《琅琊榜》《花千骨》和《何以笙簫默》都是「IP劇」!這個翻轉影視產業的新模式,為什麼能爆紅?
《琅琊榜》《花千骨》和《何以笙簫默》都是「IP劇」!這個翻轉影視產業的新模式,為什麼能爆紅?

去年,不管在全球或中國,最紅火的兩個字就是IP(Intellectual Property),泛指網路、改編小說等智慧財產內容。根據中國骨朵網路影視統計,世界前20大票房電影中,由IP改編的電影占了8成;在中國前20大票房電影中,IP電影就有14部,占比7成。

花千骨

電視劇《花千骨》

在這波IP改編熱潮中,寫下中國史上播放量第一(首部單集播放量破3億次)的都市情感劇《何以笙簫默》,從去年1月播出到今,網路點擊率超過135億次,約當於全中國人口數(近14億人口)的9倍。

世界上從來不缺的就是跟風的人,而當大家都搶著做一樣的事,《何以笙簫默》的背後推手、上海克頓傳媒新天地工作室總經理熊曉玲,何以做得比人家好?

發掘有銷量保證作品,原作和粉絲合力活化劇本

「光靠一個IP是不夠的,還要有IP整合概念。」韓國「風在吹製作公司」代表曹廷昊一語道盡熊曉玲在IP改編上的能耐。

打破美式搶IP、再套入商業模式的公式套路,早在2000年中國尚未盛行大數據時,克頓傳媒就率先建立電視台觀眾的收視習慣數據。因此,當大家都在缺編劇、缺劇本時,克頓傳媒便能從大數據中,發掘已有粉絲群眾的網路小說家,《何以笙簫默》的作者顧漫就是其一。

「銷售量就破百萬本,(改編)期待度第一,變成電視劇的乘數效應(增加成本支出,能帶來翻倍的收入)約3~5倍,」熊曉玲分析。

只是,找出有潛力的IP是一回事,如何將手上IP的價值極大化,才是關鍵。「把IP變成劇本和讓人物個性化,是改編最難的兩件事。」熊曉玲坦言,其做法是,從一開始就將作者拉進來變成編劇的一員,「他(她)們最了解角色個性,不但能保留人物靈魂、原著氣質,還能因時因地討論修改。」後來,中國許多成功的戲劇,如《花千骨》或《琅琊榜》,都是尋此模式。

透過將作者拉進來,先圈住原有的小說粉絲之後,接著則是讓觀眾參與前製工作。像是在網路上開放投票,決定由誰來演?該怎麼拍?

結果,男演員鍾漢良以第一名勝出,出任何以琛(《何以笙簫默》男主角)。顧漫的另一部作品《微微一笑很傾城》也是在開拍前,就先整理網友的意見反饋,包括劇情不要安排小三;服裝要走校園清新風、質感要好,不要淘寶風;面面打光清新唯美一點,主打亮色,走清新MV等。

善用群眾的智慧,如同企業界的「眾包(crowdsourcing)」模式。熊曉玲把「金主」也變成說故事的一環,不再只是躺在沙發上的「馬鈴薯」(couch potato,指成天躺著或坐在沙發上看電視的人),或者平板電腦前的被動收看者。

圖說明

《琅琊榜》

粉絲觀感或意見的影響力日益增大,也改變了影視節目的成本結構──主角就占了成本7成,其餘才用於製作成本;反過來,演員為了爭取好角色降低片酬,也提升製作預算的空間。「一個大的IP,光是粉絲量就有機會稱王,甚至殺出海外市場,」曾是世新大學新聞傳播學系院長、現任副校長陳清河觀察。

密集發送圖文、製造聲量,讓鐵粉感染更多「非粉絲」

為了逐步營造、勾引觀眾的期待感,《何以笙簫默》從拍攝期間起,每月就會發出一則相關訊息。

熊曉玲解釋,與其現場有人偷拍、劇透(透露劇情),效果品質很差,不如由行銷組固定發文,也讓戲未演就持續升溫。她強調,「當所有人都握有IP,就(等於)沒有IP。」慢火溫燒,最後才能百度沸騰。等到正式上映之後,宣傳力道更是頻繁猛烈,每日一文、每日一圖,攻陷粉絲的眼球。 進到IP行銷鏈的最後一環,則是要將粉絲圈再畫大,除了要吸引「非粉絲」的關注,更要讓他們成為IP戲劇的「病毒行銷源」。

根據微博官方顯示,《何以笙簫默》在電視台和網路新媒體播放期間,相關話題共114個,總閱讀量達1283億,總討論數達1281.6億。把討論文字接起來,可能已經能繞地球好幾圈了。

IP是否為王道?是內容產業的救贖還是祭品?雙方仍在論戰中。然而,畢業於中國名校武漢大學市場行銷系的熊曉玲強調,「大小IP都要仔細經營,」重點在於「customer inside(顧客導向)」。能否將觀眾變成你的助手,才能成為內容產業裡的創新之王,熊曉玲已經跨出了她的第一步。

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圖說明

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本文授權轉載自:經理人

關鍵字: #企業經營管理
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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