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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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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