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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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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