解構拍出《紙牌屋》的Netflix:網路劇要如何革電視的命?
解構拍出《紙牌屋》的Netflix:網路劇要如何革電視的命?

電視劇作為一種獨立藝術形式的地位,越來越受到社會廣泛認可,這種趨勢伴隨著網路、串流媒體、多平台的發展。

媒介正在經歷巨大的變化,越來越高明的敘事以及不斷演變中的科技土壤都告訴我們,任何無視這些變化的製片方都會被淘汰。

——《紙牌屋》主演,奧斯卡影帝,凱文·史派西

Netflix是這浪潮中的先行者,從《紙牌屋》、《馬男波傑克》,再到《製造謀殺犯》……從白宮政治劇,到諷刺動畫,再到熱門紀錄片,Netflix 正一次次為刷新了我們對電視劇這一藝術形式的概念。

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圖片來自:YouTube(《馬男波傑克》)

因為Netflix,你可以在發布當天一口氣刷完一整季劇,能看到電影級的精妙劇情與視覺美感。它沒有廣告,沒有爛俗的電視劇橋段,只有優質內容。

為什麼Netflix能做出這些兼具美學與商業價值的電視劇?為什麼Netflix的成功足以讓傳統媒體巨頭膽寒?

這個問題可不簡單。

逆襲之路:從 DVD 租賃店到流量之王

Netflix是一家專注於電影與電視劇的串流影片網站,以訂閱為盈利點。而很多人不知道的是,Netflix 的老本行其實是 DVD 出租。

1997 年,Reed Hastings 創立 Netflix,一頭哉進了當時正火熱的 DVD 租賃市場,並創造性地將其與網路結合。

用戶只需每月繳納一定訂閱費,就可直接在 Netflix 網站上提交訂單,之後只要在家等待物流將 DVD 送貨上門就可以了。

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圖片來自:Collider

而在 2000 年,Netflix 開發出了一套推薦演算法,可根據用戶的瀏覽記錄,推薦他們可能會喜歡的內容,這套算法經過多年的修修補補,一直沿用至今天的串流媒體平台。

後來,Netflix 被 YouTube 的成功震撼,日漸明白網絡串流影片的力量,終於在 2007 年上線了今天我們所熟知的 Netflix 影片網站。

由此,Netflix 開始了自己的擴張計劃,依次開放對 XBOX、PlayStation、iOS、Android 等平台的支持,並在全球範圍內逐步擴張。

截止到 2016 年第 2 季度,Netflix 已經擁有 8300 萬訂閱戶,在超過 190 個國家上線,每天累計播放內容 1.29 億個小時。

而目前,Netflix 已經貴為北美流量之王,其數據下載量達到約 35%,傲視所有影片平台。

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圖片來自:Netflix

Netflix 能取得這樣的成績,與自製劇分不開。 2012 年,他們發布了第一部自製劇《Lilyhammer》 ,並獨家在 Netflix 網站上放映。這些優質獨家內容,後來被證明可以有效吸引更多訂閱戶。

那麼問題來了,Netflix 作為一個影片平台為何要做自製劇?沒有經驗的它為什麼又能做的這麼好?

你看到的每一幀畫面,都有一個商業根源

走上自製劇的道路,是由 Netflix 的商業模式決定的。

Netflix 在 2010 年財報中這樣表述:

更多的訂閱戶增長支持我們去購買更多內容版權,而新購進的電影與電視劇則促進了訂閱戶的新增長。

Netflix 就是靠著這種版權與訂閱戶相互促進的關係,讓雪球越滾越大。

就是由於這個邏輯,Netflix 每年要花費數十億美元用於內容投資,包括自製劇與版權。 2016 年,這個數字更是高達 60 億。

同時,為了保證內容的質量,Netflix 也專門成立了 Red Envelope Entertainment 公司負責版權購買。而執掌這家分公司的 Ted Sarandos,也是出了名的有品位。他熱愛小眾藝術,熱衷於在獨立電影人中發現優質內容。其同行更是評價他:"Ted 的商業成就是構建在藝術品味上的。"

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(圖片來自:Los Angeles Times)(Ted Sarandos)

但是,品味再好仍要落地現實,Sarandos 面對的是一個價格飛漲的版權市場。近幾年,面對競標戰,以及越來越多的獨家內容,即使截止第2 季度Netflix 的版權庫已經總價值超132 億美元,但還是有越來越多的影視劇集流失。

而另一方面,隨著 Hulu,亞馬遜,HBO Now、Showtime 等新串流媒體平台的出現,如何應對競爭,樹立金字招牌,增加用戶粘性也成了重要問題。

而自製劇理所應當成為這個問題的最優解,既彌補了內容的流失,也強化了品牌。

回顧美國電視發展史,HBO 等付費有線電視就是憑著聯邦法律限制少,沒有廣告主介入,單純依賴用戶訂閱費等特點,得以加大投資專心提升自製劇質量,才有了今天:"這不是電視,這是HBO"的品牌形象。這也是為什麼今天活躍在中國影片網站上的高分美劇,如《權力的遊戲》都是出自付費有線電視。

而Netflix算是重走了 HBO 的路,Sarandos 也表示:

在 HBO 成為我們之前,先成為 HBO 。

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(圖片來自:Forbes

由其商業模式決定,Netflix 的自製劇與傳統衛視的電視劇,已經成為了截然不同的兩種形式。

由於衛視盈利點主要是廣告,因此電視台只要讓電視劇足夠有看點,吸引眼球,讓電視台在這一時段的收視率數據足夠好看就達到目的了。因此,噱頭、槽點、這些可以被精心包裝,以方便營銷的元素,會被大規模植入在劇中。

此外,這類電視劇讓你不棄劇,還要在每集結尾,以及廣告前其中植入大量的懸念,讓你即使知道電視劇沒有什麼營養,還會一次次滿懷期待地每天同一時間回到電視機前。

與之相反,Netflix 的利益在於訂閱費,而非廣告,做好內容永遠是它的第一訴求,因此這些會破壞作品敘事自由的元素,一概都不會有。

把控制權還給觀眾

這種自製劇模式直接導致了一個邏輯鏈條的啟動,讓 Netflix 創造出史上敘事自由度最高的電視劇形式。

傳統電視是線性的。不管是《權利的遊戲》還是《摩登家庭》,每週一集,在確定的時間播出,雷打不動。

觀眾是被動的,控制權在電視台手裡。我們無法暫停,無法回看,無法快進,無法重播。

而且黃金時間,各個電視劇都要進行一波收視率對抗,想盡辦法在一個小時的時段內賺夠眼球,這對於營銷投入、製作質量都是考驗。

而 Netflix 一次性放出一整季,成功擺脫了線性電視的格局,也把想看什麼,想如何看的控制權還給了觀眾。

根據 TechPinions 的調查, 83% 的 Netflix 用戶有過一次性看完整季劇的經歷,而 75% 的消費者表示它們喜歡一次性看完全部,而不是被一直吊胃口。

而這種新的電視劇形式,不再需要去刻意製造一個個本沒必要存在的懸念,甚至不再需要在每集的開頭和結尾做鋪墊或總結等,創作者可以用自己的方法去創造性地講故事。

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圖片來自:Empire

媒體學者 Mario Klarer 這樣評價《紙牌屋》的觀看體驗:

《紙牌屋》的分發方式創造了一種新的敘事方式,不同於傳統電視劇,它融合了電影的美學以及小說的結構。

不受時長限制的敘事,讓角色的成長、劇情、故事的講述方式可以極盡複雜。

Netflix 的作品像是一本本書,你可以一次性看完,也可以每天看一個章節,可以回顧,也可以快進。一條故事線的起伏可以縱貫幾集,而沒有必要強行使其碎片化,斷成 45 分鐘的「片段」。

就像凱文·史派西說的:

Netflix模式的成功證明了一件事:觀眾想要控制權。

而這種控制權帶來的,是創作者可以天馬行空,不拘泥於傳統形式,讓作品極盡創造力。

自製劇:只管掏錢,不管製作

內容要好,依舊要回歸到製作上。而電影人想要創新,需要自主決定權,不被資本因素影響。

Netflix在這一點上做到了極致。

在Netflix之前, HBO已經建立起了一套完善的體係以保護原創,只做出最低限度的干預,而乾預中最重要的一項就是所謂的先導集。

在一部劇上映前,先導集的先行探路會幫助公司測試收視情況、口碑等,以求在重金投入前規避風險。

而Netflix採用了 Straight-to-Series 模式,也就是放棄先導集,直接投資購買劇集,對製作過程完全放任。

回顧《紙牌屋》的製作,Netflix對專業主義的崇拜可見一斑。

《紙牌屋》的改編權本屬於一家名為Media Rights Capital(MRC)的獨立製片廠,這部作品複雜精妙的人物成長與劇情轉折,讓導演過《搏擊俱樂部》、《七宗罪》等名作的奧斯卡導演大衛·芬奇產生了濃厚的興趣。

大衛·芬奇為了讓這部劇能充分反映美國官場的現實,找到了 Beau Willimon,一個年輕的奧斯卡級編劇,共同完成了《紙牌屋》劇本。後來,奧斯卡影帝凱文·史派西也加入了團隊。

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圖片來自:The Studio Exec

由此,這部已經完成待售的劇本開始聯繫美國各大電視網絡進行合作,但最先找上門來的卻是 Netflix,而且提出要在無先導集的情況下直接投資兩季。

史派西當時吃驚地說:「這意味著我們要從劇本直接到 DVD?」

據他回憶,當時所有人都陷入了驚訝中,因為這種操作手段太違反常規了。只有劇本初稿,人物設定,故事大體走向Netflix就敢直接砸重金,而且沒有任何內容上的干預,沒有提任何條件。

而事後證明,正是由於Netflix把這個平台變成了創作者們的狂歡集會,這些富有創造力的敘事才有可能最終落地。

而這種 Straight-to-Series 模式,也遭到了電視圈的廣泛模仿,比如福克斯投資的蝙蝠俠前傳《高檀市》,以及HBO的新劇《True Detective》都繞過了先導集。

算法推薦帶來的消費盛宴,一個Netflix填不上的坑

Netflix敢在Straight-to-Series模式上投入重金,並不是拍腦袋決策,背後的算法是一個強大支撐。

Netflix的演算法基於一個分類系統,他們添加的標籤都不是往常如紀錄片、諜戰片、古裝劇這類,而是根據用戶瀏覽習慣創建的,比如,「適合浪漫主義者觀看」 ,「有強大女性角色」等等,這種稀奇古怪的小標籤多達將近10萬個。

Netflix根據這些小標籤、多種回歸模型,以及用戶的觀看時長、時段、播放記錄等數據,為用戶推薦內容。

而這些信息,也被進行多種維度的挖掘,作為購買、製作新內容的參考。

Netflix multi platform

圖片來自:TechRadar

但實際上,被媒體吹上天的大數據沒有那麼神,它僅可以保證其每一筆版權購買都有一個基本的方向。

在購買《紙牌屋》版權時,Netflix只知道這麼幾件事

  • 大部分用戶觀看大衛·芬奇的《社交網戰》會一口氣從頭看到尾,不會中途放棄。
  • 英國舊版《紙牌屋》在Netflix上人氣很旺。
  • 大部分看英劇《紙牌屋》的用戶也喜歡大衛·芬奇或凱文·史派西……

這些事實就是這筆交易的根源。

但是,數據再可靠,也有預測不佳的情況,比如,Netflix 自製劇《Richie Rich》是一部改變自動畫片的劇集, 在爛番茄上的評分僅有41%,其中有不少人評價這部片宣傳畸形的拜金思想。

對 Netflix 來說,算法推薦存在的意義是什麼?

一方面,Netflix 可以幫助用戶在市場上淘到最好的劇,以及幫助他們在茫茫影視庫裡找到最中意的哪一款;另一方面,Netflix 要確保用戶要永遠有源源不斷的可看資源,而不會離開這個平台。

Netflix 面對的,是訂閱戶在推薦算法下永無止境的觀看慾望,與一個難以填平的內容深坑,而如果不填,不燒錢買版權,訂閱戶增長就是個大問題。

今年第二季度,Netflix 遭遇了三年來訂閱戶增長率最低的一個季度,僅完成了約 68% 的增長目標。

slow growth

圖片來自:The Wall Street Journal

面對日漸嚴酷的版權市場,面對嗷嗷待哺等著看新鮮內容的訂閱戶,Netflix 只能頂住壓力,日漸加大對自製劇的投入,讓獨家內容成為主打,逐漸減少對版權的依賴。

反觀中國網路劇市場,網劇與訂閱模式正步入一個成長期。今年年初,古永鏘放出豪言優酷土豆要在5年內超過Netflix和YouTube,騰訊也公佈了所謂「8部頂級品質網絡劇的計劃」。面對燒錢成為必然的串流媒體市場,以及中國電影工業基礎薄弱的現實,類型漸豐富,但製作尚粗糙的中國網劇,還有很大成長空間。

而Netflix在內容製作上的成功經驗,值得思考與借鑒。

題圖來自:WideShut

本文授權轉載自:愛范兒

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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