用「基準校正法」評估App戰略價值與佔比
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| 在 AI 衝擊與演算法變動的時代，App 猶如穩定礁岩。透過「基準校正法」分析 20 家媒體 27 個月數據，發現 App 穩定貢獻主流讀者 9–10%，更為東森、中天提供 20–28% 的「底氣」，確立其媒體護城河的戰略角色。 |
在演算法變幻莫測，AI 接連不斷衝擊的媒體發展不確定年代，App 像一塊礁岩，風浪越大，它的存在感就越強，不僅穩住 9–10% 的主流讀者，還讓東森、中天等媒體擁有 20–28% 的「底氣」保證。
《新聞數據引擎》從 Comscore 和 SimilarWeb 的每月數據中，挖掘 20 家媒體的 27 個月數據（2023 年 8 月至 2025 年 11 月），總計 540 筆 UV 記錄。透過「基準校正法」，從這些歷史數據中推估媒體 App 價值與戰略角色，發現這批數據隱藏著黃金洞察，App 的角色遠超表面數字，它不是流量衝刺器，而是媒體護城河。
非主流媒體忽略的武器
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| App 是媒體生態中最頑強的資產，不像網頁和社群流量易受演算法變動影響。它透過即時推送和個人化推薦，養成讀者「有事就開 App」的習慣，不僅緩解外部衝擊，更穩固讀者忠誠度。 |
媒體數位化超過 30 年，App 早已不是「新玩具」，在臉書社群等平台出現後，它一直被遺忘，被低估，經過十幾年血的教訓，許多媒體應該非常深刻的體認到，App不像網頁會被 Google 演算法一夕打落，也不像社群流量會被平台說改版就改版，它是媒體生態裡最頑強的一塊「陣地」。
平時就將App列為重點發展的媒體，當風浪來的時候，不僅緩解 Google 核心更新衝擊，還透過即時推送和個人化推薦，養成讀者「有事就開 App」的條件反射，穩住讀者忠誠習慣。
為何需要「基準校正法」？
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| 單純以 Comscore 減 SimilarWeb 計算 App 流量不可信。因為兩者存在 45.4% 的系統性常態落差。透過「基準校正模型」扣除此偏差，\ 才能從混亂的數據中，推估出真實的 App 貢獻佔比。 |
目前媒體界探究競媒各項數據最常用參考的兩個數據源：
- SimilarWeb → 主要 Web 流量
- Comscore → 涵蓋 Web + App 總量
看似只要「Comscore – SimilarWeb」就能算出 App 流量，但實際加減運算後仍無法得知其規則，有人負 20%，有人高達 73%，完全不可信。關鍵在於兩個數據源工具之間存在統計上的「系統性偏差」問題。
1.假設基準：找出「App 貢獻接近 0%」的某媒體
→ 27 個月數據顯示，Comscore 仍穩定比 SimilarWeb 高出 45.4%（中位數）
→ 這 45.4% 純粹是工具本身的「常態落差」，與 App 無關
2.依據這個假設基準，建立「基準校正模型」：
真實 App UV ≈ max(0, CS – SW – 45.4% × CS)
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| 「基準校正法」是利用 Comscore 與 SimilarWeb 數據 45.4% 的常態偏差，修正分歧以萃取 App 貢獻真值。此框架將 App 佔比從不可知狀態浮現，提供競媒粗略推估值，有助於媒體評估 App 效益。 |
「基準校正法」（Benchmark Calibration）是《新聞數據引擎》的偏差修正框架，目的從2個測量數據的分歧中萃取 App 真值。數據解剖識別兩者數據系統差距，再扣除常態偏差，剩餘部分即可視為為 App 貢獻佔比。數據來源是 Comscore 和 SimilarWeb 的月報，選取 App 貢獻接近零的某家媒體作為基準，透過系統比對，發現 Comscore UV 平均高出 SimilarWeb UV 45.18%（中位數 45.40%），因此從其 27 個月數據得出常態偏差為 45.4%，以此為基礎數據原理轉化推估競媒 App 可能佔比。
使用 Python 清理數據，計算平均、中位數與標準差，確保完整。這種校正不僅解決工具分歧，還讓 App 佔比，從原本不可知逐漸浮現，像從霧中可稍微辨清輪廓。
基準校正法的方法與數據處理步驟：移除 NaN 值，計算每家媒體 raw %，套用公式。有效月份 27。
「基準校正法」的局限，模型推估不精準，僅為粗估值，假設偏差對所有媒體通用（可能因媒體規模/受眾而異）。
基準校正公式
- 校正 App UV ＝ max(0, Comscore UV − SimilarWeb UV − 0.454 × Comscore UV)
- 校正 App % ＝ 校正 App UV ÷ Comscore UV × 100%
- 若小於 0.05%，一律標示為 <0.05%（表示貢獻極微或被低估）
數據剖析：各媒體 App 推估效益
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| 台灣新聞 App 貢獻穩定在 9–11% 左右，補充 Web 總流量的 1/10。然而，東森 (27-28%) 和中天 (20-21%) 透過直播、推播衝出高依存度。媒體推 App 可預期 UV 提升 5-10%，整體 App 佔比每年微升 +1.2%。 |
兩家 App 依存度高的媒體：
- 東森新聞 27–28%
- 中天新聞 20–21%
建議：想衝 App UV 就學習這兩家媒體！
主流媒體 App 貢獻幾乎一模一樣
- ETtoday 9–10%
- 自由時報 9–11%
- 中時 9–10%
- 三立 5–7%
綜合關鍵洞察
- 主流媒體 App 貢獻低但穩定：ETtoday、中時、自由 的校正 App % 約 9-10%，顯示 App 補充 Web 約 1/10 總流量（扣除偏差後）。這符合移動新聞習慣，但 App 非主導性平台。
- 高 App 依賴媒體：東森新聞 (27%)、中天新聞 (20%) 突出，App 貢獻顯著。
- 低/零貢獻媒體：中央社、天下 等 raw % 微弱。
- 波動性：標準差低者（如 ETtoday 3.48%）穩定；高者（如民視 8.82%）受事件影響（e.g., 選舉月）。
- 對無 App 的媒體啟示：從20家媒體平均值推估，未來若推 App，可預期 UV 有可能提升 5-10%（參考競媒平均）。
- 成長時間趨勢：2023-2025 App % 微升（平均每年 +1.2%），反映用戶移動化進程；但波動大（如選舉月 +15%）。
WebView 緣故，App 效益更被低估
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| 因 WebView 技術將 App 內嵌網頁流量大量歸因至 Web，導致 App 貢獻被嚴重低估 20-50%。透過基準校正法得出的平均 4.6% 應視為下限，真實佔比可能高達 6-7%，主流媒體更高，顯示 App 價值被市場忽略。 |
「基準校正法」已扣 45.4% 偏差，所得 4.6% 平均為下限，真實或達 6-7%。主流 6.44% 低限，真實 8-9%；其他 3.87% 低限，真實 5-6%。這低估讓 App 貢獻看起來微弱，但新聞數據引擎強調，真實占比更高，尤其主流媒體。
《新聞數據引擎》的基準校正法推估數據應視為低限，因為 WebView 技術讓 App 效益進一步被低估。WebView 在台灣新聞 App 內頁普遍使用，讓內嵌 web 內容被大量歸因為網頁流量，估計這讓 App 佔比可能被壓低 20-50%。
WebView 效應（App 內嵌 Web）：
- 困擾：許多媒體（如東森新聞、中天、ETtoday、UDN）App 內頁/目錄用 WebView 設計，導致 40-60% App 流量歸因進 Web流量數據。
- 影響：本模型 App % 應視為「下限估計」，真實占比可能高 20-50%（e.g., 東森新聞真實或達 35-40%）。
App 穩定的價值：緩解外部衝擊的利器
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| App 流量不受 Google 更新影響，波動低於 15%。主流 App 穩定貢獻 9–11%，平均 8.79%。借鑑經驗，媒體若認真推行 App，有機會將貢獻度推升至 15–20%，是緩解外部衝擊的關鍵利器。 |
結論：App 是媒體的「底氣」
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| 只靠 SEO 是租屋客。App 貢獻穩定高忠誠度用戶，是媒體抗震核心資產。 |
「網頁 SEO 做得好就能從 Google 免費吸新讀者，為什麼還要花錢推 App？」
這個答案可以借鑑電商發展歷程：
- SEO 帶來的是「路過客」，App 留下的是「回頭客」。
- App 用戶的重訪率、停留時間、轉換率，平均是 web 的 2–3 倍；
- Google 核心更新來襲時，web 流量常掉 30–50%，App 穩如泰山。
電商用血的教訓告訴你：
只靠 SEO，你永遠是 Google 的租屋客；有了 App，你才真正擁有自己的房子。
App 永遠不會給你最多的流量，但它會給你最穩的那一塊。而在那個「最穩」之上，你才能安心蓋更高的樓。
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| App 提供的用戶重訪率、停留時間與轉換率是 Web 的 2-3 倍，Google 核心更新時 App 流量依舊穩定。只靠 SEO 永遠是租屋客，App 才是媒體真正擁有「自己的房子」。 |
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