數據助力內容創作!一部「情感教主」Ayawawa專訪短片成功引爆流量
數據助力內容創作!一部「情感教主」Ayawawa專訪短片成功引爆流量

日前Netflix市值一度達1526億美元,短暫超越迪士尼的1518億美元。Netflix靠原創內容打出一場又一場的勝仗,但LnData麟數據科技共同創辦人鄭名傑卻篤定的表示:Netflix是一間科技公司。

在DVD往「線上出租、實體寄送」轉型的年代,Netflix曾以30萬名會員姿態,向當時有500萬名會員的百視達提議以5000萬美元「被收購」,卻被百視達拒之門外;而後來小蝦米成功打敗大龍頭,鄭名傑分析最重要的原因之一,在於Netflix把「數據」當作公司經營的要角,不但蒐集客戶使用習性優化推薦引擎外,甚至把百視達的財報都加到預測模型中進行分析。

Netflix像是雙螺旋,把科技跟娛樂緊緊拉在一起。NMEA新媒體暨影視發展協會以此借鏡,在日前舉辦的《台灣心・數據情-那些馬克祖克柏沒告訴你的事》論壇中,探討數據對於內容創作、營運究竟有多重要,兩者該如何相輔相成,讓內容IP發揮最大效益。

談話性節目《奇葩說》,選題前數據分析成關鍵

「內容跟數據本身就是矛盾的,內容是感性、天馬行空的東西;數字則是理性、冷冰冰的」,在中國大陸有「數位內容界尼爾森」之稱的中國精碩集團,旗下數據學院院長吳穎說道,但兩者究竟該如何很好的結合?

她以2014年推出談話性節目《奇葩說》的米未傳媒為例,由於旗下自製節目幾乎都是「談話類型」,中國精碩便選定在3個時間點,讓數據發揮作用:創作前、播出時,以及輿情危機監測時。

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《奇葩說》是一個中國談話性節目,每期會提出一個議題,正反方進行辯論。
圖/ YouTube

「每一期的節目在創作前怎麼選題?每一次討論的話題,到底能不能激發觀眾正反面的衝突?這是影響收視的關鍵」,吳穎表示,他們靠的是「社群數據」,包括網友在社群上討論的內容、發表的各種情緒言論,甚至引發吵架的衝突話題都是數據來源之一。這些數據會按照話題性質進行一層又一層的分類,包括科技、生活、流行、情感等等,從而找出當下最具討論度的內容。

「而在中國,所有媒體要發表內容、傳遞價值觀,廣電總局總是管得很嚴」,她笑說,尤其《奇葩說》是談話性節目,旨在傳遞「想法」、「觀點」,不小心產生負面反響後,處理不好可能會「被下架」。像是姊妹節目《奇葩大會》中,日前有人討論了大學生犯罪的相關話題,在網路上被控「傳遞負面價值觀」,引發熱烈討論,節目直接被下架一個月,這就得由節目吸收、賠償贊助商的損失,所以嚴格監管相當重要。

Ayawawa專訪,一場成功引爆流量的內容創作案例

她以短影片訪談節目《透明人》為例,在3月時節目組有意採訪有300萬微博粉絲的中國兩性情感網紅Ayawawa做為例子,究竟值不值得訪?如果要訪,怎樣才能找到衝突點、引發話題討論?

中國精碩通過「社交數據」發現,Ayawawa因為發表很多另類情感言論,因此非常具有爭議性,網友只要提到她,近90%的評論情感都相當濃烈,並且很兩極:一派認為她是人生贏家、智慧女神;一派瘋狂抹黑她,說她是女權主義者、抨擊她的理論。

而在「抹黑」的數據中繼續深入挖掘,分析辭彙出現的頻率,卻發現另外一位兩性情感網紅「咪蒙」很常出現,因為咪蒙是「溫暖系」,兩人風格迥異,卻常常被放在一起討論,甚至兩人在網路上也有過口水戰。

於是,最後節目設定,除了把一些KOL曾經對Ayawawa的抨擊的言論作為依據,呈現在影片中外,訪談時還特別問道她對咪蒙的看法。

在影片中,Ayawawa說咪蒙是「母愛算法」,並且「迎合受眾」,表情還略為不屑,在節目播出後立馬引發咪蒙和Ayawawa的粉絲瘋狂開戰。

「這期節目1塊廣告費都沒有花,卻上了微博熱搜」,吳穎表示,這也讓《透明人》擴大社群影響力,在愛奇藝上,這期節目未上架前,一集節目瀏覽次數平均10萬上下,但在這期節目播出後,瀏覽次數約為20萬左右。

長尾爆款——內容創作的終極目標

中國近期原創內容的創作成果有目共睹,包括《中國有嘻哈》、《偶像101》、《就是愛街舞》等膾炙人口的節目陸續催生。吳穎表示,2017年中國泛娛樂產業產值約5500億人民幣,較2016年成長30%,成為中國數位經濟非常重要的組成部分,但關於內容創作,她提出了「長尾爆款」理論。

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中國精碩集團數據學院院長吳穎以中國大陸內容IP實例,來討論「內容」和「數據」的關係。
圖/ NMEA提供

隨著網路普及,像是Netflix、Amazon把「長尾理論(指原不受重視的銷量小但種類多的產品或服務,由於總量巨大累積起來的總收益超過主流產品的現象)」發揮到極致,她指出,日前卻有一位哈佛商學院教授表示,人的注意力、精力有限,最後根本沒有去中心化,反而更中心化,因為網路口碑傳播成本非常低,讓熱門的產品更熱門,反而形成「爆款」。

「長尾和爆款並不矛盾,要想辦法找到長尾裡還沒被滿足的需求,從中去做出一款極致的產品,達到爆款」,吳穎分析像《中國有嘻哈》、《這就是街舞》就是很好的例子,這些節目並不是主流,滿足的是之前沒有被滿足的「小眾需求」,但因為節目從內容、行銷、宣傳做得很好,影響力持續擴散,讓主流觀眾也可以喜歡街舞、喜歡Hip Hop。

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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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