寧願公開手機讓粉絲傳簡訊,也不想Po文!為什麼好萊塢巨星開始逃離社群媒體?
寧願公開手機讓粉絲傳簡訊,也不想Po文!為什麼好萊塢巨星開始逃離社群媒體?

如果你習慣在社群平台上關注一些明星的話,那你也許和我有同樣的感覺——明星的微博越來越無趣了,不如一些KOL來得有趣。

當明星的微博充斥著廣告、劇宣等內容時,他們自己想要分享的內容也變少了,或者說他們不再願意在這類公共平台和自己的粉絲分享真正的心得感悟了。在這種情況下,明星展現在公眾面前的內容變得更少,甚至很多個人帳號都交給了專業團隊運營打理。

這些公共的平台的存在本是為了讓每個人都能進行平等的雙向對話。但隨著粉絲的聚集,人數的增多,公眾平台的溝通過程中出現了厚厚的「玻璃牆」,這道牆阻擋了平等的交流。你依然能夠看到對方,但你的聲音對方不再能聽到。

我們當然可以想怎麼評論就怎麼評論,但當對方遺漏你的信息並沒有給出回覆時,這也不能稱為溝通。

大家不再看評論的原因也很多,畢竟如果你點開後台就是上萬個評論和「@」,那你估計也不想點開,如果是負面內容纏身的公眾人物,更是不想看那些辱罵的話。所以我們經常能看到「XX嗆黑粉」、「XX回覆粉絲留言」的熱搜,因為明星和粉絲之間的直接溝通越來越「珍貴」了。

這也造成了一個問題,部分公眾人物很難從網上看到真實的信息。之前有人曾在知乎討論過「明星是否知道自己演技一般?」諸多答案中的一個重要論點就是明星很難得到正確的回饋,很難透過外界信息給自己有一個準確的定位。音樂經理蓋伊.奧斯里(Guy Oseary)就表示「我們不必依賴共享我們所有信息的平台,因為這些平台不會直接向(藝人)提供信息。」

為了讓明星和粉絲直接溝通,明星獲取真實的建議,有的應用提供了一個新方法——和粉絲傳簡訊。這類新的app想要用更直接也更有意義的方法建立粉絲和明星交流的社群

今年7月,演員兼投資人艾希頓.庫奇(Ashton Kutcher)就在Twitter上公佈了自己的電話號碼,以供自己和粉絲交流。當然,這不是他真實的電話號碼。如果你給他打電話,你會收到他的信息,他會告訴你自己更喜歡傳簡訊,把你和他的交流地轉換到更為私密的簡訊空間。

庫奇是Twitter第一個百萬粉絲用戶,也是Twitter的首批的受益者。多年前,他就幫助Twitter成了名人與粉絲聯繫的平台。在過去幾年的時間裡,他也是Twitter的忠實用戶,總共發了一萬多條推文。但改變已經到來了,過去兩個月裡,庫奇只發了七條推文。

早前他和李開復交流之時,他就表示自己正在努力降低使用Twitter的頻率,和公開的社交平台保持距離。「人們不需要知道我在哪裡、我做什麼,現在有足夠多媒體在捕捉、偷竊、出售這些信息,只為自己盈利。所以我不需要公開我的每一瞬間,當我覺得有重要事情時,我自己會發Twitter。」

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圖/ Digitas Photos via Flickr

和公共的社交平台保持適當的距離,現在有不少好萊塢明星現在都在透過簡訊和自己的粉絲進行溝通。《醜聞風暴》的女主角凱利.華盛頓(Kerry Washington)就表示透過簡訊和自己的影迷交流的直接感受吸引了她。

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《醜聞風暴》的女主角凱利.華盛頓於劇中的畫面。
圖/ 《醜聞風暴》劇照

這不依賴於廣告商或演算法,沒有人在處理或過濾這些信息。這感覺很重要。這種透明度是很有吸引力的。

而社交媒體行銷專家布蘭登.加恩(Brendan Gahan)則表示:「你所有的時間和努力都可以用來吸引受眾,而一個平台可以削減你真正接觸到屬於自己的受眾,或者把你完全踢開。現在的藝術家和名人正越來越精通數位技術,並希望讓他們的業務平台變得不可知。」

過去幾年,用戶和名人待在一個公共的社交平台,明星發布他們的動態,凝聚他們的粉絲。但現在,部分名人想在自己的地盤做這些事,把話語權握在自己手裡。

責任編輯:江可萱、蕭閔云

本文授權轉載自:愛范兒

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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