插畫家沒你想的那麼賺 !從「賴賴&織織」事件看網紅形象包裝
插畫家沒你想的那麼賺 !從「賴賴&織織」事件看網紅形象包裝

情侶網紅「賴賴&織織」事件,起因是最近一篇貼文:織織罹患異位性皮膚炎,卻頂著病痛勇敢接下內衣業配,在唯美淒涼的照片中皮膚明顯看得到處處脫皮和斑點,賴賴在貼文中難過地表示,「日子得過,錢得賺,該笑的時候,哭著也得笑出來。」令粉絲相當心疼。然而沒多久卻被批評是裝窮,並且重提多年前的欺負社工事件,又引發網友論戰。

「賴賴&織織」算老牌插畫部落客,十年前將作品發表在無名部落格,後來發展Facebook以及IG(Instagram) ,最近一年轉戰YouTube。兩方的論戰是一回事,現在要談的是網紅的人設和粉絲經營。

網紅也有基本人設

人設就是「人物設定」,原本是動漫界用語,後來泛指演藝界對藝人的形象包裝。為了經營粉絲以及強化定位,「賣人設」常指對特別推廣該藝人的人設特性,像是男演員常常賣的是「溫文儒雅」、結婚生子之後就賣「恩愛夫妻」或「好爸爸」。影劇版中親子互動的趣味照片,許多都是演藝公司請專門的攝影師拍出來的。

而所謂「人設崩了」,就是人物實際表現與當初設定互相矛盾。比方說,愛妻的某演員被拍到跟助理開房間,或者是平時行為舉止彬彬有禮,突然酒後亂性。一旦與當初苦心推廣的人設不同,就會引起一片譁然,甚至得到非常負面的結果。

網紅跟傳統藝人的角色有點像,都是公眾人物,只是舞台不同:前者在網路平台,後者在影視媒體。只要有露臉有作品,就會有基本人設,差別是對於是否強調專門在賣人設?

「賴賴&織織」是圍繞在浪漫愛情故事的人設,已經營多年,俊男美女勇敢追愛,插畫也是以兩人互動作為主軸,計畫出書且拍成微電影。那爆出這些負面新聞後,人設崩了沒?

人設沒崩,但發案量勢必減少

為什麼我說人設沒崩,因為在粉絲結構當中,鐵粉(指死忠粉絲)才是影響商案(俗稱業配)的關鍵,鐵粉要的是溫馨愛情故事,要看的是獅草兩插畫角色的趣味互動。有沒有裝窮,還有無法證明的各種指控,都不影響鐵粉的支持度。真要說人設怎樣才算崩了,以「愛情」這點來看,除非是劈腿偷吃、男主其實是同志(舉例啦!),或者前述違反社會公序、道德的事件,才算真的崩了。

但影響還是存在,大型廣告公司/品牌主發案給網紅,提案人選得經過許多關卡,版面上有負面聲浪,人選很容易在某個關卡被刷掉。

插畫家沒你想的那麼賺

窮不窮這是相對的,許多插畫家有正職,同時經營粉絲專頁接商案,過著小康以上生活,但完全以商案為生,不見得撐得下去。以前很紅的插畫家,多靠著部落格接商案,一則插畫幾萬元計價,一個月三個案子,就勝過一般上班族了,加上商品授權的拆分,後來的LINE貼圖等等,收入豐厚且很多元。但後來部落格觸及率大幅降低,若廣告主完全以SEO佈局來考慮,插畫的效果不見得高過圖文,整體市場案量也就減少,使得許多插畫家專注經營在觸及率比較高的社交平台,像是Facebook與Instagram。

近年Facebook自然觸及也降低了,粉絲專頁的影響更為明顯。一姊我任職網紅發案中心,資料庫隨時都在更新報價,雖然不能公開報價,但可以找出幾個粉絲人數在40萬到60萬的插畫家來比較(參見下圖),以二月份平均互動率(這裡寫的是Engagement)來看,能超過1%已經算好的,如果觸及不夠好,報價過高,還能成交嗎?

賴織.png
圖/ fanpage karma

當然我們不能完全以觸及來評判成效,網紅本身的鐵粉結構是不是產品的受眾,才會影響價格高低,目標越精準,開價越高。Facebook一直在閹割粉絲專頁的自然觸及,但YouTube卻蓬勃發展,前陣子新聞提到,前幾名的Youtuber年收入都破千萬,但頂尖插畫家有沒有這個收入水平?恐怕很多都會跟你大大搖頭。

人設和真實性掛鉤的優缺點

回到人設,有些插畫家的作品無關真實性,純粹是虛擬角色加上虛擬性格,本人也從來不曝光(不曝光不代表他們想要切割作品人設和真實性,極可能是還在公司上班)。優點為私生活可以不被評判,邊賺錢還可大搖大擺出門吃個路邊攤,除非犯刑,沒有人設崩塌的問題。

缺點就是虛擬角色本身不容易引起共鳴,需要帶入許多屬性。尤其是插畫要轉到比較賺錢的Youtube平台接商案,變成動畫的成本極高,一般插畫家的資源很難做出來。

以網紅發案的角度來看,插畫發案效益評估相對難,但插畫作品中,若能強化跟受眾間的共同體驗,這個共鳴結構就是最好的商案起點,畢竟插畫能讓受眾買單,對品牌的記憶度和好感度提升,才能長久互利共生。

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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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