網美≠網紅,談網美的發展困境
網美≠網紅,談網美的發展困境

因為工作關係,最近頻繁接觸網紅和經紀公司,某天一個前同事傳訊息問我,「一姊,聽說妳常常發案給網紅?我女友經紀約到期了想換,妳有沒有認識好的經紀公司或經紀人可以介紹給她?」

我問他女友平常做什麼?他告訴我,就是固定幾個晚上在某直播App上出現,偶爾有些外拍案子,但最近幾乎沒有什麼案子了,他認為是經紀公司不給力,而他自己要上班,也沒法做女友的經紀人。

我查了一下他女友的粉絲專頁,觀察過去的案子,還上了直播App看了一會兒,心裡大概有個底: 這是典型的網美,並不真正是網紅。 她的經紀公司是不是不給力,我不清楚,但我大概知道他女友的困境在哪裡:內容資產不足。

先從什麼才是網紅說起

「KOL」這名詞兩年前開始出現在廣告圈,全稱「key opinion leader」(直譯為關鍵意見領袖)。只要是對一定數量以上的族群有感染力,能夠獲得認同,並長期影響其想法和行動,就是KOL了。現在很多人都把俗稱的網紅,也就是網路紅人當成是KOL了。其實十多年前的部落客(包含一姊我自己)中,很多也是KOL!

經紀公司喜歡稱KOL為網路創作者。他們旗下的創作者,很多一開始並不紅,只是在網路上小有聲量。而經紀公司並不只是安排接案或演出,有眼光的公司還會挖掘還不紅的創作者加以培訓,投資他們的「內容資產」。

內容資產是什麼?可以吃嗎?

講到資產,學財務的人常拿貸款買車和房子比喻,前者會折舊,算是負債,後者繳完後是自己的,可以出租獲利,算是資產。這個概念瑕疵很多,但容易理解。

我們拿KOL來看,針對特定族群經營的內容,且可以預期未來會獲利的,稱之為「內容資產」。

以知識型網紅囧星人為例,她的內容資產就是「說書」,她Youtube頻道經營了四年多不說,十多年的書籍和電影評論資歷,造就了她最重要的內容資產。而現在月入數十萬的她,可真的拿內容資產生活了,「真的可以吃」!

娛樂型網紅的系列作品也看得到內容資產、製作獨立音樂算是,而編舞教學也是。特別的吐槽方式和專門耍白爛也能算內容資產,有時候「個性」也是內容資產,特定族群就是要看創作者的表達方式,無論浮誇或是偏激,能受到認同就算是內容資產。

網美的內容資產就是美色?

談完了網紅,我們來談網美。具備帥氣亮麗外表的帥哥美女,在網路上容易引起關注,得到一定聲量後,我們稱之為網美。

但網美卻很難單憑外表成為KOL,真正具備影響力者,通常還有主持能力或時尚品味等一至兩項特別的內容資產。

而我前同事的女友,在直播App上美色十足,還很會唱歌,算不算一種內容資產?

這要進一步分析了,如果說會唱歌的美女能在頻道上被打賞或得到捐贈,短期看來似乎是資產,可是美色隨著時間是增加還是減損?唱歌在未來是否能帶來價值?

舉一個極端的例子,假設能唱出自己關注的社會議題或者饒舌「Diss」別人,獲得族群認同甚至行動,就成為內容資產了。純粹只是美色,一般來說,不會是內容資產。

廣告主極端重視內容資產

隨著社交媒體竄起,KOL更受廣告主青睞,網紅和部落客因為貼近口耳相傳的行銷手段 (Buzz Marketing),有機會接觸廣告主想要的受眾,成為市場上的熱門人選。

最近常有廣告主找了「網美」推產品,但轉換率不好,誤以為找「網紅」效果不好。其實很多網紅都不一定是超級美女,但她們號召力強,才是真正的好人選。

Facebook上的封閉社團「網紅KOL部落客發案中心」是廣告公司所成立,其中管理員Tracy John是專門負責美妝/旅遊/親子等產業的資深業務經理,他表示,「以美妝來說,雖然許多網美都有大量的粉絲,但以男性為主,廣告主要的是能影響『女性』購買決策,具備有『美妝建議』這項內容資產的人,真正能接觸受眾的KOL。」

有些部落客專寫體驗文章,雖然人氣不如網美,但對廣告主來說,體驗文章能在搜尋引擎優化 (SEO)方面大加分,也會考慮發案。

放開心胸投資自己才能成為KOL

其實很多網紅不找經紀公司,一來是有些經紀人很不專業,甚至目中無人,去電不接、留言寫信不回,還有接起電話來說,「你有什麼事嗎?」這種專門扯後腿的人物。

一來是網紅「肥水不落外人田」心態,既然要分成,何不分給自家人?於是找自己的哥哥、阿舅或者男朋友等不具備專業知識的人當經紀人。

經紀公司也很怕遇到公司培訓、給建議、幫忙後製、分析或出新的企劃,但網紅翅膀長硬了,態度不好,直播不準時上線,還推薦競爭公司的產品!

總之,想要成為KOL,要多投資自己,培養更好的內容資產。至於一姊我本人,在部落格時代就是個失意部落客,網紅時代是個網不紅,還是專心上班和寫文章比較實在。

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關鍵字: #YouTuber #KOL
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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