【葉郎每日讀報】20230623
▌葉郎讀報：WBD準備拋售影視配樂版權▌
Warner Bros. Discovery傳出正準備以5億美元左右的價格出售他們擁有的影視配樂版權中的半數資產，以便減輕該公司目前高達495億美元債務。可能包含《蝙蝠俠》系列電影等原聲帶過去委託給Universal Music管理，而目前傳出最可能出價買走的是Sony集團。不過也有人對這些配樂版權價值存疑，理由是許多專輯已經有超過半世紀歷史，難再擠出更多商業價值。▌葉郎讀報：WBD也可能計畫拋售CNN▌
昨天才有Variety的專欄作者建議CNN前主席Jerry Zucker回鍋，今天就傳出有趣的傳言——紐約郵報獨家報導WBD可能考慮脫手狀況連連的CNN，而前主席Jerry Zucker則是可能的買家之一。理由是2024年大選年對CNN來說可能是另一個改變命運的機遇，並為Zucker一年多前的下台衍生一場王子復仇記的高潮戲。其他可能的買家還有Paramount Global和NBCUniversal。
▌葉郎讀報：分析師說Paramount一兩年可能淪落拆分出售▌
Wells Fargo的分析師說Paramount Global只剩下一兩年左右時間追上同業讓自家串流業務獲利，否則就會面臨各業務拆分出售的下場。集團中的電影製片廠Paramount Studios估值300億美元，高過整個集團的223億。電視片廠CBS Studios雖然也很有價值，但本來就擁有電視頻道的潛在買主可能必須面臨反壟斷審查的問題。比如NBCUniversal的母公司Comcast可能只能買電影片廠和串流業務Paramount+，而不敢買CBS。
▌葉郎讀報：Comcast賣掉Hulu股份後可以買什麼？▌
如果一切順利，Comcast很快就能用手上33%的Hulu股份去跟Disney換來90億美元左右的現金。90億能去市場上買什麼菜？除了前一則新聞提到的併購Paramount的可能性之外，Comcast曾想併購WarnerMedia（但被Discovery搶先一步），而現在仍然有意願併WBD。早先謠傳考慮出售電影片廠業務（但口頭否認）的Lionsgate也是選項之一，理由是John Wick系列或是飢餓遊戲系列都可能對Universal和Peacok貢獻良多。
▌葉郎讀報：Netflix有可能出手買什麼公司？▌
雖然一直存在Netflix可能大手筆併購好萊塢片廠如Paramount或是連鎖電影院如AMC的傳聞，但Netfli長久以來都不傾向以併購解決業務迫口，而寧願自己從零打造業務。不過2017年以來8次併購顯示該公司在併購上的意願確實有升高一點。最顯著的併購案例是去年初以5億美元併購作家Roald Dahl的公司。未來如果可能出手，併購對象還是以內容、遊戲和廣告技術相關公司最有可能。
▌葉郎讀報：Netflix向WBD買節目的嶄新局面▌
Netflix正在洽談向WBD購買HBO節目的非專屬授權。這樣的合約並非開創性。在串流大戰之前各集團都有類似的互相授權存在，只是在壁壘分明的串流大戰開打後變少了。然而真正的劃時代意義是串流大戰進入全新階段，為了打仗而連續破財多年的傳統片廠不得不認清他們再沒有資力跟Netflix打獨家內容的仗。Netflix因而反過來成為這些片廠的小金庫，透過節目授權金協助他們緩解沉重的債務。
▌葉郎讀報：Netflix重金簽來的其他製作人怎麼了？▌
過去幾年的串流大戰衍生了搶人大戰，由Netflix帶頭用優先合作協議到處搶下重量級製作人。其中3億美元簽下的《美國恐怖故事》製作人Ryan Murphy只交出《食人魔達默》一個成功作品就準備畢業。另一個《實習醫生》製作人Shonda Rhimes則交出《製造安娜》和《柏捷頓家族》等作品獲得續約。《權力遊戲》 David Benioff和D.B. Weiss雙人搭檔則正準備要接受《三體》的期中考。
▌葉郎讀報：Netflix希望加強紀實節目的競爭力▌
Netflix正在跟歐洲的紀錄片創作者合作，建立更豐富多元的紀實節目片庫，以延續他們在真實犯罪類型上多個節目的成功。另一方面《Formula 1：飆速求生》的成功經驗也顯示紀實類型有能力滿足平台用戶挑剔而多樣化的內容需求。Netflix的目標是讓紀實節目能有和《怪奇物語》或《魷魚遊戲》相提並論的收視潛力。
▌葉郎讀報：為什麼Netflix在運動賽事轉播上如此小心翼翼▌
《Formula 1：飆速求生》紀實節目的成功並沒有讓Netflix立刻揮軍進入運動賽事轉播市場。他們規劃中的第一個賽事轉播權會是一級方程式明星參與的高爾夫名人賽，因此比較像是《Formula 1：飆速求生》節目的行銷活動。運動賽事轉播的權利金非常驚人，而財務風險也大。Netflix是更講求財務紀律的公司，希望資金投入可以有相對應的回報。他們預計在2022~2024年期間嚴格地維持每年170億美元內容投資金額的目標。
▌葉郎讀報：AI可以透過分析生理數據預測歌曲是否受到喜愛▌
美國研究人員利用AI分析聽歌的人的心率變化，來預測這首歌能否受到用戶喜愛，且成功率達到97%。過去的串流服務只能仰賴聆聽的歷史記錄來推薦類似歌曲。在分析聽歌過程中的心律之後，AI可以精確地判斷用戶是否喜愛這首歌，而且即便只有一分鐘的生理數據也有很高的命中率。未來的串流推薦歌曲將不再是矇著眼睛猜的，而是依據你貨真價實的情緒反應來選歌。
