[Neo Marketing] 6個必殺技，讓網友搶著分享你的內容|數位時代 BusinessNext

當分享網路內容已經成為現代人日常生活的一部分，為什麼有些內容就是特別能吸引觀眾注意，還讓人們願意花時間動動手指分送轉載給親朋好友？究竟是運氣特好，還是有其道理？

今年５月，紐約時報的科學專欄便以「A Hit or a Dud? It’s the Feelings」為題，文章一開頭訪問了曾在美國新聞與八卦部落格平台「Gawker」擔任編輯的Neetzan Zimmerman的實戰經驗。

許多人對Zimmerman點石成金的編輯功力敬佩不已。他曾自述每天工作12小時、監控1,000個網站，「沉迷」於上網找有「病毒傳播潛力」的文章，一個早上便能掃射過500篇文章。也因此Zimmerman戰功彪炳，2013年「Gawker」上「TOP 10最多人看的文章」，有9篇就來自他之手。

不過，像他這樣的神人也常會翻船。有回，Zimmerman相中一部消防員勇闖火場，挽救一隻暈厥小貓，還為它戴上氧氣罩感人影片。結果他的編輯主管要他在影片結尾加上一句被眾人省去的訊息：小貓被救了之後，仍因吸入大量濃煙離世。

結果，這部影片大受歡迎，任何刊載它的網站都賺到許多流量，「除了Gawker之外，」他有點心痛地告訴紐約時報，一句話之差，便讓本來可以大紅特紅的賣座影片落得無人聞問。

為什麼有些內容就是會讓人想分享，多數的卻不？

這個隨著網路時代崛起的新議題，近年，許多學者透過心理學、行為分析等層面試圖找出答案，目前的發現都指向同一個方向：「動之以情」，不論快樂、難過，情緒的張力愈大，故事就更容易流傳久遠，而且，正向的內容訊息更有感染性。

其中，美國華頓商學院教授Jonah Berger和研究團隊，透過量化研究近7000篇紐約時報上最多被轉寄的網站文章，歸結出６個能讓內容像流感病毒一樣大量擴散的「感染力」STEPS：

1.社交身價（Social Currency）

現實世界開什麼車、穿什麼衣服，會影響他人對你的觀感，所以人們總是傾向展現或追求好的一面，網路世界亦然。

網路流量監測公司Charbeat執行總監Tony Haile觀察到，事實上，人們常在臉書或推特上分享「沒有真正讀過」的文章，一如在家中書櫃堆放許多經典的大部頭書籍，雖然從沒打開過，卻會覺得「彷彿已然成為嚮往中的更美好的自己。」

所以，當你的內容如果能讓人變得更好，就愈有機會為人分享。

2.觸發物(Trigger)

愈容易被聯想起的，就容易被討論，就像想到漢堡會想到可樂一樣。所以，當你的內容愈常觸及某個產品或點子，就愈容易引人討論。「引起『瘋』潮的病毒式傳播不是產品本身所致，而是創造出來的，」Berger教授指出。

萬能調理機Blendtec就是個好例子。

Berger教授在其著作「瘋潮行銷」（Contagious: Why things catch on）的序言便分享了這個故事，Blendtec甫問世時，因為找不到賣點乏人問津。直到行銷總監發現，Blendtec的發明人為了想測試其耐用性，一天到晚到在塞木板或其他東西到調理機裡。

於是，他們花了微薄的50美元，買了50顆玻璃彈珠、高爾夫球和一支鐵耙子，拍攝這些東西丟到調理器的結果。結果，連車子也壓不碎的彈珠被調理器打成一堆粉末，其他的也是。

後來，他們又丟進打火機、小賈斯汀的CD還有iPhone等等，這一系列命名為「Will It Blend?」的影片在網路上爆紅，最終，獲得了超過3億人次的點閱率，也讓這台調理機的零售業績提高700％，現在，當人們想到「什麼都能打碎」，便會想到Blendtec。

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「Will it Blend?」這一系列影片現在也在臉書上成立了同名粉絲專頁，有5萬多人按讚，還被歸類成「娛樂網站」，頗為貼切。

3.情緒（Emotion）

人們因為在意，於是分享，不管正面的興奮或幽默，或負面的憤怒或焦慮，只要最終能引起「強烈情緒反應、觸動心弦」的事物，總是會引發分享的衝動。

關於這點的實際操作，「瘋潮行銷」一書裡講到更仔細，當你想談「地球暖化」，不能只講問題有多大，或舉一堆數字，關鍵仍在「與人們多麼有關？」。所以，你可以改談當環境惡化、北極熊正瀕臨死亡，你家孩子的健康可能受到哪些威脅，這樣更有機會引發注意、行動。

4.曝光(Public)　

人類是愛模仿的動物，愈容易被看見的東西，愈容易被模仿，就像蘋果系列的白色耳機。所以，你的內容裡要有可以易被看見、傳播的亮點，才有機會擴散出去。

5.實用價值(Practical Value)

人們不只想要看起來很好，本性裡也希望能幫助他人。當你的內容愈實用，如「5個面試重點」、「3個找到理想工作的方法」，就愈容易被分享。所以，即便要談自己品牌的事，也要拐個彎和觀眾掛上關係，才能吸睛。

6.故事(Stories)

沒有人想當走動式的廣告看板，但如果是在某一個主題或論述之下，可能會改觀。所以，當你要談當自家品牌或產品訊息時，不妨先打造一個如「特洛依木馬」般的大故事，把想談的埋進去，才有機會攻下觀眾心裡的城池。

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Jonah Berger教授的著作「瘋潮行銷」，登上紐約時報與華爾街日報暢銷排行榜，也讓這位學者年紀輕輕就被世人看見。

參考資料：
New York Times：Why That Video Went Viral?
Tech Crunch：The Secret Science Behind Big Data And Word Of Mouth
Social Triggers：Creating Viral Content? The Secret is Get Contagious…
Slide Share：9 tips for making your contents go viral
瘋潮行銷，時報出版社，Jonah Berger著　　

本文由Yahoo Content Marketing Forum 授權刊登，未經同意，請勿轉載。

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火熱的 AI 風潮掀起客廳革命，到底 AI 電視可以幹嘛？簡單來說，AI 電視透過 AI 處理器與演算法，即時進行 AI 畫質優化、音效調整、智慧語音搜尋和極致的個人化推薦，全面顛覆傳統智慧電視。在 AI 電視功能中，最讓消費者有感的是 AI 畫質優化，但許多人往往忽略了，畫質提升不只關乎演算法，更取決於底層的背光、色彩與控光技術。Sony BRAVIA True RGB LED 電視，正是將軟體思維與硬體工藝深度結合的最好示範。透過創新的 XR 認知智慧處理器搭配 True RGB 技術，精準呈現 AI 電視的畫質優化能力。

AI 電視是什麼？不只是能上網看串流的智慧電視

要理解 AI 電視可以幹嘛，首先必須釐清 AI 電視與一般智慧電視的差異。傳統智慧電視是為電視接上網路，讓使用者單向觀看連網影音。AI 電視則是在智慧電視的基礎上，導入了 AI 處理器與先進演算法，讓智慧電視具備「主動分析與學習」的能力，可即時判斷每一幀影像的畫質特徵、聲音頻率、觀看環境（如白天強光或夜晚暗光），甚至是家庭成員的使用習慣，進而動態調整視聽呈現。簡單來說，傳統智慧電視解決的是「能不能連網看內容」的問題，而 AI 電視解決的是「如何讓內容呈現得最好」的體驗問題。

但當 AI 演算法分析出最佳的畫面設定後，如果硬體無法精準跟上，優化效果就會大打折扣。這也是為什麼高階顯示技術 True RGB 開始受到市場矚目，確保 AI 算出的極致色彩與對比，能精準落地在觀眾眼前。

AI 電視可以幹嘛？從畫質、場景、音效到個人化推薦的四大核心進化

面對消費者的核心疑問「AI 電視可以幹嘛？」，可從四大 AI 電視功能深入拆解。

AI 畫質升頻與降噪：讓低解析度內容更清晰

透過 AI 升頻與降噪技術，可分析解析度較低或經過壓縮的影音內容，改善線條、紋理與雜訊，使畫面在 4K 螢幕上呈現得更清晰。True RGB 則能協助 AI 優化後的畫面亮度、色彩與對比度精準呈現。不過實際效果仍會受到原始片源解析度與壓縮品質影響。

智慧場景辨識：依電影、球賽、遊戲自動調整畫面

AI 電視能即時辨識播放內容，自動調整畫面呈現，比如看電影時調整為劇院感色溫、看球賽即時插幀消除動態殘影、玩遊戲時自動切換至低延遲模式。在不同場景轉換時，True RGB 讓亮度與色彩對比表現依然精準自然。

AI 音效優化：讓人聲與環境音更清楚

AI 音效演算法能分離出人聲對白與背景音效。看動作大片時，能放大環繞立體感；看新聞時，則優化人聲頻率，甚至能根據客廳結構進行空間音效校正。

語音互動與個人化推薦：減少尋找內容時間

AI 語音互動更能理解複雜語意，當你說出「我想看適合週末晚上的搞笑電影」時，AI 便會結合使用者的觀看偏好推薦清單，真正做到懂你所想。

整體而言，在眾多 AI 電視功能中，消費者最能直觀感受到的是 AI 畫質升頻與場景優化。但不論軟體演算法如何強大，都需要有對應的硬體執行力，而 True RGB 正是讓這些高階 AI 畫質能精準落地的關鍵技術。

AI 畫質優化的關鍵：不只靠演算法，硬體也是決勝點

在討論 AI 電視時，大眾常有一種迷思，認為只要電視內建強大的 AI 處理器和演算法就行，事實上，AI 電視的畫質優化不是靠單一演算法完成，而是包含「AI 判斷」與「硬體呈現」兩大層次：

首先由 AI 負責辨識畫面中的主體物件、人眼焦點、光影分佈及動態物體的移動軌跡等。根據 AI 判斷結果，演算法在底層即時計算出一套優化藍圖，決定哪些區域需要進行 AI 升頻、降噪、提高畫質、調整亮度、對比或色彩飽和度等。而硬體則負責最終畫面呈現，包含電視的背光、面板、控光技術與色彩控制技術，才是真正決定這張優化藍圖能被實現到什麼程度的關鍵。

而 Sony BRAVIA True RGB LED 電視便精準示範，硬體如何賦予 AI 電視極致表現。傳統 LED 電視使用單一藍色 LED，再搭配濾光片混色的方式，容易產生色彩混濁或亮度減損，True RGB 技術則以獨立驅動紅（Red）、綠（Green）、藍（Blue）三原色 LED 作為背光源，當 XR 認知智慧處理器分析影像內容，發出畫面調整指令後，True RGB 能精準響應，讓紅、綠、藍三色背光以極高精度進行獨立控光，將 AI 畫面調整的判斷精準呈現。

一般智慧電視、AI 電視、搭載 True RGB 的 AI 電視差在哪？

跳脫複雜的規格參數，一次搞懂三代智慧電視有何不同。簡單來說，一般 AI 電視可以做到升頻、降噪與場景辨識；搭載 True RGB 的 AI 電視則進一步把 AI 判斷延伸到背光與色彩控制，真實還原亮度、色彩與對比。

	一般智慧電視	AI電視	搭載 True RGB 的 AI 電視
核心定位	解決「連網與內容獲取」	解決「基礎畫面自動優化」	解決「極致高階畫質精準執行」
畫質處理能力	支援基本的數位降噪，無法因應訊號源差而改善	具備 AI 升頻技術，能動態辨識場景並優化低解析度影片	結合 XR 認知智慧處理器與硬體優勢，進行深度的 AI 畫面優化
背光技術	傳統常亮背光，容易產生漏光與局部發灰現象	具備區域控光，但演算法與硬體匹配度較為普遍	採用 True RGB 三色獨立背光，控光精準度極高，無溢光與色偏
色彩與亮度表現	色彩表現較為平淡，高亮處易過曝，暗部細節容易丟失	色彩飽和度高，但有時因演算法過度補償而顯得不夠自然	實現豐富飽和的色彩表現層次，精準還原真實色彩
主要適合情境	看第四台、日常追劇	看 4K 串流，希望電視能自動適應不同影音內容	追求劇院級體驗，喜歡高畫質影音、球賽、遊戲的用戶

買 AI 電視時，真正該看哪些規格？

當你準備為家裡添購 AI 電視時，除了關心它是否支援智慧語音、刷新率有多高、個人化推薦好不好用之外，以下四個核心 AI 電視功能才是決定長期觀看品質的關鍵指標：

AI 處理器

大腦優劣決定電視表現，挑選時認準旗艦級的 AI 處理器，如 Sony 的 XR 認知智慧處理器，不只單純堆疊算力，而能模擬人類大腦的認知方式，打造身歷其境的畫面真實感。

AI 升頻能力

優秀的 AI 升頻能力應能精準區分「影像噪訊」與「畫面原生紋理」，在去除雜訊的同時保留皮膚毛孔、衣服編織等細節，而非一味抹平。

背光與控光技術

若重視高階畫質，True RGB 可作為判斷 AI 畫質能否精準呈現的重要顯示技術，徹底告別傳統畫面暗部發灰、亮部慘白的通病。

色彩與亮度表現

不能只看標榜的 HDR 規格，更要檢視硬體能否真實呈現。True RGB 能賦予 AI 電視更強悍的畫面執行力，銳利呈現 AI 算出的明暗對比與色彩飽和度。

關於 AI 電視與 True RGB 的常見問答

Q1：AI 電視適合哪些人？
AI 電視適合所有對影音品質有追求的人。不論你是愛看高畫質影音的追劇族、追求畫面流暢不殘影的運動迷、重視高刷新率與低延遲的遊戲玩家，AI 電視都能大幅提升觀影體驗。

Q2：AI 升頻會把影片變成 4K 嗎？
無法完全等同原生 4K，但能讓畫面更接近高解析度的觀看效果。AI 升頻利用比對與像素補插，將原本模糊線條變得銳利清晰，結合 True RGB 的高精細控光後，視覺表現會非常接近 4K 原生畫質。

Q3：買 AI 電視時，只看 AI 處理器夠嗎？
絕對不夠。演算法算出的完美畫面需要顯示硬體來執行，電視的背光技術、控光與色彩管理能力（如 True RGB）同樣重要。軟硬完美結合，才是高畫質的保障。

Q4：AI 電視對看球賽或玩遊戲有什麼差別？
AI 電視能根據不同場景優化畫面表現，觀看球賽時，能動態識別高速移動對象，即時插幀消除動態殘影；玩遊戲時，能自動切換至低延遲模式和強化暗部細節。

Q5：白天和晚上看電視，AI 電視會自動切換不同的畫質設定嗎？
Sony 搭載 True RGB 的 AI 電視內建環境光感測器，能根據環境光線變化動態調節畫面呈現，在白天明亮時自動增亮、晚上變暗時調降亮度並柔化對比，省去手動切換的麻煩。