當網紅成為顯學:市場競爭,但缺口還很大
當網紅成為顯學:市場競爭,但缺口還很大

TiEA台灣網路暨電子商務產業發展協會18日所舉辦的《網紅顯學》高峰論壇上,現任市議員呱吉(邱威傑)、YouTube頻道M觀點創辦人Miula(洪岳農)以及PressPlay創辦人翁梓揚就「網紅」的未來與商業模式展開討論,幾乎每一個議題三人都點出網紅所面臨的困境與機會。

針對上一代的網紅:部落客,與會三個講者皆認為最主要的不同於載體。

翁梓揚提出「塑造場景」的能力,點出影像之於文字的優勢之處,更明白一點來說,影片更容易做相關產品的販售,導購上也比較容易。

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創作者竹林八賢透過文字與圖畫,在一片YouTuber獨大的血海中殺出,仍能接到不少業配。
圖/ 竹林八賢Facebook

不過,文字也並非一定是弱勢,呱吉說:「日本ARuFa、台灣的竹林八閒都是圖文創作者,後者也能接到業配,內容創作跟商業模式都還有無限的可能性。」

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。

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YouTube頻道「千千進食中」也推出自有品牌「千拌麵」,在垂直領域(美食)中找尋機會。
圖/ 千千進食中

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?

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呱吉想證明,不靠政論節目、花少少的錢也能選上市議員,最終他的實驗成功了,也讓許多政治人物開始摩拳霍霍地開設影片頻道、直播。
圖/ 數位時代

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。

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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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