TPG 週刊 Issue 204 - ChatGPT 廣告入場券 630 萬

TPG 週報會在台灣時間每週一早上 8:00 出刊，每一期將由 TPG 成員分享當週所閱讀的大小新聞與短評，還有不分新舊的優質閱讀文章分享。

【新聞短評】

Exclusive: OpenAI confirms $200,000 minimum commitment for ChatGPT ads

OpenAI 正式對外確認，參與 ChatGPT 廣告測試的品牌，最低承諾金額為 20 萬美元。如我們先前所分析，這項門檻再次證明 OpenAI 明確將 ChatGPT 廣告定位在高端、實驗性質的品牌合作，而非對中小廣告主全面開放的投放管道。

從產業角度來看，這個價格策略其實與 OpenAI 近期刻意放慢敘事節奏一致：與其快速放量，不如先篩選願意承擔風險、重視品牌安全與創新敘事的客戶。對廣告主而言，ChatGPT 廣告短期內更像是品牌研究與公關實驗，而非 ROI 導向的效能工具；對媒體產業來說這不陌生，當年 Netflix 廣告上線時也曾經走過類似的路，生成式 AI 平台無疑就是在複製一套「先稀缺、再規模化」的商業路徑。（by Richard）

WTF is the IAB’s AI Accountability for Publishers Act — and what happens next?

IAB 正在推動一項名為《AI Accountability for Publishers Act》的政策倡議，試圖回應生成式 AI 對媒體內容使用、訓練與歸因不透明的結構性問題。這項法案核心並非全面禁止 AI 使用新聞內容，而是要求 AI 公司揭露是否、以及如何使用出版商內容進行模型訓練，並建立基本的問責與告知機制，讓出版商至少「知道發生了什麼事」。

不過，現實挑戰同樣明確。即便法案方向獲得部分媒體支持，實際立法進程、跨國適用性，以及如何界定「使用內容」與「衍生輸出」仍存在巨大灰色地帶。對出版商而言，這項倡議更像是一個政治與產業訊號，而非短期內可落地的保護傘，真正的談判籌碼，恐怕仍取決於內容規模、資料品質與集體行動能力。（by Richard）

Reddit’s ads biz is up, but its stock is way down

本週刊持續關注的 Reddit 廣告業務表現仍舊強勁，根據 AdExchanger 報導，Reddit 在最近一季的廣告營收持續成長，特別是在中小型廣告主與成效廣告產品上，顯示其社群語境與高意圖討論場景，仍對品牌與行銷人員具備吸引力。然而，這些正向數據並未反映在股價上，Reddit 在 2026 年至今不過一個多月的股價已經下滑 42%，市場情緒顯然更加保守。

關鍵問題不在「有沒有成長」，而在成長是否足以支撐長期敘事。投資人對 Reddit 的疑慮，集中在​成長放緩、資料授權與 AI 合作的可持續性，以及廣告規模是否能追上其他大型社群平台。對媒體與廣告產業而言，Reddit 的處境再次凸顯一個現實：即便掌握高度差異化的內容與社群價值，如何把這些優勢轉化為可預期、可放大的商業模型，仍是公開市場最嚴苛的考驗。（by Richard）

Meta tests a standalone app for its AI-generated ‘Vibes’ videos

延續 Threads 在近年取得相當不錯的成果後，近日根據媒體報導 Meta 正在測試一款獨立 App 「Vibes」，專門用來承載其 AI 生成的短影音內容。這項實驗並非直接整合進既有的 Instagram 或 Facebook，而是選擇以獨立產品形式推出，讓使用者能快速生成、瀏覽並分享由 AI 自動剪輯與配樂的情緒型影片內容。Meta 內部顯然將其視為一種低門檻、以 AI 創作而非敘事為核心的新內容消費型態。

從平台策略來看，這透露出 Meta 對生成式 AI 內容的雙重焦慮：一方面希望加速測試 AI 創作能否形成新的使用場景，另一方面又刻意與主力社群產品保持距離，以降低對既有創作者生態與內容品質的衝擊。對廣告與媒體產業而言，這類「情緒驅動、快速生成」的內容若成功擴散，未來勢必催生新的原生廣告與品牌合作形式，但同時也將放大平台對內容供給的主導權。（by Richard）

Bloomberg’s new video hub aims to keep audiences – and subscribers – on its own turf

Bloomberg 正式推出全新的 Video Hub，表面上看是產品改版，實際上則是一場典型的內容平台自救行動。在社群平台與短影音持續吞噬注意力的背景下，Bloomberg 選擇不再追逐 TikTok 式的垂直動態牆，而是回頭強化「自家場域」，把直播電視、節目、短影音、紀錄片、Podcast 與 Vodcast 全數集中，重新掌握內容分發、觀看體驗與用戶關係。當流量取得成本愈來愈高，內容平台開始把「停留時間」與「編輯主導權」放在「規模」之前。Bloomberg 不再把影音當成導流工具，而是視為訂閱留存與互動深化的核心資產，甚至開始測試將部分影音內容納入付費牆，複製電子報訂閱的經驗。從數據來看，Bloomberg 目前擁有約 70.7 萬名付費訂閱者，2025 年總觀看時數年增 25%，每月觸及 5,500 萬名不重複觀眾，顯示影音確實具備黏著力。

即便如此，持續依賴 YouTube 與 TikTok，等同把命運交給演算法。Bloomberg 的選擇，某種程度上不是為了立刻贏，而是為了避免長期失去控制權。這也預告了 2026 年內容平台競爭的核心關鍵，不是誰的影音更短，而是誰能真正「把使用者留下來」。（by Brick）

Reddit forecasts strong revenue as AI tools drive ad sales

AI 開始「讀懂社群語境」，Reddit 正在把注意力變成可預測的廣告收入。Reddit 最新財測再次驗證一件事，當 AI 不只負責投放，而是開始理解社群語境，內容平台的廣告效率天花板正在被拉高。Reddit 預估 2026 年第一季營收將明顯優於市場預期，背後關鍵不是流量暴衝，而是 AI 工具開始實質改寫廣告操作方式。

與多數社群平台不同，Reddit 的核心價值來自高度垂直、主題明確的討論串。當廣告能直接嵌入 subreddit 內容脈絡中，再搭配 AI 自動產生符合社群語氣的文案與素材，品牌不再只是「插播」，而是自然地成為討論的一部分。這也解釋了為何其活躍廣告主數量在單一季度成長超過 75%，且零售、金融、製藥等高價值產業同步放量。值得注意的是，Reddit 推出的 AI Max 廣告活動，與 Meta Advantage+ 的差異不在於自動化本身，而在於「素材選擇與出價決策是否建立在真實社群語意之上」。當 AI 同時理解使用者意圖、討論氛圍與轉換目標，內容平台開始具備過去只有搜尋與電商才擁有的「可預測商業效率」。（by Brick）

IAB Seeks to Fix Media Measurement’s Foundational Issues with Project Eidos

在媒體高度碎片化、量測工具各自為政的現況下，IAB 正式啟動 Project Eidos，試圖從底層重構廣告與行銷量測的共同語言。此計畫是要修補多年來被「單一管道解法」與臨時框架掩蓋的結構性問題，包含跨管道曝光定義、歸因邏輯，以及行銷組合模型（MMM）的可比較性。Project Eidos 的關鍵訊號，在於它承認現行量測體系已無法支撐跨媒體預算配置，即使 AI 被寄予厚望，資料品質、信任與安全仍是無法繞過的門檻。從參與名單來看，Amazon Ads、Google、Meta、The Trade Desk 到陽獅與 WPP 媒體的加入，顯示買賣雙方都意識到「沒有共通基礎，AI 只會放大量測噪音」。然而，Project Eidos 真正的挑戰在於當各平台的商業利益與量測話語權彼此衝突，這場「量測現代化」更像是一場治理工程，而非單純的技術升級。（by Brick）

Netflix–WBD deal faces bipartisan skepticism over its impact on the CTV ad market

Netflix 在聽證會上面對兩黨議員的壟斷質疑，但這樁 827 億美元的收購案，實質上是為了在碎片化市場中築起技術與內容的進入門檻。執行長 Ted Sarandos 指出，80% 的用戶重疊率將透過整併降低訂閱成本。這不只是規模的擴張，而是藉由掌握 HBO Max 的優質資產，將其轉化為對抗 YouTube 的最強變現武器。

根據 eMarketer 數據顯示，2027 年美國 CTV 總預算將穩定在 422 億美元，意味著市場規模已定，併購的核心在於重新洗牌。若交易達成，Netflix 的廣告成長率將從 20% 提升到 29%，而 HBO Max 的廣告營收更將從 5.5 億美元翻漲到 8 億美元。這樁併購正讓 Paramount+ 等競爭者被邊緣化。未來的優質流量將高度集中，迫使廣告主在追求觸及消費者時，不得不接受談判籌碼傾向 Netflix 等現實問題。（by Jeremy）

Pubmatic wants AI to give publishers a competitive edge

面對預算高度向 Google 與 Meta 傾斜的困境，賣方技術公司 PubMatic 推出由 AI 驅動的 AI Insights，目的在打破長期以來內容發布商與買方間的資訊不對稱。這款工具的核心強項在於精準解構廣告成效波動，透過監測 DSP 集中度與買方行為位移，協助媒體將廣告庫存有效配置在高 CPM 需求的波段。其優勢不僅在於數據自動化，更在於為發布商築起一道基於第一方訊號的技術護城河，讓過去隱晦的交易價格變得透明。

PubMatic 指出，已有 CTV 發布商利用此工具發現，其相似庫存的 CPM 潛力比主要競爭對手高出 27%，而線上影音業者也發現其 eCPM 還有 22% 的獲利空間。當 Google Ad Manager 與 Magnite 仍聚焦於流程自動化時，PubMatic 已搶先進入交易轉換階段。隨著同業具有相同基準值（Peer benchmarking）為標配，發布商將擺脫憑直覺議價的舊思維，轉而以實質數據奪回定價的權力（Pricing Power）。未來，能解構廣告主類別消長並進行廣告流量動態調配的發布商，將成為大算力時代下最穩定的營收來源，其發展機會不容忽視。（by Jeremy）

YouTube overtakes Reddit as top cited source in AI answers

當前的搜尋環境正經歷一場深度的轉移，根據 Bluefish 數據，YouTube 已正式反超 Reddit，在 LLM 回答中的出現率提升至 16%。這場變革的主因在於系統學習對結構化內容的極致青睞，模型正捨棄難以量化的社群互動，轉向具備高品質文字內容（Transcripts）與影音資訊。Goodie AI 分析 610 萬條引用紀錄顯示，YouTube 引用佔比在短短四個月內從 18.9% 翻倍至 39.2%，其 AI 引用量更是 Instagram 的 18 倍，儼然已成為跨平台的內容資訊來源。

這一趨勢的前瞻意義在於，AI 系統正將內容可解析程度置於專業權威性之上。AI Overviews 在回覆醫療諮詢時，引用 YouTube 的頻率已超越專業醫療網站，在德國研究中甚至佔據 4.43% 的網域引用之冠。然而，其中僅不到 1% 來自授權醫療機構，這種缺乏專業內容驗證引發了嚴重的品牌安全與信任疑慮。此外，當 AI 生成內容開始進入引用迴圈，我們必須警示「LLM 餵養 LLM」所導致內容品質降低的風險。（by Jeremy）

Future of TV Briefing: How AI agents prime TV advertising for ‘premium automation’

隨著 AI 技術快速進展，電視廣告交易正迎來「高階自動化」（premium automation）的新時代。NBCUniversal 首席產品長 Ryan McConville 近日表示， AI 代理人（agentic AI）正在重新定義電視廣告的自動化程度。McConville 指出，現行的程式化廣告系統，如 OpenRTB 協議，雖已實現部分自動化購買功能，但仍侷限於單一廣告格式及基礎交易流程，難以處理傳統電視廣告中更複雜的組合型方案。例如，如何分配特定節目時段、搭配贊助整合或特別版位等，目前都仍需人工操作。AI代理的出現，則有機會讓這些進階的操作自動化進行。

Swivel 總裁 Frans Vermeulen 補充，AI 代理能協助電視公司打造獨特的廣告體驗，例如指定上、下半場不同位置的曝光組合，或在比賽結束時進行全面品牌接管。這種高客製化方案過去無法透過 RTB 類平台交易，如今卻能藉由代理式 AI 精準執行。專家將這種轉變比喻為旅遊業的演進，從人工旅行社到自助訂票，再到 AI 根據需求全自動安排行程。同樣地，AI 代理讓電視廣告的採購邁向更靈活、更智慧的階段，並有望恢復電視與串流廣告在高價值客製化上的競爭優勢。Vermeulen 強調，過去十多年，電視業在程式化體系中被迫採用標準化交易，導致其獨特價值被稀釋。隨著AI 代理與新技術規範（如 IAB Tech Lab 的 Agentic Direct）推進，電視廣告市場正準備重新奪回「高階自動化」的主導權。（by Johnny）

Ad Tech Briefing: Amazon launches MCP server for agent-driven advertising

Amazon 正加速布局「代理式廣告」（agentic advertising）生態，宣布開放測試版的 MCP（Model Context Protocol）伺服器，讓 AI 代理可直接使用 Amazon Ads 的系統功能。此舉在今年 IAB 領袖高峰會上成為焦點，被視為 Amazon 將 AI 技術納入廣告執行核心的重要一步。MCP 是一項開放標準，用於定義 AI 系統與外部工具間的溝通方式，能將自然語言指令轉換為結構化 API 請求。對廣告主而言，這意味著 ChatGPT、Claude 或 Gemini 等 AI 代理可直接建立廣告活動、調閱報表與處理帳務，省去傳統繁瑣的客製化整合與維護作業，只需一次串接即可啟用 Amazon Ads 的多項功能。更關鍵的是，Amazon 此次不僅開放技術介面，也聚焦於「工作流程編排」（workflow orchestration）。公司將常見的廣告操作，如活動發佈、區域擴張及報表管理，打包成可由 AI 代理自動執行的模組，使整個流程能端至端自動化運行。

業界認為，Amazon 正押注「誰率先建立 AI 代理執行標準，就能定義未來廣告工作的規則」。而這一舉動也引發了產業關於開放性與標準化的辯論。以 Ad Context Protocol（AdCP）為代表的陣營主張建立跨平台的開放協議，讓 AI 系統可在不同媒體間購買、優化與管理廣告；支持者將其視為推動中立技術基礎的機會，批評者則擔心它可能在新架構下延續既有權力不平衡。與 AdCP 追求的跨平台標準不同，Amazon 選擇以自身的 API 和生態系構建較封閉的體系。專家指出，這反映出一場「定義權之爭」；究竟是開放標準將主導未來，還是大型平台各自建立封閉代理環境。Amazon嘗試在廣告業建立 AI 驅動的新運作模式，也可能重塑廣告主對自動化與代理技術的期待，進一步推動整個產業的轉折。（by Johnny）

Dentsu is the latest holdco to reunite media and creative production

全球廣告業正掀起「再整合」風潮。隨著廣告主更重視成效媒體與創意製作的結合，代理商正重新設計內部架構，讓內容製作與媒體投放更緊密銜接。Dentsu 近日宣布將推出名為「Content Engine」的新平台，把媒體規劃、投放與 Tag 團隊的創意製作整合為單一流程。Tag 技術長 Mark Knowles 表示，客戶越來越希望透過數據導向與成效導向的製作方式，確保內容能即時根據媒體表現調整，提升廣告效益。隨著付費社群、線上影音與零售媒體的需求增長，品牌需要製作更多素材，從影片、圖像到文字與音訊。Tag 全球品牌總裁 Toby Codrington 指出，Content Engine 旨在簡化複雜的製作流程，提升全球協作效率與內容可視性。Dentsu 計畫於今年第二季全面開放，目前已有八家飲料、日用品及銀行品牌試用。

除了 Dentsu，其他大型廣告集團也加速整併。WPP 新成立 WPP Production，整合集團內 Hogarth、VML、Ogilvy 的製作業務；Publicis 與 Omnicom 去年也完成類似重組。WPP Production 全球執行長 Richard Glasson 表示，隨可選址媒體的快速增加，確保「對的內容在對的時間到對的渠道」已成為創意投放的關鍵。分析師認為，這股趨勢代表大型代理商正修補長期存在的「媒體與創意分離」問題。Ebiquity 執行長 Ruben Schreurs 更指出，廣告業正進入「再整合時代」；從 1990 年代的拆分潮，是將媒體部門拆分出去成為現今的媒體代理商，如今再次回歸到一體化運作，試圖結合媒體代理商與創意代理商的功能與一體來服務廣告主，以因應 AI、數據與多平台內容新環境的挑戰。（by Johnny）

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Amid WaPo woes five US news giants show how industry can grow

近期，《華盛頓郵報》進行了大規模裁員，約三分之一的員工被裁掉，包括數百名新聞編輯室成員，其中體育部門、部分國際與本地新聞組、圖書與每日播客等都被關閉或大幅縮編。華盛頓郵報總編輯 Matt Murray 表示這是「必要的重置成本結構」，但員工與前高層批評裁員將削弱報導能力與媒體影響力。裁員消息引發業界震驚與抗議，也凸顯新聞業在 AI 與經營壓力下的困境。

然而，在《華盛頓郵報》因長期虧損而宣布大規模裁員的同時，美國新聞產業的整體樣貌其實呈現著幾家歡樂幾家愁狀態。多家大型新聞事業在 2025 年仍繳出成長成績，包括《紐約時報》、People Inc、Bloomberg 與 Thomson Reuters 全年營收皆為正成長，News Corp 也在新會計年度上半年維持擴張，顯示新聞產業並未全面走向衰退。

本刊認為，《華盛頓郵報》的裁員事件，很容易被解讀成單一媒體經營不善，但若把時間軸拉長來看，真正瓦解的並不是新聞需求，而是長年建立在搜尋紅利之上的媒體營收結構。當 Google 搜尋開始以 AI 摘要直接回應使用者問題，新聞內容仍被閱讀，卻不再被點擊，流量並未消失，只是被截留在平台內部。

對多數內容平台而言，這代表一個殘酷現實：過去以搜尋排序、SEO 與規模化曝光支撐的商業模型，正在失去經濟基礎。媒體仍在生產內容，但價值不再自然回流到自己身上，這才是這一波結構性衝擊的核心。

廣告還在，但只留給「高價值內容平台」

近期財報顯示，廣告並未全面撤出媒體市場，而是正在加速重新分配。People Inc 與 Dow Jones 的表現清楚說明，真正能維持廣告成長的，不再是追求大量曝光的內容平台，而是能提供產業深度、明確使用情境，以及高度信任關係的媒體環境。廣告主要買的已不是流量本身，而是「確定能被理解、被認同、被採用」的內容場域。

傳統程序化購買仰賴搜尋流量與即時競價機制，當搜尋入口被 Google AI 摘要大量攔截，流量無法完整回流，這套模式自然開始失速。反之，能直接對接醫療、金融、時尚等高單價產業，並理解其決策脈絡與品牌需求的內容平台，反而在談判上更具主動權。廣告預算並未消失，而是集中流向那些能降低風險、提高轉換確定性的媒體。

更關鍵的是，所謂的「內容價值」，不再只是點擊率或觸及數字，而是能否讓廣告主心甘情願主動付費。當媒體能清楚回答「為什麼廣告一定要在這裡投放」，而不是「我們有多少流量」，廣告才會重新成為可持續的營收來源。

串流影音的關鍵轉折：從流量放大器，變成訂閱與品牌資產

過去十年，影音對數位媒體而言多半只是導流與曝光工具，但 Bloomberg 與《紐約時報》的策略顯示，這個定位正在改變。

當串流影音被納入訂閱體系，甚至成為訂閱專屬內容，它就不再只是廣告庫存，而是產品本身。這背後反映的是觀看行為的轉移：傳統電視衰退，觀眾並未消失，而是轉向數位與串流環境。

能否把影音內容包裝成「值得付費、值得長期使用」的產品，成為媒體未來的重要分水嶺。影音不再只是 CPM 遊戲，而是品牌與訂閱價值的延伸。

內容從被抓取，走向被授權、被談判

內容授權另一個正在浮現的收入來源，特別是與 AI 相關的合作。Reuters 與 Dow Jones （News Corp 旗下，包含知名媒體《華爾街日報》）的案例顯示，內容正在從被動使用，轉為可被定價與談判的資產。Reuters 並未期待流量回流，而是將新聞內容包裝成可被生成式 AI 與企業工作流程採購的專業資訊服務，透過交易型內容授權與合約調價，直接創造可計價的收入來源。Dow Jones 則更進一步，明確將 AI 使用權利納入商業合作，不論是與 Bloomberg 擴大合作，或與 OpenAI 簽署多年協議，核心都在於劃清使用範圍並建立付費機制。這些案例共同指向一個轉變：「媒體不再只生產內容，而是重新掌握內容的定價權與談判位置。」

註：Dow Jones 與 Bloomberg 既是競爭者，也是 AI 時代的策略型合作夥伴。兩者在 AI 與內容授權上，Dow Jones 選擇以合約方式，讓 Bloomberg 在受限且付費的條件下使用其內容。這種「競合關係」顯示，內容平台正從防守平台掠奪，轉向主動定義內容的使用權與價碼。

對內容平台來說，授權是補貼型收入，更是新聞業者思維和角色轉換。媒體不再只是平台的素材供應者，而是 AI 生態中具備權利與定價能力的節點。即使短期金額有限，這條路徑的意義在於重建內容的「可交易性」，而不是無限被使用。

結論

對台灣媒體而言，這些國際案例其實是一記提前響起的警鐘。台灣市場規模小、廣告單價低，又高度依賴搜尋與平台導流，一旦 AI 成為主要入口，衝擊只會更加劇烈。與其等待流量回來，不如主動改寫營收邏輯，優先經營可重複觸及的會員關係，將影音與專業內容產品化，並正面面對 AI 授權與資料合作的可能性。

這不代表每家媒體都要做訂閱，而是必須讓內容具備被訂價、被授權、被長期使用的條件。

新聞產業不是窮途末路，而是「只靠搜尋流量與程序化購買」的舊模式已經走到盡頭。在 AI 與串流時代，無法被付費、被引用、被談判的內容，終究只會被視為成本。（by Brick）

【技術議題】

• X 推出 Pay Per Use 的 API 付費模式，希望能再次吸引獨立開發者加入
• Bing & Google 都不建議網站針對 LLM 提供額外的 Markdown 格式內容
• Google 推出 2026 二月探索核心演算法更新
• Amazon Ads 推出 MCP 服務

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核稿編輯：Ariel，部分內容亦有透過 AI 協助撰寫