明星歌手去哪國開演唱會?YouTube後台數據成了重要參考
明星歌手去哪國開演唱會?YouTube後台數據成了重要參考
2018.08.17 | Google

全球YouTuber熱潮狂風大作。在不少年輕人心中,所謂的偶像已經開始從傳統意義的「藝人」,轉向發表一支支YouTube爆款影片的創作者。YouTube自2013年起便開始聚集各國當地人氣YouTuber,舉辦線下大型「拼盤演唱會」FanFest。而在5年之後,終於要在台灣開辦了,選在2018年首次見面,背後的原因是什麼?

FanFest 13組表演人馬,怎麼選的?

FanFest將於9月15日在台北花博爭艷館開演,這也是YouTube在台灣有史以來舉辦一場最大的線下活動,將開放2000至3000人免費參與,共計有13組YouTuber及創作人演出,包括這群人TGOP、七月半SevenFat、阿滴英文、白癡公主、玖壹壹及謝和弦等人。

為何現在才開始在台灣舉辦?YouTube大中華區策略合作夥伴協理林映嵐點出關鍵原因:「我們有看到,去年台灣百萬訂閱YouTube頻道快速成長。」在2016年時,台灣YouTube頻道超過百萬訂閱的只有「蔡阿嘎」、「這群人TGOP」兩個頻道,到了2017年,這數字爆發性的突破了11個,而現在逼近20個。這讓官方看到,YouTuber對台灣已經有一定影響力。

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YouTube FanFest是YouTube官方史上,在台灣舉辦最大一次的線下活動。
圖/ YouTube

官方表示在FanFest中,YouTuber們表演的內容不僅僅只有音樂,符合各YouTube調性頻道的演出都有,對於創作者本身是一個難得舞台,但這13組人馬,又是如何挑選出來的?「我們背後有一套標準,最基本肯定會根據頻道觀看時間、訂閱人數、留言互動,或是最近觀看次數上升的速度等數據,」林映嵐表示,這是一場複雜的綜合性評比,不一定是「訂閱數要多高」,也要看他和現場的氛圍和調性搭不搭。

值得關注的是,全球在舉辦FanFest時總會挑選1到2位國外YouTuber助陣,而這次其中之一,就是頻道超過1000萬訂閱的Kurt Hugo Schneider,除了本身是影片編輯師、音樂編曲,他常常找網紅和歌手一起錄製翻唱MV,讓流量一步步竄升。但選擇他的關鍵原因,在於YouTube後來的流量數據報告。

「Kurt已經來過台灣兩次,因為先前看到觀看數據他就發現,除了美國之外,台灣是觀看他頻道流量第二高的地方。」

大咖去哪開演唱會,YouTube後台數據成為參考指標

YouTube後台的數據,似乎也開始成為藝人們制訂策略的指標。

在YouTube上,有一個平台叫作「音樂人創作中心」,其中會紀錄詳細的音樂數據分析資料,包括該音樂人在YouTube頻道上影片總觀看次數、觀眾地區來源,以及各影片各自累積觀看數等。而周杰倫是2017年初至今年7月,台灣總觀看次數最高的歌手,但在YouTube上的總觀看次數有將近一半都不在台灣,而是來自馬來西亞、美國、澳洲等國家,另一位新銳歌手周興哲也是如此。

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YouTube上的「音樂人創作中心」,會紀錄詳細的音樂數據分析資料。
圖/ YouTube

這些歌手要決定去哪些國家做演出時,也會開始參考後台數據,我覺得這很有趣。 」林映嵐表示,音樂是無處不在的「剛性需求」,別於過去音樂創作人一定得要簽約、出道,需要時間累積作品才能問世,現在YouTube作為開放平台,讓作品能即時上傳,也快速地讓大眾看見,像是發跡於YouTube的馬來西亞創作歌手黃明志就是最好例子。

YouTube兩類型走紅音樂人:玖壹壹vs.聖結石

當透過YouTube創作音樂,走紅的人越來越多,林映嵐主要將他們分為兩種類型:第一類,本身就有音樂基因和才華,從YouTube頻道切入經營音樂內容;第二類,本身是跟音樂不相關的創作者,在YouTube累積大量粉絲能量後,開始切入音樂做。

前者像是玖壹壹,先是在YouTube累積了許多關注後,最後入圍金曲獎最佳演唱團體,成為新的「本土嘻哈天團」,另一個例子則是J.Sheon,因為2015年時在頻道上推出《See you again》中文版而被注意,在去年被Sony簽下。而後者,最典型的例子就是聖結石,一首自己作詞的《真的不想嘴》觀看次數破千萬,也讓人看到「原來跨界YouTuber真的可以當歌手」的可能。

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玖壹壹發跡於YouTube等平台,曝光音樂創作作品。
圖/ YouTube
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聖結石在YouTube累積大量人氣後,在2017年推出單曲《真的不想嘴》。
圖/ YouTube

完全免費的YouTube相較音樂串流平台而言,無疑也是使用者「找歌來聽」的首要途徑。根據IFPI國際總會發布「2016年消費者網路音樂調查報告」顯示,有82%的使用者表示上YouTube是為了聽音樂。此外,台灣三個破兩百萬的頻道中就有兩個是唱片公司。

YouTube分潤機制大揭密:點閱不完全等於進帳

但這不禁又讓人聯想到,創作者在YouTube上的獲利模式——若單單在YouTube頻道上分享音樂,有可能靠點閱分潤賺到錢嗎?

「我遇到太多人以為觀看次數等於進帳收入(笑),其實分潤的邏輯是Google今天在你的頻道獲得多少的利潤,我們會根據和創作者的簽約比例去分配給他,但基本上比例在全球是一致的,不會隨意去調整。」林映嵐詳細地解釋了一直讓人霧裡看花的分潤機制。

但除了影片本身流量大小外,造就收入落差不一的原因在於兩點:廣告格式和觀看地區。

「一個頻道被置入了什麼類型的廣告,可能是隨機的,有各種各樣的廣告格式導入進來,背後的廣告單價也就不一樣。」此外,影片可能不只在台灣,在全球都會被看到,林映嵐表示就如同「大麥克指數」,同樣的廣告在不同的地方被看到,收益也不同,其中算法很複雜。最後她再次導正:觀看次數不等於收入金額,若知道別的YouTuber談到自己觀看次數和收入的關係,直接套用到另一個YouTuber身上,真的誤差太大。

YouTube大中華區策略合作夥伴協理林映嵐,強調YouTube創作者的收入不能和觀看次數劃上等號。
YouTube大中華區策略合作夥伴協理林映嵐,強調YouTube創作者的收入不能和觀看次數劃上等號。
圖/ YouTube

「但我也不反對創作者用這個邏輯去檢視自己,因爲他會去檢視數據跟產能,時間長了或許他會有概念知道『大概多少次點閱等於多少錢』,但這只是創作者自己取的『平均值』,但這並不適用於其他的人,只專屬於他。」

關鍵字: #YouTube #YouTuber
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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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