全年影視版權收入破億人民幣,百度文學旗下縱橫中文網如何在網海中打撈IP?
全年影視版權收入破億人民幣,百度文學旗下縱橫中文網如何在網海中打撈IP?

多虧了《後宮甄嬛傳》、《瑯琊榜》、《微微一笑很傾城》和《三生三世十里桃花》在螢幕上的火熱,不僅讓「IP」這個詞成為人人琅琅上口的詞彙,也讓IP的誕生地──網路文學平台受到越來越多關注,其中也包括縱橫中文網

縱橫中文網成立於2008年,是百度文學旗下的原創文學網站。一般多將縱橫中文網和擁有起點中文網、創世中文網的閱文集團,以及中文在線旗下的17K小說網歸為三大網路文學陣營。

作者收入最高一天20萬人民幣

縱橫中文網約有65萬名註冊作者,14,000名簽約作者,作品數約18萬部,簽約作品則有2萬部,每個月新註冊作者大約有八到九千人。

縱橫中文網副總編輯孫新表示,縱橫中文網的作者年齡層分布很廣,最小從14、15歲,最大到40、50歲都有,大多數則是落在18歲到35歲之間。然而,網路文學創作風潮雖然盛,每位作者獲得打賞的金額卻有極大落差,端看個人造化。

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縱橫中文網副總編輯孫新指出,網路文學創作風潮雖然盛,每位作者獲得打賞的金額卻有極大落差。「網路文學相當於一個金字塔。」
圖/ 攝影/吳晴中

「有的作者名氣特別高,一天就能拿到20萬(人民幣)打賞。但有些底層的新作者,一年可能拿一、兩千就不錯了。兩極分化比較嚴重。」她說:「網路文學相當於一個金字塔。底層的全部都是新作者,還沒有成長起來。往中層成長的過程中,會有一些人放棄。再往上成長的話,也是需要天賦的。這和其他行業都是一樣的。」

至於讀者,多半是大學生、高中生,另外還有20到28歲左右的上班族。

縱橫中文網絕大多數流量來自行動裝置,月流量大約2億,PC端月流量約1千萬。「現在在中國,所有的閱讀方式都是用手機。PC端一般都是作者去瀏覽,還有部分在上班、用電腦看小說的讀者。」

百人編輯團隊、24小時輪班

支撐起這片繁花盛景的,則是一群龐大的編輯團隊。

「很多作者的想法是要一書成名,但是這事挺困難的。需要創作經驗的積累,也需要名氣的積累。」孫新指出,每個作者剛開始都是默默無名的新人,因此編輯的引導特別重要。

縱橫中文網的編輯共有一百多人,其中包含約30位責任編輯,負責把關內容走向。孫新指出,責任編輯的角色在打造IP的過程中特別重要,作者雖然了解讀者的口味,但並不是每位作者都能抓到影視化的訣竅。因此,責任編輯會在創作過程中建議作者,怎樣撰寫會對未來版權延伸有幫助。看到具有改編潛力的作品,也會提醒作者不要走偏了。

審核編輯大約20人,專門審核網站內容。他們採24小時排班制,每天約審核1億字。另外,版權編輯負責處理合約;第三方編輯負責加工作品,再鋪散到其他合作平台;自有平台運營編輯則負責平台上的內容推薦、推廣和活動。

最後,內容引入編輯負責簽約,並且和平台上100多位重點作者做好關係維繫和「作者人文關懷」。「所謂『作者人文關懷』,就是作者過生日的時候,我們會準備一份小禮物。作者發生一些事情的時候,也會為他進行專訪。作者和粉絲之間的互動,我們也會幫忙去做。」她笑說。「我們對待作者,就是秉持著『永遠都不要冷落他』。」

而縱橫中文網除了協助作者規劃大綱、作品走向和包裝,還要幫作者規避「不必要的失誤」,例如不能傳播人性陰暗面,不能出現不當情節和情色描寫。「主角身世可以悲慘,但是破壞家庭的行為是不能出現的。」

都市、仙俠、玄幻紅,歷史和懸疑靈異小說有潛力

目前來看,最熱門的網路小說類型大約是都市娛樂、仙俠和玄幻小說,不過,孫新指出,歷史(漢朝、明朝或架空歷史)、懸疑靈異(推理、鬼怪、妖魔等)、電子競技和體育小說也非常有發展潛力。

孫新觀察,受讀者歡迎的小說大概都具備代入感、節奏感,另外,主角的性格、人物關係,以及故事主線是否清晰、情節不能崩塌、故事是否有新意都是重點。

雖然網路文學同質化問題近來常被批評,例如《盜墓筆記》作者南派三叔就在今年的愛奇藝世界大會網路文學高峰論壇上直言,網路小說的套路很嚴重,幾乎大家都在寫差不多的故事,讓許多有想法的作者沒有創作空間。但孫新認為,具有開創性的作品其實很難被模仿者超越,因為作者通常是最了解如何掌握該類型的小說。而新進作者最重要的是維持一定水準、持續磨練。

「一個作者是否能脫穎而出,跟他的筆力非常有關係。」孫新說,很多網路小說的開頭很精彩,但是寫到中間時,可能會出現寫不下去,或是主線崩塌的情況。「比如說主線是描寫探險,但主角中途談戀愛去了。那麼探險的讀者在這個過程中就流失掉80%,而因為他前期寫的是探險,喜歡看青春、情愛的讀者又不會在前期進入小說。那這本書基本上就已經算是死了。」

在影視化的熱潮下,孫新表示,縱橫中文網已經銷售出60多部作品版權,而光是去年,縱橫中文網在版權上的收入就已經達到1億人民幣,今年大概會有10幾部作品走向網劇和網路電影。「今年是黃金期。很多作品我們是要參與資本投入、參與創作,我們也會要作者參與進來。」

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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