當自製劇成Netflix手中王牌,有「台灣味」的華語片能成功嗎?
當自製劇成Netflix手中王牌,有「台灣味」的華語片能成功嗎?
2018.12.10 | 影視

OTT之爭,說到底就是一場內容的角力戰。

哪一家平台上的影片更豐富,消費者在眾多選擇中,買單的機率就更大。一來為了「數量」,OTT業者得花費鉅額成本購買各類影視版權;二來為了「獨占」,得花更昂貴的錢來買獨家版權,現在更多OTT業者,乾脆選擇生產自己的原創內容。

根據《紐約時報》透露,以經典電視喜劇《六人行》來說,Netflixf先前向華納兄弟購買一年的版權費用為3,000萬美元,如今,價格已經漲到1億美元,這種「不確定因素」,讓平台得「砸大錢」又沒有「主控權」。

回溯到2008年,當時Netflix和美國有線電視付費頻道Starz簽約,每年也是支付3,000萬美元,購買迪士尼、索尼影視內容版權;4年後再續約時,金額也翻了10倍,之後Netflix也停止與Starz的合作。這無疑也為Netflix埋下了一顆種子:既然需要內容、都要花大錢,何不自己來做?

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從一部《紙牌屋》開始,讓原創自製劇開始成為Netflix手上第二張王牌。
圖/ Netflix

8成支出花在刀口上,自製劇成Netflix王牌

終於,2013年由Netflix首席內容長泰德·薩蘭德斯(Ted Sarandos)一手操刀,Netflix的第一部自製劇《紙牌屋》(House of Cards)出世,凱文史貝西和羅蘋萊特飾演的Underwood夫婦紅翻全球,自此,全球1.37億的訂閱戶是Netflix的第一張王牌,而「原創自製」便成為了第二張王牌。

薩蘭德斯在5月時就曾透露,Netflix達85%的支出花在原創自製內容上,而今年自製內容數量將破1,000個,成為內容產業中,令對手頭疼的一方霸主。

在紙牌屋今年11月推出了第六季、經典走向尾聲之際,Netflix把下一個焦點放在「非英語」自製內容。11月官方一口氣宣布推17部亞洲原創作品,包括印度電影、日本動漫、韓國劇集及綜藝節目外,最令人期待的,是Netflix第二部華語自製劇也要來了,無論是故事題材,還是導演、演員都是正港的「台灣味」。

Netflix兩部華語自製劇,都和台灣黑道有關

「中國目前不是我們關注的焦點,」Netflix創辦人暨執行長里德·哈斯廷斯(Reed Hastings)在上個月受訪時說道,而台灣成為了Netflix「華語」原創內容的重要產地。

去年,Netflix宣布要開拍史上第一部華語自製劇《擺渡身》,後改名為《罪夢者》,由法蘭克·史密斯(Frank Smith)監製、陳映蓉執導,演員包含了張孝全、賈靜雯、范曉萱、王柏傑等卡司。

這個故事發生在台灣,囊括了「黑道」及「死刑」等關鍵字,透過有黑道背景的死刑犯阿全逃獄的過程,探討死刑議題和亞洲社會的現實與矛盾,籌備了兩年,終於將在2019年上映。

而第二部華語原創自製劇《極道千金》,一樣也是以「黑道」為背景,但卻是一樁愛情故事,由劉奕兒飾演的黑道千金,在逃離爸爸的壓迫過程中,與劉以豪飾演的男主角感情萌芽。特別特是,Netflix這一次找來的導演,是大眾熟悉的知名作家藤井樹,雖然他向《數位時代》表示,拍攝前置籌備中,目前不方便透露細節,但可以看出是,Netflix自製劇如何選材。

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Netflix第二部華語自製劇《極道千金》,由藤井樹執導,劉奕兒、劉以豪主演。
圖/ Netflix

以日本來說,動漫無疑是一大主角,在韓國則是綜藝節目及偶像劇,印度則主打寶萊塢電影,那台灣呢?這兩部可稱作「台灣本土原創劇」的作品,題材都和「黑道」離不開關係,也就是台灣的風土民情或是社會文化。

台灣風俗文化為題材,HBO製作《通靈少女》創高收視

「東南亞地域很大,文化多元複雜,我們找的是有『獨特性』的故事,」在Netflix負責東南亞原創內容,亞太區國際原創總監Erika North被問到官方選擇自製劇的標準究竟為何,她這樣回答。

其實,由她來介紹再合適不過,雖然Erika在2017年春季才加入Netflix,但先前擔任過HBO亞洲自製總監,也是《通靈少女》共同執行製作人。

要說「跨國平台」做台灣內容,經典例子就是《通靈少女》。這一部戲,由公視與HBO Asia跨國合製,也是HBO Asia首部在台灣製播且全中文發音的影集,題材正是台灣特有的民俗神鬼文化——乩童,在台灣熱度相當高,最後一集收視率甚至刷新公視紀錄、達4.61。

通靈少女
以台灣特殊神鬼民俗文化為主題的《通靈少女》,在2017年紅極一時。
圖/ 《通靈少女》劇照

無論是《通靈少女》、《罪夢者》或《極道千金》都是在台灣特有背景下產生的作品,更別說《艋舺》、《陣頭》、《紅衣小女孩》等一部部爆款電影,都是以「台灣民俗文化」為基底延伸的題材。

但可別忘了,Netflix最大優勢,是平台在190個國家上線、最多可以翻譯成27種語言,成為一個「把作品推向國際」很好的渠道,除了吸引台灣觀眾的眼球,如何吸引全球觀眾的眼球才是最大的功課。

亞洲影視作品因文化差異,要推向歐美市場本身難度就很高,但像這樣的「台灣原創作品」,是否能在更大的亞洲市場受歡迎,是非常需要思考的問題。Netflix這一步棋是否下對了?其他國家的觀眾,真的會對台灣這樣的題材感興趣嗎?明年上映後就可見真章。

台劇成功輸出國際案例:《你的孩子不是你的孩子》有共鳴是關鍵

但台灣輸出到海外的作品,近期是否有成功可借鏡的例子?被譽為「台版黑鏡」的《你的孩子不是你的孩子》就是其一。

這一部由公視製作,公視、Netflix和LINE TV三平台聯播,但Netflix買下海外獨家版權,在日本一度衝上Netflix人氣劇集第一名。而它的題材非神非鬼、非黑白兩道,反而是講述在亞洲的教育體制之下,孩子跟父母之間如何取得平衡,由於日本跟台灣社會文化相似度頗高,探討共同的「親子問題」,可以產生「共鳴」。

你的孩子不是你的孩子
《你的孩子不是你的孩子》,在日本Netflix上一度拿下人氣劇集第一名。
圖/ YouTube

重點就在於「共鳴」。再舉一個例子,是和LINE TV剛剛整併的CHOCO TV推出的「BL(Boy’s Love)」自製劇《HIStory》系列,在東南亞也引起一陣轟動。這些題材都在不同國家、不同區域背景下,卻能找到同溫層,讓話題熱度聚焦,或許會比以台灣自身特有文化為題材,來得更有市場。

到底什麼才是Netflix「原創自製劇」?

但,你是否也會好奇,當Netflix的原創自製內容越來越多,到底何謂「原創自製」,Netflix的定義標準究竟為何?

當柴智屏執導的《流星花園2》、劉若英的一部電影《後來的我們》在台灣都被歸為原創自製,1,000多部原創作品,Netflix真的都參與製作嗎?雖然官方並未正面回答這一個問題,但《數位時代》詢問了業界人士的意見,大約分為兩種定義:

一、Netflix在製作前或製作期出資,或是真正參與製作

當然沒有任何一部電影、劇集或節目是「完全100%自製」,一定都有許多製作團隊參與其中。而在製作前或是製作期,Netflix參與其中便是一種形式,無論是出錢投資,或是買下IP,交由給其他製作團隊製作。

但每部作品的方式不全然相同,像是《紙牌屋》、《毒梟》,應該都是Netflix大規模的參與到製作階段,如劇本、選角等等。

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算一算在台灣Netflix上,原創自製內容也超過800部。
圖/ Netflix

二、購買獨家版權

Netflix的用戶該知道,在Netflix上從來沒有出現過「獨家」兩個字,但Netflix確實購買了不少片子的獨家版權。

如《你的孩子不是你的孩子》,在台灣雖然不是獨家,但在海外是。所以在海外市場,就被歸類為「原創自製」;而劉若英的《後來的我們》在台灣甚至電影院都沒有上映,只有在Netflix獨家播放,所以在台灣也被分在「原創自製」中。

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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