搶YouTube生意?知識問答網站Quora推出影音功能
搶YouTube生意?知識問答網站Quora推出影音功能

Quora版的「知識經濟」,要用影片問答來實現

雖然很早就開啟了知識問答的模式,但知乎在美國的大兄弟Quora似乎並不滿足於傳統的文字問答,反而想趕上影音的熱潮。

近期,美國知識問答網站Quora推出了影片問答功能。比起傳統的文字問答方式,這個功能可以更直接地回答某些特定類型的問題,比如說「如何完成一次右側迴旋踢」以及「怎樣畫一條完美的眼線」等。

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圖/ Quora

目前,這項功能尚處在測試階段。被邀請參與測試的用戶可以透過iOS或者Android版本的行動端應用錄製回答影片,而這些影片可以被Quora上所有的用戶看到。

根據Quora的介紹,用戶可以只用影音作答,也可以在影片中加入更多的文字解釋。在測試期內,這個功能將只限於回答某些特定的問題類別,包括美妝、烹飪、健身以及親子。而使用影片回答,同樣要遵守Quora社群的準則,Quora會有專門的團隊負責影音內容的審核。

創立於2009年的Quora,此前只允許用戶透過文字、圖片、網址鏈接以及YouTube等影音平台的內嵌影音來回答問題。加入用戶自己上傳的影音之後,將使得回答的方式更加豐富多元。

Quora行動部門負責人Tommy MacWilliam表示:

我們的目標是不斷地創造並分享知識。而知識有多種類型,不只是文字的形式。就像以前的文字問答一樣,用戶可以透過「贊同」(Upvote)和「反對」(Downvote)來對影音回答是否有幫助來進行評價。

不過也有人說,Quora這個功能可能會「搶」了YouTube「How-To」類型影音內容的生意。但是與YouTube 更注重SEO和影片受歡迎程度不同的是,Quora會增加「它們是否對社群有用」這個評價標準的權重。

在影音問答這個領域,也早已有很多年輕的競爭者們在摩拳擦掌,比如影音問答應用Whale以及主打「用影音問我點什麼」的應用Yam。這些應用都關注如何讓用戶使用影音回答的體驗更加便利流暢​​,比如添加美顏濾鏡,以及提供變現途徑。

然而坐擁1.9億用戶、手握2.26億美元資金、已在知識問答領域創造出品牌的Quora,似乎也有底氣在影音問答的領域「闖蕩」一番。

此前在盈利變現方面,Quora 一直步履緩慢。就連此前的小試牛刀——贊助問答廣告,都顯得十分謹小慎微。如果在影音問答中加入後置式廣告(Post-roll ads),也許能在不影響用戶體驗的情況下,幫助廣告主更精準地獲取受眾。

因此對於Quora來說,這不僅是問答形式的一次創新,似乎也意味著其將探索更多平台變現的可能性。

本文授權轉載自:愛范兒

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
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隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

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企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

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政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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