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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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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