從名媛李晶晶「雙聲道」專訪引負評,看網路影音的推廣問題
從名媛李晶晶「雙聲道」專訪引負評,看網路影音的推廣問題
2016.12.07 | 影視

前陣子在社交媒體上面,突然看到不少朋友分享VOGUE時尚誌的影音訪談,原來是李晶晶小姐以名媛之姿,替該雜誌做了如何選擇名牌包的訪談,因為介紹時的中文夾雜大量英文單字,以及出現多次Amazing形容詞,被網友以各式中英文夾雜的留言反譏。果不其然,稍晚這件事情就上了新聞(東森新聞〈名媛李晶晶雙聲道「amazing」 中英夾雜讓人崩潰!〉)。

VOGUE釋出的影片:

而在11月16日的Google Trend關鍵字中,李晶晶的大名出現在熱門搜尋的第五名。

網路影音近年已是數位內容的要角,有志從事相關行業的人士,看這事件除了當作娛樂新聞,更可從底下幾點思考:

網路影音要怎麼呈現才好?

除了將原本電視台製作的影音節目搬上網路,近年更流行以小成本製作專屬網路原生內容,像是一些系列短劇,可以讓網友在影片上互動,而得到不同的結局,或者搭配趣味情境來營造品牌認同等等。這些內容若會放在影音網站上做廣告的形式,必須在前五秒就達到吸睛效果,而且在一路看下去的時候,都要掌握住觀看者的興趣,張力一定要夠。或者將內容放在社交網站上搭配粉絲團獲官方帳號做分享,這時候就要掌握趣味性,最好是讓觀眾有最後的不可預期性(俗稱的「梗」),才能得到粉絲的發散效果。

因此,常常一個企劃得拍出好多個版本,搞得後製公司人仰馬翻。網路影音的品質在精不在深,能短的就不能長,殊不見谷阿莫這類的快速電影導覽,就算常常「劇透」、「暴雷」會影響觀影品質,還是有大量觀看者。行動裝置普及之下,影音常常得在等車等碎片時間被播放,就得要夠速成夠吸睛。

回到李晶晶小姐的影片,從走上樓梯到坐下來,妝髮服裝以及影片穿插等等,都呈現一種優雅的氛圍,呈現攝影記者和製作團隊的專業度。但六分多鐘的訪談,其實可以濃縮到一半:名牌包本身的時尚地位以及靈感發想佔了太長時間,只要快速帶過即可,更重要的是穿搭,很多人買名牌包,就是想要穿搭成為明星名媛的模樣,這個重點沒有抓到。電視媒體中常見的對坐訪談,在網路上就容易令人感到不耐。

網路影音的推廣重點

影音的推廣重點看目的性而異。以VOGUE這樣的客戶,要的是品牌效果,以這個企劃來看「如何選擇女孩第一個名牌包」,推廣客群就是那些比較年輕的社會女性,可能作為犒賞自己的目標物件,或者推給上流家庭的千金。因此,選擇名媛比起明星來有親和度,介紹的商品雖然偏高單價,但品牌力強,顏色年輕討喜,這些都定位正確。但影音的製作方面得先選定推廣通路,假設是社交媒體,像是Facebook粉絲專頁,重點就在於

怎麼讓網友有分享的動機,而讓目標族群從認同到引導購買。

結果呢,這次的推廣重點沒抓好,留言分享都針對中英文夾雜為主,網路搜尋也都是李晶晶個人情史。對VOGUE的影響多大?我個人來看,幾乎是零。以時尚誌的長期內容營造,在網路上地位仍然穩固如山。本來時尚的天敵就是拜金主義論者,就算一群人『亂入』進來狠批一番,以原本的目標受眾來說,對名牌包的興趣絲毫不減,也照樣會關注內容。換作是新興媒體,留言的戲謔中造成的初始品牌印象扣分,傷害就大了。

關於網友指責的口條問題

口條一般指藝人的表述能力,很多人誤會口條好就是操得標準國語外加口齒清晰,其實只要明確地把內容表達出來,都算是口條好。大家在意的口音,其實在台灣社會的接受度挺高,伍佰的台灣國語口音為他的歌曲添加特色,港仔來台灣發言我們覺得口音可愛呀?這些不至於招來反感。一般的大忌其實是中英文夾雜(俗稱洋涇濱),講話一直有嘶嘶聲(我不曉得多少人有這種經驗)以及大量的口頭禪:例如每講一句話就要補上「對呀」、「吼」,「那⋯⋯然後⋯⋯那⋯⋯然後」,或者「基本上」、「理論上」發語詞句句出現。

為了上節目,口條方面,事前跟製播人員溝通好,讓對方指出自己的不足。聲調應該要高還是低,速度快還是慢,都需要跟專業人員先討論。我看製播小組專業度是有,但不好意思對名媛處處指正,導致播出來結果和預期有出入。俗話說,台上一分鐘,台下十年功。我們也應該拿這事件好好思考輪到自己時,是不是能好好準備,若是不能,向李晶晶小姐學學高EQ的回答,也是不錯。要不下次介紹時,改用全英文介紹配中文字幕,說不定令人感覺更上層樓呢?

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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