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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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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