光鮮亮麗背後,累垮YouTuber的最後一根稻草
光鮮亮麗背後,累垮YouTuber的最後一根稻草

《衛報》指出,他們發現這1-2年有越來越多YouTuber在頻道上説自己很累、精疲力盡、很想休息一下。20歲的菲裔加拿大人YouTuber米利斯(Elle Mills)就在影片中說:「為什麼我他媽的這麼不開心,這不合理,你懂我的意思,因為這實際上就是我他媽的夢想,但我他媽的不開心。」

「這不是我期待的,我總是備感壓力,我的焦慮和憂鬱讓事情變得更糟,我正等著被自己逼到臨界點。」

YouTuber當到要求助

不僅如此,另一位擁有120萬訂閱人次的YouTuber赫里甘(Austin Hourigan)則回憶道,他曾在一場YouTuber和直播主的聚會上打趣地說:「我認為每一個用YouTube謀生的人都應該獲得免費治療師兌換券,」結果現場的人都悲傷地笑了。事實上赫里甘現在有接受治療,也有定期吃藥。

究竟是什麼原因,造成YouTuber身心俱疲到不得不求助專業治療師?《衛報》認為,壓垮這些YouTuber的因素就是深不可測的演算法。

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在YouTube上傳影片並不難,但如果想成為網紅YouTuber,或許就需要不停地上傳影片。
圖/ 地球圖輯隊

要紅要先掌握演算法

就像Facebook不曾公開過演算法規則一樣,YouTube也不願公開演算法運作機制。如果一名YouTuber想在YouTube上佔有一席之地,他就必須要掌握YouTube演算法,因為比起節目的內容,演算法決定了YouTuber製作出來的影片會如何呈現在觀眾面前。

即使YouTuber把影片內容做得再好,如果沒有辦法乘著演算法擠上YouTube搜尋清單上的前幾名,或出現在側邊的推薦影片裡,這些影片便很難讓潛在的觀眾們看到。

一天不上傳 排名就會掉

以李斯(Matt Lees)來說,當他第一次嚐到影片爆紅的滋味後,他開始當起全職YouTuber。接著他發現,YouTube上的觀眾期待YouTuber不停地更新影片,YouTube的演算法設計上也是如此,只要一天不上傳影片,他的YouTube搜尋排名就會往下滑。

越暴躁越受網友歡迎

李斯回憶道,他接了更多工作,整個人忙碌到幾乎沒有休息時間,臉色很差,製作一支YouTube影片的時間變得越來越匆忙,他面對鏡頭時也越來越暴躁。但鏡頭前的他越暴躁,網友越買單,他又變得更受歡迎。

他說:「爭議性的內容是當今媒體之王,而YouTube會強化這些讓人興奮的東西」、「這是最惡質的——讓你崩潰的點,正是演算法最愛你的那一點。」

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你會覺得YouTube上的影片看來看去都很像嗎?YouTuber麥克唐納認為,YouTuber為了要確保粉絲人數,所以不斷製作類似的影片。
圖/ 地球圖輯隊

內容越來越像

一旦YouTube演算法鼓勵YouTuber們不停地產出新影片,就會讓YouTube上的內容越來越相似,來確保YouTube影片的點閱率能維持下去。

專門製作科學影片的YouTuber麥克唐納(Charlie McDonnell)便說:「人們不敢冒險,所以有很多內容都非常相似。」

流量下降先自責

喜劇演員兼音樂家,同時也是一名YouTuber的布萊克莉(Emma Blackery)說到,如果今天做了一支影片回應很不錯,YouTuber就會很開心、很滿意。但當下一支影片推出來,卻沒有獲得一樣多的點閱率時,YouTuber就會自責自己是不是哪裡做錯了。

YouTuber們還會看看其他創作者的影片,並想著:「他們做了哪些我還沒做的。」

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南韓YouTuber「美妝奶奶」朴寞禮(音譯,Park Mak-rye)

越多人想紅就越難紅

在一間專門協助客戶在YouTube建立受眾的行銷公司工作的吉倫(Matt Gielen)指出,近年來有越來越多人在YouTube上傳影片,因此想靠YouTube成功,就必須要做得更多、做得更好,這讓想紅的人越來越難一砲而紅。

而且,YouTube創作者們如果想要維持在YouTube上的成就,他們就要加倍努力地工作,才能生產出更高質量的內容。

影片長度越來越長

吉倫説,以前的YouTuber可以靠著每周上傳一支長度3分鐘的影片,就能在YouTube頻道上建立出一定人數的觀眾。然而,他最近的研究發現,現在的YouTube創作者需要每周上傳至少3支長度介在10-12分鐘的影片,才能利用YouTube演算法建立起一定人數的觀眾。

YouTuber麥克唐納也觀察到YouTube影片長度越來越長的現象。他表示,當他2007年剛開始做YouTube影片時,只要影片長度超過4分鐘,觀眾就不太想看,但「現在一支影片長8分鐘、10分鐘、12分鐘都很正常」。

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當YouTuber的收入取決於影片觀看人次時,無形中也會讓YouTuber量產影片。
圖/ 地球圖輯隊

為了收入、為了點閱率

除了演算法之外,YouTuber的收入來源也是讓YouTuber不停製作影片的原因。當YouTuber的收入取決於影片的觀看人數時,就會讓YouTuber們一再追求更高的點閱率,然後不停地製作影片。

34歲的YouTuber莫爾頓(Kati Morton)便提到,通常她的影片點閱率每達1,000人次,就能獲得1.5-3英鎊(折台幣約60-120元)的報酬。但影片的點閱率會因為各種原因有好有壞,只要點閱率不夠高,收入就會減少,所以她也不敢雇幫手來幫忙。

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面對YouTuber的過勞現象,有人認為YouTube應該要調整演算法,也有人認為YouTuber自己應該要掌握好工作與生活的平衡。
圖/ 地球圖輯隊

規則誰訂的,誰就能改

莫爾頓認為,要解決這個問題最終還是得回到YouTube演算法。她説,YouTube制定了演算法規則,YouTube就會有辦法修正它,現在的YouTube鼓勵YouTuber每天上傳影片,但只要YouTube制定不同的標準,就能幫上YouTuber們。

YouTuber要學會拿捏

YouTuber麥克唐納則認為,在YouTube上和網友們分享事情,有時滿有成就感的,但YouTuber們應該要懂得拿捏YouTube鏡頭前和自己的私人生活。

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本文授權轉載自:地球圖輯隊;作者時穿

關鍵字: #YouTuber #KOL
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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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