パープレキシティの収益共有プログラム
パープレキシティが出版社向けに4250万ドルの収益共有プログラムを導入
パープレキシティは、ニュース記事が自社製品内で使用される際に出版社が収益を得られる新しい収益共有プログラムを開始することを発表しました。報道によれば、このプログラムには4250万ドルが割り当てられ、出版社のコンテンツがどの程度アクセスされるかに基づいて支払いが行われる予定です。
- プログラム名: 4250万ドルの収益共有プログラム
- 目的: 出版社がAIプラットフォームと相互作用する新しい方法を模索
- 収益の得方: 検索結果への表示、ブラウザ経由のトラフィック、AIアシスタントによるコンテンツ利用
- 参加出版社: フォーチュン、タイム、アントレプレナーなど
収益共有モデルの詳細
パープレキシティのCEOアラヴィンド・スリニバス氏は、「AIはより良いインターネットを作り出す手助けをしているが、出版社は依然として報酬を得る必要がある」と述べています。このプログラムは、2024年7月に初めて導入された収益共有モデルを基にしています。最初の参加者には、フォーチュン、タイム、アントレプレナー、テキサス・トリビューン、デア・シュピーゲルなどが含まれます。
収益を得る方法
このプログラムでは、出版社は次の3つの方法で収益を得ることができます:
- 記事がCometの検索結果に表示されるとき
- ブラウザ経由でトラフィックを生むとき
- CometのAIアシスタントがタスクを完了するためにコンテンツを使用するとき
報告によれば、このモデルは出版社がAIツールを通じてエンゲージメントを引き寄せた際に報酬を与える仕組みとなっています。
収益の仕組みとサブスクリプション
これらの支払いの資金は、月額5ドルのサブスクリプションプラン「Comet Plus」から来ています。このプランは、Apple News+に似たもので、サブスクライバーはパートナー出版社からのキュレーションされた記事のリストにアクセスできます。パープレキシティは、参加する出版社がサブスクリプション収益の80%を保持し、残りを自社が取得することを明言しています。
競合との違い
このアプローチは、OpenAIやGoogleとは異なります。これらの企業は大手メディアグループと数百万ドル規模のライセンス契約を結んでいますが、使用に直接結びつく収益共有モデルは導入していません。OpenAIは、出版社と収益を共有する計画はないと述べています。
法的問題と出版社との緊張関係
このプログラムの立ち上げは、パープレキシティが著作権侵害の訴訟に直面している中で行われています。フォーブスやコンデナストなどの出版社は、同社が自社の報道を適切な帰属なしにAI生成の要約に使用していると非難しています。ニュースコープのダウ・ジョーンズとニューヨーク・ポストは、パープレキシティが訴訟を棄却しなかったため、著作権侵害で訴えています。
しかし、パープレキシティの広報担当者ジェシー・ドワイヤー氏は、「私たちはAI企業がこれらの訴訟に勝つと確信しています。早期に法的な問題を解決し、すべての人がAIの恩恵を受けられるようにしたい」と述べています。
データ収集に関する主張
クラウドフレアも、パープレキシティがウェブサイトからデータを引き出す保護を回避していると非難しています。しかし、パープレキシティは、同社のAIアシスタントは従来のクローラーのようにウェブをスクレイピングするのではなく、ユーザーからのリクエストに応じてページにアクセスするだけだと反論しています。
新しい基準の確立を目指して
出版社とAI企業との間の緊張は、パープレキシティに特有のものではありません。メディアは、OpenAIのChatGPTやGoogleのAIオーバービューのようなツールからのAI生成の応答が自社サイトへのトラフィックを奪っていると懸念を示しています。2023年には、OpenAIがニューヨーク・タイムズに許可なしに記事を使用したとして訴えられました。
それでも、パープレキシティのパブリッシャーパートナーシップ責任者ジェシカ・チャン氏は、「ウェブサイトのクリック数に依存するのは古いモデルです」と述べ、ユーザーが青いリンクからAI検索ツールへと移行していることを指摘しています。チャン氏は、同社が「新しい報酬の基準」を設定したいと考えていると述べました。
読者からの質問
1. 収益共有プログラムに参加するにはどうすればよいですか?
出版社は、パープレキシティに参加申請を行い、必要な条件を満たすことでプログラムに参加できます。
2. どのようなタイプのコンテンツが収益を生むのですか?
ニュース記事や特集記事など、ユーザーにとって有益なコンテンツが収益を生む可能性があります。
3. このプログラムの効果はいつから現れますか?
プログラムの効果は、参加出版社のコンテンツがどれだけ利用されるかに依存します。具体的なタイムラインは、出版社によって異なります。