粉絲數不到10萬,微網紅、奈米網紅為何夯?新創靠hashtag找到這群人的商機
粉絲數不到10萬,微網紅、奈米網紅為何夯?新創靠hashtag找到這群人的商機

品牌找「網紅」,或者是意見領袖(KOL,Key Opinion Leader)來行銷,已經是常態,同時也是網紅們重要的變現管道。

隨著品牌大量地找尋網紅,最明顯的成長就是水漲船高的價碼。英國社群媒體行銷公司Hopper HQ所公布的「Instagram富人榜」上,名媛凱莉・珍娜(Kylie Jenner)一則貼文要價新台幣3,700萬元。而台灣頂級網紅的價碼,據了解一則曝光也上看百萬台幣。

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Instagram上的大紅人Kylie Jenner,追蹤者超過1.4億,要請她發一則業配,花費可能高達一棟房子的價格。
圖/ Instagram

大網紅真的很貴,但帶來的表現真的好嗎?

小於兩萬粉絲的奈米網紅崛起,就靠便宜、接地氣

根據網紅行銷公司Markerly分析80萬個擁有1,000+追隨者(follower)的Instagram用戶,資料顯示追隨者小於1,000人的帳戶可以獲得「Like」的比例大概在8%左右;若超過1,000萬追隨者的超級帳號,獲得「like」的比例則降到1.6%,留言比例則分別為0.5%與0.04%。

從廣告代理商最在意的CPC(Click Per Cost,每次點擊付費)來看,也能得知一二,大網紅的CPC可能高達上千元;追隨者低於10萬人的小型網紅則可壓至30元,甚至更低。

所以Markerly認為:擁有1-10萬追隨者的Instagram帳號,是同時具有「行銷商業價值」與「良好互動率」的量級 。因此,微網紅(Micro)、或是奈米網紅(Nano)應運而生。量級的劃分以2萬追隨者為臨界點,2-10萬追隨者稱為微網紅(Micro);小於2萬的則是奈米網紅(Nano)。

這些微、奈米網紅,對你來說也許是陌生人,但極有可能是別人眼中的意見領袖,且比起大網紅來說更加親民、接地氣。除了互動率之外,追隨者少於10萬的網紅們還有個重要的特色——便宜。一位大網紅的貼文價格,可能可以請到30位以上的微、奈米網紅。

不過,需要注意的是,選擇小網紅的成本轉嫁到「溝通」上,許多微、奈米網紅都是素人,對於品牌、廠商的要求可能無法一次到位,需要更多次的來回溝通。(咬走小七嘴邊32塊肉!全家開張台鐵門市

打對受眾,ONE Shot從下到上尋找網紅

也因為微、奈米網紅不是人人認識,光是要「找」到這些人就是商機所在。越來越多平台在協助品牌與廠商找網紅,同時提供網紅自我曝光的機會,如愛卡拉KOL Radar、AsiaKOL亞洲達人通、新創MATCH Now媒合平台等。KOL Radar負責人鄭鎧尹在接受媒體訪問時指出,KOL Radar上線短短兩個月內就有逾4,000家廣告主註冊,每日不重複訪客也高達千人。

不過,這些平台大多以網紅類別區分,如美妝、保養、穿搭、運動、親子、美食等,讓品牌與廠商從想宣傳的「商品類型」,由上到下找尋適合的網紅合作。但有可能出現受眾不一定精準的情況,如宣稱自己屬於美妝保養類的網紅,吸引到的族群可能大多是男性。

因此,新創公司ONE Shot提出另外一種找尋網紅的方式,結盟技術夥伴Tagnology,爬梳Instagram上的貼文內容、hashtag、地標、粉絲數、互動率、受眾男女比、國籍,以及假粉絲比例等,讓品牌先瞄準受眾,再反推需要的網紅。(他用演算法「寫」了一個Instagram網紅,換來吃不完的免費午餐

如好自在的新產品衛生棉「小美棉」,鎖定的目標受眾族群年齡層偏小,難以找到適合的網紅來行銷。ONE Shot從hashtag、受眾年紀與性別、互動率、假粉絲數與語言,五個層面做分析,如hashtag方面,找尋使用「#ootd」、「#whatsinmybag」、「#yolo」、「#期中考」等年輕學生常用標籤,鎖定在西門町、網美咖啡店打卡的族群,從中篩選出60位粉絲數在10萬以下的微網紅合作業配。

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一開始購買了60個小網紅的IG貼文,已經自主發散到600+則。
圖/ Instagram

在受眾精準的情況下,小美棉的業配貼文平均互動率超過15%,更重要的是造成許多人自主模仿,貼出與小美棉的產品照或自拍照,目前共有超過630+個tag小美棉的貼文。

另一個案例則是ONE Shot替速食業者做的分析,以往速食業者可能會找美食類型的網紅來業配,但根據Instagram的資料爬梳,喜歡吃速食的受眾使用的詞彙包含「煩悶」、「怒吃」「上班」、「沒飯友」,也許除了美食類型的網紅,還可以透過互動率、粉絲數量等來排序出上班族中最具有影響力的網紅消費者,擴大行銷的受眾。(Instagram按讚數將消失,未來這2項指標更重要

不過,網紅也不是一味找小就是好、找大就是貴,仍要看品牌與廠商所需要的成效而定,因此擬定行銷策略前,品牌與廠商應該反問自己到底需要什麼,是互動、曝光,還是轉換,面對不同的需求,來訂立不同的策略。不管如何,網紅議題還會延燒很久一段時間。

責任編輯:陳映璇

關鍵字: #KOL
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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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