5年打造每月800萬不重複訪客,社群新星Dcard如何崛起?
5年打造每月800萬不重複訪客,社群新星Dcard如何崛起?
2017.05.10 | 社群行銷

若說1995年誕生的批踢踢實業坊(PTT),讓現在大約25到40多歲的人們能說著共通的網路語言;那對於目前台灣的高中生、大學生等年輕世代來說,共同的社群記憶,或許正逐漸從PTT轉移到「Dcard」上。

2011年,由台灣大學資訊管理系學生林裕欽、簡勤佑所推出的Dcard,一開始的概念很簡單,它是大學生的線上聯誼平台,讓各校學生在午夜12點抽卡配對,並融入一些浪漫元素,只要用戶當天沒有送出邀請、就會擦身而過永遠錯過彼此。隔年,Dcard加進校園聊天室功能,接著一路演變到現在的綜合性論壇。2016年底,Dcard更是已經發展成一個每月不重複訪客800萬以上、註冊用戶數超過上百萬人的社群平台,用戶累計抽出超過1.5億張卡、每10秒就有一篇新文章誕生。

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上線五年多,目前Dcard的團隊已經成長到30多人。
圖/ 吳晴中攝

Dcard上的文章討論度更是一年比一年熱。例如,2017年3月,一篇名為〈阿嬤這是Lv〉的文章,敘述一位阿嬤收到孫子送的名牌包,拿來裝魚還稱讚包包防水的逗趣故事,連英國媒體BBC也轉載,成了另類的國際曝光。而在更早之前,2015年Dcard上的熱門愛情故事〈我吃了那男孩一整年的早餐〉、〈同學我不是故意看你學生證的〉等系列文章更是一發表就獲得廣大迴響,甚至讓出版社、影音平台看上這些IP,接連推出改編漫畫與小說、網路劇集作品。

「我喜歡隱私,所以才會做Dcard。」Dcard共同創辦人暨執行長林裕欽鮮少接受媒體採訪,更不習慣侃侃而述自己的創業經歷,因為對他來說,作風保持低調,其實也是對用戶的一種交代,「一方面是我自己的緣故,一方面也覺得這樣比較容易讓用戶有信賴感。」他說。

成功關鍵:重視「匿名」與「隱私」

正如同Dcard上線以來一向神秘低調,Dcard產品經理林懷宇認為,就是這樣的「隱私」與「匿名」特性,成為Dcard能一路成長茁壯的核心關鍵。

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Dcard以校園交友配對平台起家,主打每個午夜抽一張新的卡片。
圖/ Dcard

林懷宇表示,現在Dcard對自己的定義是「全台灣最大的匿名社群」,雖然很多人會把Dcard拿來跟PTT比較,但其實使用族群並不相悖。「我們不覺得跟PTT完全是競爭對手。」他說,Dcard與PTT有不同的文化與氛圍。比如說,在PTT上,用戶發文時可能會擔心自己被人肉出來,或是預設會收到比較批判性的回饋、而不敢暢所欲言,但目前這樣的情形在Dcard上比較少看到,平台整體氛圍還是比較偏溫馨、分享性質的,因此用戶自己也會根據性質,選擇發文的平台。「我們最重視的,是讓使用者可以沒有包袱,當下想要講什麼就講什麼,呈現自己當下想要呈現的樣子。」

林懷宇說明,Dcard整體的產品發展思維都是建立在匿名原則上,像是Dcard在去年底推出「卡稱」功能,讓用戶在發文時,作者名稱除了可以選擇匿名、或是顯示自己的學校之外,還多了一個自己設定的名稱,讓想被記住發文風格、卻又不希望被認出自己是誰的人,擁有自己專屬的標記。

這樣的風格,或許也是為什麼Dcard上的男女比例,會從2012年的6:4,轉變成2016年的4:6,熱門看板也多是女生感興趣的美妝、穿搭等類別,這對於一個以交友起家的社群平台來說頗為特殊。

Dcard論壇
Dcard的另一個重心已經發展成綜合性論壇。

但正因為匿名,Dcard同樣得面臨平台管理上的難題。比方說,「用戶有時還蠻喜歡吵架的。」林懷宇笑說。作為一個平台角色,Dcard會有客服定時巡版,處理用戶反應的問題,但除非是涉及違法事項,Dcard多數時間並不會主動介入。「只有在有人惡意揭露其他人的真實資訊時,會被我們判斷成最嚴重的違規情形。」而即便平台上的文章虛虛實實,有些更常被人調侃成創作文、幻想文,但也因此保有更多想像空間,「有時候你覺得別人的故事很誇張,但現實生活中,比這更誇張的事其實更多。」他說。

林懷宇也樂見,未來平台上會湧現更多類型的文章,例如從現階段比較偏心情抒發的文章,發展出更多評論性的文章,帶動更多的討論風潮。

做社群,要搶用戶時間

根據日前資策會FIND一份台灣民眾社群網站行為調查,在12歲至24歲的使用者之中,有48%的人都造訪過Dcard,僅次於社群前輩Facebook、LINE、Youtube、Instagram和PTT。作為一個極具發展潛力的社群新星,林懷宇僅透露「成績絕對比調查的數字好」。

林懷宇提到,2016年是Dcard成長很快的一年,「整體成長幅度蠻大的,至少有5到10倍。」像是Dcard去年開放更多學校信箱註冊,目前全台已有169所大專院校加入。未來在論壇的經營方向上,團隊下一個看好的趨勢是影音,思考如何在文字的基礎下,增加平台的內容豐富度。而越來越多的用戶、文章數,也意味著Dcard必須投注更多心力在數據的應用上,例如優化熱門文章的即時排序,以及讓用戶在抽卡時更容易配對到有共同興趣的對象等等。

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Dcard產品經理林懷宇認為,專注使用者的「匿名」與「隱私」需求,是Dcard能持續成長的核心。
圖/ 吳晴中攝

目前,Dcard的商業模式就是廣告,由於接觸到的是剛開始培養消費習慣的大學生族群,所以成效不錯,未來可能還有更多商業模式,但都會以使用者體驗作爲最優先的考量。「我們一直有很多project在進行,去看怎麼樣會適合我們的用戶。」林懷宇說到,Dcard的重心是提升用戶的留存率、停留時間,「同樣是做社群,我們要搶的是用戶的時間。」

同樣是搶用戶的時間,意味著Dcard在其他社群平台的行銷策略也要跟著謹慎。目前,Dcard的Facebook粉絲專頁已有超過86萬人追蹤。Dcard社群經理羅硯琳透露,Dcard的流量來源主要來自搜尋以及Facebook,從Facebook來的流量「比例很高」,一篇發文的觸及率最多曾達到百萬人。「但這其實像是雙面刃。」她說,這也是為什麼Dcard開始做分眾頻道經營,像是Facebook上有Dcard、Dcard Girls兩版,但把寵物、美妝、美食、攝影版的內容放到Instagram上。未來無論是在哪個平台,還要因應現下趨勢,加強在影音、直播內容的嘗試。

培育網路人才,往國際走是「一定的」

2011年誕生於台大學生宿舍,Dcard也在2015年正式走出學生創業、成立公司狄卡科技,團隊人數更從最初的2人,擴展到30多人。

今年也是Dcard第三年開出實習職缺,祭出月薪35K的優渥薪資,開出產品經理(Product Manager)、資料工程師(Data Engineer)、網頁工程師(Web Developer)三項實習職缺。林懷宇認為,最主要的目標,是想為台灣網路、新創產業培育更多人才,像是團隊平均年齡不到26歲的Dcard,有許多核心成員都是從實習生一路留到現在。「網路產業還是比較難找到人才。有些人很年輕、還沒有工作經驗,需要的是機會。」也因此,Dcard希望藉由實習機制,進一步找到有技術也有熱情的人。

林裕欽回憶,2015年Dcard要招收實習生時,他與一名有意參與實習的人約在一家咖啡廳,當討論到公司的話題,還在打趣問對方為什麼沒有把Dcard網站加入書籤列時,結果在一旁的咖啡廳老闆聽到,開玩笑的說自己有加入,能不能也來應徵實習職位?當時讓他意識到,Dcard已經成長成一個具有影響力的社群平台。

對這個去年剛滿5歲的台灣原生網路社群平台來說,未來絕對還有更長的路要走。「現階段的目標,是讓更多人喜歡Dcard。當然,未來往國際市場走是一定的。」林裕欽維持一貫的低調,語氣雖然很輕,但目標說得遠大。

關鍵字: #社群媒體
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一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現
一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現

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。

傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
圖/ 數位時代

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。

左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
圖/ 數位時代

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。

除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
圖/ 數位時代

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
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
圖/ 數位時代

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。

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