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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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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