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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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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