當網紅成為顯學：市場競爭，但缺口還很大|數位時代 BusinessNext

網紅新商業模式，垂直領域型具潛力

翁梓揚認為目前台灣網紅的商業模式主要分為三種：知識型、娛樂型與未來相當有潛力的垂直領域型。

知識型主要以內容付費為主，娛樂型則是透過業配與廣告分潤作為主要收入。垂直領域型的優勢在於能與電商直接結合，並不是粉絲經濟或販售周邊。但前提在於必須在垂直領域中擁有影響力，如YouTube頻道「千千進食中」，主打女大胃王的「吃播」，最近就嘗試推出「千拌麵」。翁梓揚補充說道：「 接下來，網紅（KOL）的下半場將是推出自己的品牌 」。

Miula則是更聚焦在知識型領域，在每個頻道都不到10萬人訂閱的情況下，還是能從免費走向付費制。他認為 小型頻道的獲利關鍵，在於「是否擁有1,000個死忠粉絲」 。「用各種手段去把他們轉換出來，中間過濾掉很多人也沒關係。」Miula說。

網紅的下一步：從UGC走向PGC

談到網紅的下一步，呱吉先引述黃子佼的話：「所有的演藝工作者，為了不被看穿、看膩，都需要做很多功課，也是很大的壓力。」他接著舉了一個例子：「蔡阿嘎已經紅了10年，從過去喊『中華隊加油』，現在也不斷找尋新的模式。」

除此之外，他認為前段班的創作者在意識到競爭危機後，會想辦法做出技術上的門檻，「 現在要靠對著鏡頭講幾句幹話就紅，在2019年會很困難，因為大家都在向前進 。」

翁梓揚講得更直接，未來網紅一定會從UGC（使用者創作者內容）走向PGC（專業創造內容）。

網紅發展還在初期，市場空缺仍大

Miula認為，網紅很競爭，但仍有許多領域空缺與機會存在，「 拉長到10年來看，網紅發展現在還在初期。 」

以Google的角度來看，如果他們想用YouTube消滅電視，讓YouTube成為唯一的影像來源，那全部的電視節目在YouTube上都應該要有。「還有很多節目YouTube沒有，那就是機會所在，像是過去缺少政治型YouTube，現在也越來越多了。」Miula說。

呱吉則說，很多題目都很少人做，像是健身一直都是極具市場、潛力的主題。此外，呱吉也提到手機遊戲《神魔之塔》的案例，「過去他月營業額4億，一年突破50億，但廣告都打在網路上。」當遊戲、3A等級的大作，行銷預算可能超過一億元，如果不花在電視廣告上，以一個網紅一支業配20萬來看，可以買500個網紅，「 空缺還很大，代表有些人有錢想花但是沒地方花。 」呱吉說。

翁梓揚則說，鼓勵所有投入的人走向百萬訂閱，但關鍵在於觀眾的黏性，以及靠著內容策展，進行精密的用戶營運。找尋精準的受眾，過去廣告商只看基數（訂閱、觀看），未來會看更多的男女比、轉換率等數字。

政治人物的網紅化？

最後這個問題為呱吉量身定做，許多政治人物開始開直播、推影片，邁向網紅化，「跟你有關係嗎？」主持人問得直接。

呱吉回答得更直接：「我參選時有些實驗動機，完全不上政論節目。我想證明不靠政論節目一樣選得上。我想證明你們這些東西是沒有價值的， 政論節目是一堆垃圾 。」

他用數字來佐證，假定收視率調查有效、統計沒有誤差，如果收視率不到1%，觀看數不過2、30萬，「任何一個網紅都能超越這個數字，名嘴講的口沫橫飛，但真的有影響力嘛？我真的覺得還好。」

「我證明了換個方式做也有效，我想應該有人會受到我的影響。」呱吉說。

AI 與數據正快速落地至各行各業，從製造、金融、電信、醫療到零售，應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域，卻長期受到數據破碎且不透明的限制，只能仰賴人力蒐集資訊，再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策，使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點，方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」，以開放式平台為核心，串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色，勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌，希望能透過科技促進數據流動，為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

方睿科技雙軌策略，讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出，在 AI 時代，人應該專注於「最有價值」的工作；然而在商用地產業中，專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上，真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配，讓人力從低價值的資料處理中解放，將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

為此，方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台，運用 AI 技術，將過去產業中破碎、非結構化的資料，重塑為可被運算、可驗證的標準化數據，並結合圖表與互動式介面，讓使用者能夠快速得到完整市場資訊，實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟，將不動產視為企業服務的核心載體，串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴，使空間不再只是靜態標的，而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄，平台得以發展「資料即推薦」模式，推動商用地產從單點交易，邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制，實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下，真正的競爭關鍵已不在模型本身，而是能否有效率地收集資料、提高資料品質，並將其與實際決策流程緊密結合。為此，方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪，回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題，成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明，資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段，必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告，並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉，透過資料清洗與實體對齊，將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關，則引入不動產專家進行校正與產業判讀，補上模型難以理解的規則與慣例，確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段，藉由收集使用者提問與行為，檢視現有資料是否足夠精準，再回到專家校正與補齊流程，使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上，方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示，PickPeak 並非單純的物件搜尋工具，而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動，提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件，再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案，真正將 AI 從「回答問題的工具」，轉化為「陪伴決策的數位專家」。

創新 Data to win 模式，讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過，單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級，因此，方睿科技提出的第二條路就是，推動產業生態系聯盟，整合商用地產市場上不同角色的數據，讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出，目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間，缺乏有效的整合機制，導致企業在選址與空間規劃過程中，難以快速找到真正合適的服務與解決方案，形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點，方睿科技提出「Data to win」模式，以資料取代傳統「Pay to win（付費買廣告）」思維，讓真正具備經驗與實績的服務夥伴，在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明，在廣告投放效益越來越低的情況下，企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」，而是「如何在對的地方被看見」，這將是未來的市場勝出指標；而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力，方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料，經過去識別化與結構化處理後，再嵌入企業決策流程中，讓推薦不再來自廣告投放，而是真實、可被驗證的使用經驗，透過這樣的機制，不僅提升企業決策的準確度，也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說，方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料，讓企業在選址階段，就能同步評估空間規劃方案，加速決策流程。又如，整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料，並呈現在地圖上，協助企業評估辦公據點的交通便利性，優化員工日常通勤與出行體驗。此外，平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊，協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓，提升進駐媒合效率。

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調，方睿科技已經透過投資與合夥模式，將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域，至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星，以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作，方睿得以更深入理解產業真實痛點，讓科技不只是工具，而能真正回應實際決策與服務需求。

此外，方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟，目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入；接下來，方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入，讓數據在安全、可控的前提下流動，進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值，為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳，透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。

圖／數位時代

方睿科技官網： https://www.funraise.com.tw