把接收資訊的渠道去蕪存菁，才能把專注力花在真正重要的內容上。
我珍惜每天能專注閱讀的那一點點時間，因此必須有效率地篩選內容。大家可能也有類似經驗：電子郵箱收件匣的第一頁經常爆滿，以致真正重要的訊息被淹沒了。為了避免這情況發生，每隔一段日子我便會把部份自己不怎麼關心的電子報退訂。Facebook 也一樣，每次拿起手機滑屏幕，不知不覺已耗掉不少時間卻甚少深度閱讀一篇文章，所以不時檢視自己的追縱列表，取消追縱不再關注的專頁。
讀者的注意力稀缺
根據一份十幾年前的研究報告，一個人每天接觸的資訊總量是 176 份報紙；十幾年後的今天只會有增無減。現代人缺的不是資訊，而是缺消化資訊的時間。
認真觀察過自己平常的閱讀習慣後，發現一個的事實：拍好拍滿「讚賞鍵」，原來比認真讀完一篇文章容易太多。我閱讀速度比較慢，每天花 30 分鐘只能讀完 2-3 篇文章而已，但在䌓忙的生活中我不願花多於 30 分鐘在單一個平台上。於是，凡見到一些欣賞的作者的作品，無論有沒有空讀完我都會先花幾秒拍掌以示肯定。那不代表不尊重創作，純粹是時間不夠消化太多內容罷了。
因此當知道有朋友會為拍不拍手，拍多少下等問題糾結，我是有點難以代入的。
因為我的注意力才是更大的成本。
總之知道讚賞公民每月所花的 5 美元是確確實實花了出去，有作者因此獲得回報和鼓勵，便夠了。不是說不應在意付出的錢贊助了誰，只是覺得不值花時間太頻䌓注意這細節而已。
注意力變現 vs 內容變現
稀缺的注意力有價有市，這雖似是常識，卻又經常被忽略。從事市場推廣的朋友一定很有體會，因為其中一個量化推廣預算的參數正是每次曝光成本 (Cost per Impression)。例如在 Facebook 賣廣告，可以設定每 1000 次曝光的預算，內容每次在讀者眼前出現，廣告商都要付費。Google 讓客戶付費把內容置頂在搜尋結果首頁，網站把當眼的位置讓給廣告商，都是平台把讀者的注意力當作商品販賣的例子。
有趣的是，雖然付出珍貴的注意力成本的是讀者，獲得收益的卻是廣告平台 (如 Facebook)。近年出現如 「Brave 瀏覽器」這些項目嘗試平衡這商業關係，讓讀者可主動設定瀏覽時接收廣告，並因而獲得來自廣告預算的收入。這是為讀者而設的「注意力變現」。
親愛的讀者們，衷心多謝你讀到這裡，因為你對這文章付出了寶貴的專注力。
創作者和讀者是兩個相互的市場。一方面創作者在爭奪讀者的注意力，另一方面讀者也在尋找最適合自己的內容。
優質的內容製作需要成本，因此要維持內容質量，內容變現的方法也十分重要。LikeCoin 的應用嘗試讓讀者在表達關注（讚）的同時，付出一點金錢的回報（賞），是希望實現一種內容變現的方法。理想的內容世界是：讀者付出專注力去享受最適合自己的內容，創作者又能因讀者的讚賞獲得回報。
有以上認知的朋友便會開始討厭 Facebook 了，這跟它的介面設計推動讀者快速地瀏覽簡短資訊而不鼓勵深度閱讀有關。作者若在 Facebook 貼一篇文章鏈結，大部份讀者不會真的點進去細閱。讀者滑屏幕時，有限的注意力在無形中消耗殆盡，卻甚少能跟作者有較深度的交流。付出注意力成本的讀者，跟付出創作成本的作者，在 Facebook 中均無法獲得合理回報。
單一算法無法滿足所有人
Facebook 的另一個特點是以演算法決定讀者能看到什麼內容，而這演算法是主要是根據讀者的人際網絡設定的。不少用戶會歡迎這種被「餵食」內容的體驗，因為不用花精神時間搜尋。然而久而久之用戶會養成被餵食及膚淺閱讀的慣性。
若一個人每天攝取的食物構成人的物理性，那麼一個人每天攝取的資訊便構成人的精神面貌。有此自覺的讀者均會主動尋找適合自己的媒體內容「充飢」。
既然讀者的注意力如此珍貴，那麼能增強內容曝光機會的媒體首頁理所當然成為創作者的必爭之地。然而每個媒體都有定位，讀者的喜好卻有千萬種，媒體不可能面面俱圓地照顧到各種內容愛好者的需要。喜歡社會議題文章的讀者，無法在旅遊博客中獲得滿足；喜歡讀小說的，公民媒體便不對脾胃。於是各式各樣的網站有如不同風格的雜誌，各適其式。
以 Matters 為例，最近不少網友表達首頁的文章不對他們的胃口，原因正是 Matters 是以演算法決定首頁的文章曝光，而算法反映的是最近活躍用戶的行為（按讚）。我不認為應該概括地說 Matters 首頁的文章質量下降，因為那僅僅反映最近「馬特市」活躍公民的口味，而這款新口味顯然無法滿足所有人的期望而已；反過來我也曾聽過有作者/讀者批評 Matters 的文章全都是「政黑文」。無論 Matters 如何改算法，也不可能滿足所有讀者的需要。
Matters 需要一個定位，及一些能讓讀者按個人喜好追縱內容的工具。一個健康的內容生態應讓多元的內容百花齊放，但同時要協助讀者各取所需。
實現內容變現，推廣深度閱讀，協助讀者專注，也將會是 Liker Land 的重要發展方針。我正在用 Liker Land app 追縱我喜愛的作者，大家也可下載試試看；用法會再另文分享。
