AI代理成新受众：媒体重构内容以适配机器阅读

每天早晨，公关顾问米歇尔·西奥都会收到其AI助手“查蒂亚娜”发送的晨间简报。这份简报不仅罗列日程与待办事项，还从她订阅的新闻通讯中提取热点并附带链接。西奥表示，这帮助内向的她获取新闻动态，并为Zoom会议中的沉默时刻提供了谈资。

西奥并非孤例。随着AI辅助新闻消费日益普及，部分媒体开始转向以AI代理而非人类读者为目标受众，制作经过优化的信息流及结构化内容，以便代理生成个性化文章。

Axios首席收入官雅奎琳·卡梅伦指出，开放网络环境恶化，搜索流量萎缩，而大型语言模型（LLM）在新闻消费中的地位愈发重要。对此，出版商反应各异：

康泰纳仕等机构签署协议，允许AI平台展示其内容；WordPress插件开发商AIOSEO去年推出LLM.txt文件功能，助力AI发现并解读网站内容，媒体纷纷布局“生成式引擎优化”（GEO）以确保在AI回复中露出。

另一派则采取防御姿态。《纽约时报》于2023年起诉OpenAI和微软侵犯版权，指控其非法利用新闻报道训练模型，该案目前仍在审理中。

Axios正在尝试根本性的转变。今年九月，该公司在Digiday出版峰会上宣布推出Axios Direct——专为AI代理设计的信息流。卡梅伦认为，相当一部分新闻消费将转移至AI系统及设备中。

该信息流削减叙事性内容，优先呈现结构化数据，形态类似RSS订阅源或彭博终端，旨在让代理更高效地访问内容。首批两个Direct信息流面向企业客户：今年秋季推出的首个流允许Axios Pro Deals订阅者的AI代理访问并购相关内容；第二个流计划明年推出，将作为训练内部大语言模型的来源。

相比个人用户，企业预算对实验容忍度更高。Axios计划明年开发第三个面向消费者的Direct信息流，使个人订阅者能将报道直接发送给其代理。

科技媒体Every采取了不同策略。这家成立六年、去年获200万美元融资的公司，假设订阅者将AI视为自我的延伸。

创始人丹·希珀表示，Every的文章常包含提示词，供读者复制粘贴以测试概念。例如，介绍新模型的文章会附带提示词，展示模型如何回答问题。部分指南类文章还设有“用Claude阅读”或“用ChatGPT阅读”按钮，点击后AI将生成紧凑摘要，并询问是否深入探讨。

两年前，Every推出首篇“可扩展”文章，搭配包含采访录音、新闻链接及视频的报道数据库。读者可通过聊天机器人查询细节。最近一篇关于Codex的8000字长文中，订阅者的代理可基于数据库定制新作品，如要点摘要或由采访片段组成的短片。

希珀认为，AI让记者无需再替读者决定故事的重点，“人们将会用这个做一些疯狂的事情”。

哥本哈根大学教授拉斯穆斯·克莱斯·尼尔森指出，面向代理的出版市场虽在兴起，但仍不成熟且极不均匀，定价与互动模式尚存疑问。

Axios高管持乐观态度。首席运营官阿利森·墨菲表示，Axios短小、结构化的风格使其成为AI响应提示词时的首选来源之一，“时间就是爬取器的金钱”。尼尔森则认为，即便用户不直接访问网站，品牌曝光本身亦具价值，这与媒体在TikTok等平台的制作逻辑无异。

当聊天机器人能轻易提供答案时，货币化变得困难。人们仅愿为独家信息付费：在Every是深入的AI使用指导（年费288美元），在Axios Pro Deals则是能快速推动市场变动的信息（年费2499美元）。

希珀称，订阅费是为人及其代理共同支付的：“我希望我的代理知道这一点，这样它就能告诉我：嘿，这件事很重要。”墨菲则强调，AI并非最终受众，而是帮助媒体触达受众的工具，正如当年的社交媒体与播客一样。