AI与付费墙的结合，表面上看离应用场景似乎并不遥远

不管有没有听说过“付费墙”这个词，只要你有网络阅读的习惯，一定都或多或少为它掏过钱。

先解释一下什么是“付费墙”。

就是在线内容商为网上的内容设立收费门槛，实行付费阅读。比如支付费用才能完整阅读的电子杂志或公众号，抑或是内容网站、APP推出的各种周卡、月卡、年卡。

总之，“付费墙”拦起了内容商认为有价值的产品，想看？先掏钱！

如今互联网上的“付费墙”越来越多，用户花在付费订阅上的支出也在不断增加。但我们真的因此享受到了更高质量的阅读体验吗？

恐怕未必。

无论是看到感兴趣的话题却必须付费才能阅读全文，还是掏完钱才发现订阅内容根本，或者早就被人po到网上随意取阅，都不是什么令人愉快的体验。

所以，我们打算用一篇文章来帮大家厘清“付费墙”的前世今生，探讨一下，AI能不能挽救饱受争议的“付费墙”。

“付费墙”的前世今生

拿破仑说，世界上有两根杠杆可以驱使人们行动：利益和恐惧。而“付费墙”，正是这两根杠杆下的产物。

“付费墙”的首次提出，是2009年传媒大亨默多克公开谴责谷歌未经授权就向其用户提供免费链入新闻的服务，号称要建造一座新闻“付费墙”，将“坐享其成”的网络平台赶出他的新闻王国。

随后，新闻集团旗下报纸，先后宣称设立付费墙，对在线内容实行付费阅读。读者不注册不付费，就无法看到网站的任何内容。

但人们很快发现，这种硬付费墙（hard paywall）并未能将免费读者关在墙外。总有人可以利用安全漏洞轻易拿到付费内容。

而且，付费墙的设立使报纸和新闻网站的访问量也大幅“跳水”，惨淡的订阅收入根本无法弥补读者流失对广告价值带来的伤害，不少跟风设立付费墙的媒体不得不因此放弃收费。

这种情况直到2011年，美国《纽约时报》设立“软付费墙”（ soft paywall）才得以改变。

《纽约时报》为付费墙设计了不少“缝隙”，一方面允许读者通过其他方式绕过付费墙，比如和林肯汽车推出的“试驾免费订阅”活动，从而避免了流量的大幅下跌；另一方面，提供免费阅读服务的分发平台，也可以合规地链接到内容方，从而带来庞大的免费流量，进一步提升广告价值。而那些搭便车的读者如果认为阅读到的东西是有价值的，大部分还是会选择付费。

商业模式上的可行性，让这种“软付费墙”迅速被媒体们重新提上议程。随后两年，全美有超过500家日报推出了付费订阅服务。

“付费墙”的发明，不仅让以优质内容为生的传统报业和数字媒体得到了稳定的收益，为创作者提供了更好的生存环境，更创造了一个宝贵的副产品——可持续的内容变现模式。

尝到甜头之后，在线内容商们的“造墙运动”就一发不可收拾。

除了传统媒体的数字阅读，内容分发平台比如国外的Google、Facebook、Apple News，中国的微博、微信、今日头条等等，以及新入局的知识付费创业者，其商业潜力都是建立在“付费墙”基础上的。

那是不是可以就此得出结论： “付费墙”是内容变现的终极出路呢？事情并没有那么简单。

“付费墙”的魔法，为什么时灵时不灵？

观察那些喜提“付费墙”的在线内容商，不难发现，成功借助“付费墙”进入盈利循环的媒体，往往都拥有以下特质：

1． 优质PGC的持续生产能力；

2． 家大业大，能够承担“付费墙”带来的短期流量损失；

3． 长袖善舞的运营水平，通过多元化的方式触及读者、吸引订阅，处理好与分发平台的利益关系等等。

说白了，只有最丰美的水土，才能滋养出内容价值与商业价值兼具的“付费墙”。缺乏品牌议价能力、内容生产力小、散、弱的媒体，盲目跟风造墙，围住的只能是一座“鬼城”。

当然，符合上述条件的一小撮站在内容金字塔顶端的生产者们，也并不意味着就一定玩得转这个条件严苛的游戏。

实际上，被媒体当做救命稻草的“付费墙”，关于它的争议也从来没有停止过。

最为人所诟病的，是“付费墙”并未能真正“挽狂澜于既倒”，将靠内容吃饭的网络媒体拖出盈利的泥潭。

即便是媒体业的“金字招牌”，读者也未必会买单。被视作“付费墙”先驱的《纽约时报》，正努力扩张移动和广告业务；新媒体集团Vox Media也开始用编程的方式售卖广告。科技网站Mashabl，则被以估值的五分之一低价出售，而BuzzFeed、Vice也都未能成功完成年度营收计划。

另外，内容商们越来越贪婪的吃相，难免让订阅用户产生“被韭菜”的既视感。频繁出现的付费广告，大大影响了用户体验。

“付费墙”的泛滥也导致品质上良莠不齐，一旦无法保证优质原创内容的持续供应，就会让订阅用户产生上当受骗的感觉而流失。

我不止一次听到过对付费内容质量的吐槽，甚至有人认为这就是一个“坏逼骗傻逼”的游戏！

显而易见，想要建造一个成功的“付费墙”，并没有想象中那么容易。那么，AI能改变这个现状吗？

AI＋的“付费墙”，正在无限接近成功

好在，AI已经至少能够在三个方面，帮助内容商更好地使用“付费墙”。

比如，《华尔街日报》就通过“付费墙”来训练订阅预测模型，制定更加灵活的订阅策略。

通过对未订阅访问者的行为进行分析，如是否首次访问、使用的操作系统、阅读设备、是否选择点击、用户的位置等。使用机器学习来告知“付费墙”可以在何时提供读者免费阅读，以及预测读者是否会付费。

瑞士新闻媒体NZZ也采用了类似的机器学习方式，来训练自己的个性化支付系统。

系统发现，早上5－9点的通勤时间，人们使用手机阅读但并不想付款，就不会在此期间显示任何付款消息来破坏产品体验。

在过去三年内，NZZ借助AI将付费转化率提高了5倍，有2．5％的用户在收到付款消息后选择订阅。目前，订阅收入已经占到了NZZ总收入的60％，这显然是一个好趋势。

AI的第二个作用，是帮助内容商提升内容生产能力，增强订阅用户的黏性。

将散落的庞大用户大数据聚合起来，为付费读者画像，洞察他们的行为和喜好。内容商们就可以更清晰地了解目标群体，有针对性地进行内容生产。

在AI的支持下，创作者也可以催生出新的调查方式和写作手法。很多在过去因资源匮乏而无法推进和创作的故事，都有可能被孵化出来。

此外，人工智能在内容产品上的智能化应用，进一步增加了“付费墙”的价值感。智能语音助手、聊天机器人、AR等，新的交互拓展了媒体连接读者的方式，增加了内容以外的更多价值。

正如我们反复强调的，那些成功的“付费墙”，核心在于持续的优质内容供给，时刻关注用户体验，确保用户的付费欲望。

从这个角度来说，AI的确有着“神助攻”的无限潜力。

有了AI，付费墙就能拨云见日了吗？

负责任地说，我们并不能给出确切的答案。

AI与付费墙的结合，表面上看离应用场景似乎并不遥远。

但从市场期许和技术成熟度来看，想要利用AI为“付费墙”服务，甚至将AI作为增加营收的重要工具，依然存在着很多问题。比如：

1． 进一步放大了用户之间的差异。无论多软，“付费墙”的本质都是通过设立准入门槛来为信息和阅读者划分等级，而AI则进一步放大了这种“区别对待”，这似乎与互联网的信息自由流通原则相违背，也会破坏网络开放的公共性，进一步加大“知识鸿沟”。

虽然订阅用户的权益受到了增强和保护，但一道道高墙之下，媒体似乎越来越像一个服务者，离自己“社会公器”的初衷越来越远。

2． 显化了个人隐私的被抓取感。利用AI来训练付费模型需要大量数据，媒体所能供给的“原材料”是否充足暂且不提，这里面还必然涉及到用户的个人信息。

个性化的“付费墙”会让用户清晰地意识到，自己的行为数据都在内容商的面前暴露无遗。这让人很难不进行“有罪推定”，认为个人隐私会被不当使用，比如“大数据杀熟”。

显然，目前还没有足够好的方式来解决这些问题。

总而言之，我们曾经不惮以最大的悲观去揣测网络时代内容生产者的悲惨处境。但AI和付费墙的联手，让严肃的创作者重新找回了某种尊严，也挽回了 “累觉不爱”的读者们对付费阅读的信心。但现在就表示乐观，还太早。

“付费墙”能不能凭借AI上演“绝地求生”，不仅是一个单纯的技术命题，更是一个社会命题，一切都还是未知数。