Discover performance – utjecaj Premium sadržaja na “learning signal” domene

Cilj ove analize je razumjeti zašto Discover performanse između Jutarnjeg lista i Slobodne Dalmacije pokazuju značajne razlike, unatoč sličnom tržišnom kontekstu i produkcijskim kapacitetima.

U fokusu je odnos između Premium i free sadržaja, njihov Content Score (CS) kao internog pokazatelja korisničkog zadovoljstva te način na koji se ti signali reflektiraju u tzv. “learning zoni” Discover feeda. Želimo utvrditi u kojoj mjeri pozicioniranje i kvaliteta sadržaja utječu na ukupni algoritamski signal domene te zašto određeni obrasci proizvodnje rezultiraju stabilnom distribucijom, dok drugi stvaraju kratkoročni volumen bez dugoročne održivosti.

Analiza se temelji na stvarnim podacima iz Upscore Discover Live Bigboarda (snapshot 18.1. 2026. u 10:00) za obje domene, uz korištenje ponderiranog Content Score modela koji vrednuje doprinos sadržaja ovisno o njegovoj poziciji u feedu. Metodologija ne pokušava predvidjeti ili “popraviti” Discover, već kvantificirati kakav signal Discover u danom trenutku prima od pojedine domene.

Zaključci ove analize trebali bi poslužiti kao alat za donošenje informiranih uredničkih i strateških odluka: ne u smislu kontrole Discovera, nego u razumijevanju koje vrste sadržaja, u kojoj količini i kontinuitetu, stvaraju preduvjete za stabilniju i dugoročno održivu Discover distribuciju.

KLJUČNA PREMISA

Redakcije nemaju mogućnost upravljanja time koji će članak ući u Discover feed, niti na kojoj će se poziciji pojaviti.
Discover je autonomni, reaktivni sustav.

Jedino na što možemo utjecati je:

• kakav sadržaj proizvodimo
• u kojem formatu (free / premium)
• u kojoj količini i kontinuitetu
• kakve signale zadovoljstva korisnika taj sadržaj generira

Uvod

• Na obje domene Premium sadržaj u prosjeku ima niži Content Score (CS) od free sadržaja.
• Glavna razlika između Jutarnjeg i Slobodne je u tome:
  • gdje Premium završava u Discover feedu
  • i ima li dovoljno snažnog free sadržaja koji ga može zamijeniti.
• Kad se u vrhu Discover feeda (tzv. “learning zoni”) često pojavljuju članci s nižim CS-om, ponderirani signal domene slabi i Discover dugoročno smanjuje distribuciju.
• Na Jutarnjem simulacija u kojoj se u vrhu feeda pojavljuju free članci s visokim CS-om pokazuje ≈ +40% jači ponderirani learning signal.
• Međutim, eksperiment u kojem je Premium jasno označen u structured data pokazao je da:
  • uklanjanje Premiuma ne dovodi automatski do rasta free sadržaja
  • ukupni Discover promet tada pada.
• Zaključak: Jutarnji je trenutno strukturno ovisan o Premiumu za Discover volumen, jer nema dovoljno jak, kontinuiran free inventar koji bi sam nosio feed.
• Slobodna taj problem nema jer već proizvodi seriju free članaka s visokim CS-om, pa Discover ima dovoljno kandidata za distribuciju bez oslanjanja na Premium.

Ulazni podaci, definicije i metodologija

Content Score (CS)

Content Score (CS) je interni indikator koji koristimo kao proxy za “satisfaction signal” koji Discover izvodi iz ponašanja korisnika:

• zadržavanje
• dubina čitanja
• klikovi dalje
• opći engagement

CS nije Googleova metrika, nego interni model koji je u prethodnim analizama pokazao korelaciju s Discover performansom.

Ulazni podaci

Analiza se temelji isključivo na live podacima iz 18.1.2026. u 10:00 sati:

• Jutarnji – Discover bigboard
• Slobodna – Discover bigboard

Korišteni podaci:

• pozicija članka u listi
• oznaka Premium
• vrijednost CS

Fokus analize je na Top 10, jer taj dio feeda ima najveći utjecaj na algoritamsko “učenje” domene.

Zašto ponderiranje po poziciji

Pretpostavka (operativna i realistična):

Sadržaj koji se pojavljuje u vrhu Discover feeda ima disproporcionalno veći utjecaj na:

• prvi korisnički dojam
• ranu fazu interakcije
• algoritamsku procjenu hoće li se distribucija širiti ili sužavati

Zato se CS ponderira prema poziciji u feedu.

Težinski faktori za Top 10

Formula:

• Ponderirani doprinos = CS × težina
• Ukupni ponderirani CS (Top 10) = zbroj doprinosa
• Prosjek ponderiranog CS-a = ukupni ponderirani CS / 10

Ograničenja analize

• Procjenjujemo CS vrijednosti jer ne postoji objašnjenje Discover algortma.
• Analiza mjeri signale, ne “ispravnost” uredničkih odluka.

Namjera analize

Cilj analize je odgovoriti na pitanje:

Je li slabija Discover performansa Jutarnjeg primarno posljedica Premium sadržaja
ili posljedica nedostatka dovoljno jakog free sadržaja koji može preuzeti njegovu ulogu u Discoveru?

Empirijski nalazi – Jutarnji vs Slobodna

Premium vs Free u Top 50

Omjer sam po sebi nije presudan.
Ključno je gdje Premium završava u feedu.

Ponderirani CS – stvarno stanje (Top 10)

Ponderirani Content Score (CS) mjeri kakav signal kvalitete Discover prima iz najvidljivijeg dijela feeda. U izračun ulaze CS vrijednosti prvih 10 članaka, pri čemu se svaki članak ponderira prema svojoj poziciji – sadržaj u vrhu feeda ima veći utjecaj na ukupni signal od sadržaja niže u listi.

U promatranom snapshotu:

• Jutarnji ima ukupni ponderirani CS ≈ 408, odnosno prosjek ≈ 40,8
• Slobodna ima ukupni ponderirani CS ≈ 534, odnosno prosjek ≈ 53,4

Razlika proizlazi iz strukture sadržaja u vrhu feeda: na Slobodnoj se u najvišim pozicijama češće pojavljuju članci s višim CS-om, dok se na Jutarnjem u istoj zoni češće pojavljuju članci s nižim CS-om.

Budući da vrh feeda nosi najveću težinu u algoritamskom “učenju”, Slobodna u ovom trenutku šalje Discoveru oko 30% jači i stabilniji learning signal.

Simulacija i njezino značenje

Što simulacija jest

Analitički alat za odgovor na pitanje:

“Što bi Discover vidio kad bi u vrhu feeda češće završavali članci s višim CS-om?”

Što simulacija nije

• Nije uputa redakciji
• Nije kontrola Discovera
• Nije operativno pravilo

Rezultat za Jutarnji

• Zamjena Premium članaka u vrhu feeda free člancima s visokim CS-om:
  • povećava ponderirani CS u Top 10 za ≈ +40%

Rezultat za Slobodnu

• Efekt je zanemariv jer free sadržaj s visokim CS-om već dominira learning zonom.

Structured data eksperiment
– ključni korektiv narativa

Što se dogodilo

• Premium je bio jasno označen u structured data
• Discover više nije forsirao Premium
• Free sadržaj nije preuzeo feed
• Ukupni Discover promet je pao

Što to znači

Discover nije rekao “sad uzimam najbolje free članke”,
nego: “nemam dovoljno jakih kandidata za distribuciju”.

Ovo jasno pokazuje da:

• problem nije samo u Premiumu
• nego u nedovoljno snažnom free inventaru

Stvarna slika problema na Jutarnjem

Free sadržaj:

• ima visoke CS vrijednosti (110–130)
• ali:
  • nije dovoljno gust
  • nije dovoljno kontinuiran
  • rijetko se pojavljuje u serijama

Premium sadržaj:

• ima niži CS
• ali donosi:
  • klikabilne teme
  • kratkoročni volumen

Rezultat je paradoks:

• Premium ON → promet postoji, signal se kvari
• Premium OFF → signal se čisti, ali nema volumena

Zašto Slobodna nema taj problem

• kontinuirano proizvodi free sadržaj interesantan Discoveru s CS ≥ 100
• Discover ima dovoljno kandidata za distribuciju
• Premium je marginalan i ne definira signal domene

Discover preferira serije, ne pojedinačne iznimke.

Integrirani zaključak

Jutarnji trenutno nema dovoljno snažan, kontinuiran free inventar koji bi mogao sam nositi Discover feed.
Premium zato preuzima ulogu stabilizatora prometa, ali time dugoročno sprječava jačanje free signala koji je potreban za održiv Discover rast.

To nije urednička greška, nego strukturno stanje.

Što iz ovoga realno slijedi (signal-based, realno)

Premium sadržaj ima svoju ulogu u generiranju volumena, ali sam po sebi ne može nositi održiv Discover signal. Istovremeno, free sadržaj trenutno nema dovoljnu snagu i kontinuitet da bez Premiuma preuzme tu ulogu.

Stvarno rješenje je kontrolirano oslanjanje na Premium, uz sustavno jačanje free Discover-native produkcije. Budući da redakcija ne može upravljati Discover feedom, jedino realno polje utjecaja ostaje upravljanje signalima koje Discover čita, a to su:

• učestalost free sadržaja koji generira visoki CS
• kontinuitet takvih sadržaja kroz dan i tjedan
• kvaliteta korisničkog iskustva unutar samog članka, koja izravno utječe na engagement i zadržavanje

U tom kontekstu, smisleni sljedeći koraci nisu taktički, nego strukturni:

• Redizajnirati i reaktivirati module “related” članaka, s ciljem povećanja dubine čitanja i internih prijelaza, što izravno jača CS.
• Presložiti dno članka (Linker, najčitanije, preporuke) tako da potiče nastavak čitanja, a ne prekid sesije.
• Razmotriti drugačiju opremu članka za Discover promet (Discover kartica reže nalove iza 100 znakova), ne da bi se “privukao Discover”, nego da bi se poboljšao signal zadovoljstva korisnika.
• Testirati dinamički paywall koji bi omogućio bolju ravnotežu između inicijalnog korisničkog iskustva i monetizacije, isključivo za promet koji dolazi iz Discovera.

Ovi koraci ne garantiraju veću Discover distribuciju, ali povećavaju vjerojatnost da Discover prepozna free sadržaj kao stabilan i pouzdan kandidat za širenje feeda. Time se dugoročno smanjuje ovisnost o Premiumu kao kratkoročnom stabilizatoru prometa i otvara prostor za održiv rast.