當低俗媒體認真起來:BuzzFeed 砸錢培養新興作家,向傳統新聞價值靠攏

以創造病毒式傳播內容著名,甚至被稱為是低俗新聞的數位新聞媒體 BuzzFeed,這幾年開始轉型,引進傳統新聞價值,現在還要設立獎學金,培養新興作家,除了會給予 12,000 美元的獎學金作為在紐約生活的財務補貼,還會提供入選作家一系列的寫作培訓課程。
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本文原刊於《新媒體世代》〈BuzzFeed 向傳統新聞價值靠攏:推出「新興作家獎學金計畫」〉。新媒體世代由兩個對於新媒體充滿熱情的年輕世代於 2015 年成立。一個是在美國攻讀大眾傳播的博士生,另一個則是對於新媒體懷有理念的博士候選人。

以創造病毒式傳播內容著名,甚至被稱為是 低俗新聞 的數位新聞媒體 BuzzFeed,這幾年開始轉型,引進傳統新聞價值,包括在 2011 年請來政治記者兼部落客班·史密斯(Ben Smith)擔任總編輯,並陸續擴展新聞版圖,包括提供突發新聞報導,以及政治、科學、科技和文學等各個面向的文章。

當然,BuzzFeed 網站上呈現的仍多是他們著名的互動型新聞(例如使用動態圖片、線上測驗、問卷調查和及時感受分享),以及吸引點閱率的標題(像是 20 個你不可以不去的旅遊景點)。然而眼尖的讀者可能有發現,BuzzFeed 編輯室為拓展讀者新聞視野所做的努力,包括從傳統新聞媒體挖角記者,例如找來先前在 USA Today 及國家地理雜誌工作,而在最近加入 BuzzFeed 科學報導團隊的科學記者丹·弗加洛(Dan Vergano),以及邀請知名作家加入團隊,像是年輕新銳詩人賽伊德·瓊斯(Saeed Jones)。

賽伊德·瓊斯是 最新 BuzzFeed 文學專欄主編 ,在兩年前成立 BuzzFeed 同志專欄並擔任主編,本身亦為著名詩人,近期代表作品為詩集「傷痕的前奏曲」(暫譯,原名 Preclude to Bruise),這本詩集也入圍《美國國家書評獎》(National Book Critics Circle Award)詩歌類決選名單。而甫上任的賽伊德·瓊斯也隨即推出第一個文學專欄相關專案:「BuzzFeed 新興作家獎學金計畫」(BuzzFeed Emerging Writers Fellowship Program)。

「BuzzFeed 新興作家獎學金計畫」

「新興作家獎學金計畫」希望找尋對於文化報導有興趣的新一代作家,這些作家在提交的自我介紹中需要描述他們預期的寫作主題,以及表達出他們對於在文化對話上創造影響力的熱情和渴望。

此獎學金計畫一期四個月,除了會給予 12,000 美元的獎學金作為在紐約生活的財務補貼,還會提供入選作家一系列的寫作培訓課程、職涯輔導與經驗分享,BuzzFeed 希望「透過投資下一個世代的重要作家,讓媒體版圖更為多樣化。」

寫作課程將會專注在個人短文寫作、文化報導,以及深入報導。而四個月的培訓期間,入選作家會閱讀課外指定讀本,並參加一系列的寫作培訓課程以及小組討論會,和編輯以及專業作家互動。因此作家們除了會大量練習寫作和報導,並且有機會將作品刊登在 BuzzFeed 網站上外,還將學會提案、推銷以及報告,更重要的是培養未來作為獨立作家(記者)的生存能力和人脈。

在一場 與 Electric Lit 的訪問中 ,賽伊德·瓊斯被問到,在現在新聞出版業相對不景氣的年代,許多實習工作通常是無給職,為何 BuzzFeed 會打算提供 12,000 美元的獎學金呢?賽伊德·瓊斯的回答十分令人動容,他說「當我們期待年輕作家經由沒有給付的實習工作來獲取寫作經驗,我們等於是在表明我們只希望有錢人用影響力來書寫美國文化。」他認為這個社會是多元並存,唯有讓不論任何經濟狀況和文化背景的作家都有發聲的機會,社會的多元樣貌才能被真實反映。他相信透過提供獎學金,將能夠吸收到不同背景的作家,也讓新聞室能真正具有多樣性。

BuzzFeed 的新文學運動

而「新興作家獎學金計畫」只是賽伊德·瓊斯身為文學專欄編輯的第一個文學運動,他預計陸續推出其他計畫包括:

  • 文學雜誌(預計在 2016 年 3 月推出)
  • 系列閱讀與沙龍講座
  • 舉辦創意寫作工作坊

在這些規劃中可以看出賽伊德·瓊斯在領導 BuzzFeed 線上文學專欄的兩個主軸:

  • 重視原創且具文化深度的寫作:往線上發展是時代趨勢,但社會對好的新聞作品的需求,並不會因為新聞媒體從紙本印刷轉往線上平台發展就降低。 BuzzFeed 本身具有長久奠基的穩定讀者群,如何把握這些讀者群並為他們持續帶來好的閱讀作品,是賽伊德·瓊斯極為重視的一環。
  • 線上和線下活動並行:除了把握 BuzzFeed 的數位優勢外,賽伊德·瓊斯非常重視人與人的實體互動。他希望透過一系列的面對面活動(包括「新興作家獎學金計畫」)來培養寫作能力,及加強媒體(文學)素養。

當世界在邁向數位化之際,賽伊德·瓊斯的一系列計畫,卻更讓我們看見堅守傳統價值與信念的重要性。BuzzFeed 雖然是知名網路媒體,但近期對硬新聞的重視及提出的系列計畫提醒著我們,在新舊媒體交替之際,科技雖然逐步改變作家記者與讀者間的溝通方式,但是讀者對好作品的感受力及社會對優質報導的需求,卻是持續存在的。

在社群媒體化之路,雖然提高點擊率和創造病毒傳播內容成了首要目標,但是當 BuzzFeed 這樣以八卦和搞笑內容走紅的數位新聞媒體,也開始引進硬新聞,並重視原創的深度報導作品,也說明著科技可能改變了互動形式,但卻沒有改變溝通本質。足以撼動社會的多元化作品,一直都是彌足珍貴且重要的。


Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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