報》網站,他們將造訪網友分為冷、溫、熱三級,系統判斷訂閱傾向很高的網友,會直接撞上付費牆。

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