小編薪資大調查
小編薪資大調查

從大型企業、媒體、公關公司到線下店鋪,到處都可以看到在徵精通社群操作的「小編」。然而社群人才在市場上是近兩三年內才逐漸備受重視,並沒有調查了解「小編」的勞動條件,因此Z編我在六月初發起了這份調查,希望能繪製出「小編」這個職位大致的樣貌,讓「小編」們、或是有興趣成為「小編」的朋友參考。

問卷調查(不具名)期間為 2016.5.30 至 2016.6.30,共收到 601 份回覆,以下將結果繪製成圖表,並附上排除個人資訊的原始結果

人口分布

圖說明
收到的回覆中,男生209位,女生391位,其他1位;女生佔65%。年齡則落在26至30歲最多。

圖說明
其中貓奴佔了35.6%;又以女生小編養貓的比例較高,佔37%。

圖說明
擔任小編的年資,最多落在1至2年之間,最少的是3至4年經歷的小編;4年以上的小編則以男生較多。

工作內容

圖說明
不同產業中,最多來自公司、企業或品牌主編制內,其次則為媒體,接著才是行銷、公關公司;或許可以推論企業較少將社群經營委託行銷、公關公司經營。

圖說明
操作的社群服務中,最多是Facebook粉絲頁,其次是LINE,接著是Facebook社團、YouTube,再來才是Instagram。

圖說明
大多數小編負責操作1~2個社群平台。不過也有其中4位小編負責至少9個社群平台(不知道操作到多深,總之辛苦了...)。

圖說明
除了經營網路社群之外,威能的小編兼著處理最多的是撰寫文字,其次是處理客服。而非常費時費力的「線下活動」竟然也登上第三名,甚至超越了「廣告操作」;在本次調查中也有超過3成的小編同時必須負責影像專業領域的「剪片」。比小編萬能的,大概只有超商店員了吧?

圖說明
在組織內專職社群經營者僅有13%;小編在組織內的編制,多來自行銷、企劃部門,其次為內容部門,這也可能跟本次調查的產業分布有關。

薪資收入

圖說明
整體平均月薪33,936 元,薪資範圍多集中在29,00033,000元的區間,佔30%,領更高月薪的比例驟減,到了45,00048,000元的範圍,僅剩2.3%。男生的小編的平均月薪範圍較女生高,主要的原因是月薪48,000元以上的人較多;這區間的小編比例又較上個區間多,推測多為主管。

圖說明
若將「預期薪資範圍」納入考慮,橫軸為目前薪資範圍;縱軸為預期與實際薪資落差(0則表示同一範圍或滿意目前薪資),會發現男女沒有明顯差異(男:藍,女:紅)。目前薪資越高,與預期薪資落差越小,而且月薪48,000元以上皆符合預期,但由於此區間僅佔所有人數的10%,無法直接斷定這是符合預期的薪資範圍。

圖說明
對現在的薪資是否滿意,「不滿意」及「很不滿意」共佔41%;「滿意」及「很滿意」佔25%;「普通」為34%。

圖說明
64%的小編過去一年有領年終獎金,40%薪資有上調,27%有其他兼職工作。

工作環境

圖說明
56%的小編上班需要打卡,無需打卡且無需固定進辦公室僅有15%。然而,責任制的小編卻高達66%,離開辦公室仍須on call。

圖說明
70%的小編每日工作8~10小時,工作10小時以上則佔14.6%,另外有10%平均工作不到8小時。

圖說明
66%的小編有固定周休二日,國定假日也有休。其次是排班、輪班,佔12.3%。

對工作的看法

圖說明
圖說明
小編的壓力來源主要來自「缺梗、沒靈感」(67.4%),其次是身兼多職(63.4 %)、主管的要求(53.3%)、短期目標KPI(52.3%)、日新月異的社群發展(44.1%)、社群使用者的負面回饋(43.5%)。

圖說明
半年內有離職的規劃或打算者佔52%,沒想過離職佔29%。若交叉薪資來看,沒想過離職者的平均月薪為32,977元(整體平均33,936元)中, 其中又有66.7%滿意現在的薪資。推測離職的主因可能不是薪資,而是其他壓力。

這次問卷或許仍有未盡善美之處,但應該是社群網路在台灣發展四、五年以來,首次針對「小編」(社群編輯)的勞動狀況作調查。

無論職稱、年資、所處產業,可以確定的是,「小編」一點都不小,身懷多項技能是常態,但這樣的人力資源是否有適當的工作待遇,應該要被重視與討論,特別是社群經營日漸被業界需要。

原文刊載於陸子鈞Facebook

關鍵字: #社群行銷
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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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