「居家隔離」無法旅行,這些旅遊類KOL漲粉率卻爆高,為什麼?
「居家隔離」無法旅行,這些旅遊類KOL漲粉率卻爆高,為什麼?

根據Google Trends搜尋趨勢數據顯示,「居家隔離」關鍵字搜尋熱度,從2019/12/1~迄今(2020/3/26)搜尋指數不斷攀升,在2020/3/18當天,更達搜尋熱度頂標。而台灣在當日,單日新冠肺炎確診病例也創下史上新高,多達23例。隨著旅外人士陸續歸國,疫情持續延燒,「居家隔離」議題也成為眾所矚目的焦點之一。

居家隔離
圖/ KOL Radar

而根據KOL Radar獨家網紅數據資料庫,超過40,000位的網紅依據社群內容屬性共分為29項社群標籤,其中「旅遊」類的KOL數量眾多,位居第三名。以市場的供需而言,正因為旅遊題材有流量,KOL才會投入心力產製。但在全球疫情大爆發,各國政府提倡「待在家裡」的時刻,旅遊類KOL他們該如何維持自己在社群的聲量呢?在重災旅遊產業蕭條的情況下,旅遊類KOL要如何找到生機?

網紅社群
圖/ KOL Radar

今天我們將為大家介紹的幾位KOL都擁有「旅遊」類標籤,也都常駐嚴重疫區——韓國。而在疫情蔓延全球的情況下,我們透過KOL Radar漲粉率篩選器觀察到,這些KOL近三個月的粉絲數不減反升,甚至都突破20%。他們都在各自經營的社群上端出了哪些「菜色」,獲得觀眾的矚目呢?

韓國疫情大爆發,宅在家Vlog受關注:Chercher

Chercher
圖/ KOL Radar

Chercher是一名在韓國工作的馬來西亞KOL,拍攝許多與「韓國」主題相關的影片內容,其中包含了「韓國旅遊」、「韓國社會文化」、「韓國美妝時尚」等題材。Chercher在韓國的生活得到許多粉絲關注,目前總粉絲數約91,604人。(資料來源:KOL Radar,資料統計至2020/03/30)

隨著韓國疫情的大爆發,許多旅居海外的KOL倉皇逃回家鄉,但有正職工作在身的Chercher無法像其他KOL一樣選擇回馬來西亞防疫,必須因公留在韓國。Chercher將「宅在家」這樣看似平淡的主題拍攝成影片,意外獲得觀眾的熱愛。KOL Radar統計發現,Chercher YouTube頻道中的熱門影片內容TOP 10中,就有3支是關於「宅在家」的主題。

KOL Radar
圖/ KOL Radar

其中,Chercher在YouTube熱門影片排名第5名的「我又花錢了~在韓國太無聊~買了一堆東西回家和大家一起開箱」影片中表示,這支影片是Chercher YT頻道中的一大突破,拍攝了從來沒嘗試過的主題。Chercher首次開箱的內容包含了,居家用品、生活擺飾及食物,這類協助自己在居家隔離中必備的日常用品。而這支影片上片的日期剛好在3月8號,正逢各大電商的「38女神節」活動期間,影片留言區著實成為網友的討論專區,紛紛詢問開箱物品的購入管道。

而透過KOL Radar數據顯示,單支觀看率達85,185次,高於近6個月內的平均觀看數35,386。此外,Chercher近三個月內的平均漲粉率高達20.35%,「宅在家」主題受歡迎的程度可想而知。(數據截至2020/03/30)

自主健康管理日常揭秘,宅女日記告訴你:仙露莉安

仙露莉安
圖/ KOL Radar

韓系美少女「仙露莉安」,因為對韓國的熱愛,2018年決定到韓國就學體驗當地的風土民情。而後,仙露莉安也開始經營代購事業,常駐韓國。但隨著此次疫情,韓國大規模性的感染情況,仙露莉安與許多KOL一樣選擇回台。她將「居家隔離」的日常拍成影片,符合時下大眾關心的議題,很快的獲得了廣大網友的關注。

據KOL Radar統計,一支「14天宅女日記!自主健康管理都在做什麼?」的影片,成為她YouTube頻道中最受歡迎的影片第一名。這支影片全長23分鐘,卻高達125,715次觀看,大幅突破仙露莉安近6個月的平均觀看數16,669次。此外,該影片留言數也創下仙露莉安YouTube頻道的史上新高,多達226則。網友們紛紛湧入留言區,為正在孤單隔離的仙露莉安加油打氣,並給予高度讚賞,稱讚她發揮KOL影響力,以身作則帶頭防疫。而近三個月仙露莉安YouTube的漲粉率甚至高達64.83%,快速吸粉的能力非常驚人。

KOL Radar
圖/ KOL Radar

特殊題材超吸睛,居家檢疫關懷包開箱:阿侖Alun

阿侖
圖/ KOL Radar

阿侖由部落客轉型成影片創作者,常常分享關於「美食」的主題內容。2018年熱愛韓國的阿侖,決定到當地留學進修,也藉此機會將在韓國當地的所見所聞,用影片記錄下來,透過YouTube頻道分享給粉絲。但受到疫情的影響,阿侖也與多數人一樣選擇先回台。

阿侖在居家隔離期間,透過影片告訴大家目前的隔離情況。近期,他就在自己的YouTube頻道中分享了一支題材相當可遇不可求的影片——「開箱居家檢疫關懷包!裡面竟然有「這個」,公開14天都吃些什麼!」。影片標題一出就牢牢抓住了觀眾的眼球,帶觀眾一起了解政府提供了哪些幫助給目前正在檢疫中的民眾。據KOL Radar數據觀察,單支影片在阿侖的YT熱門內容排行榜中,位居第二,僅次於阿侖回國途中,桃園機場景況的影片。

KOL Radar
圖/ KOL Radar

而「居家關懷包開箱」的單支影片觀看數達299,023次,超出平均觀看數的6倍之多,而阿侖近三個月的YT漲粉率也高達21.77% 。此外,這支影片也湧入了1,202則留言,其中更包含媒體主動聯繫,表示希望藉由阿侖的影片,結合行政院最新公告居家檢疫補償措施共同宣導,期待展開跨界合作。

「居家隔離」搜尋熱度上升,也意味著人們相當關注這個議題。旅遊類KOL與旅遊產業共生,也屬於這波疫情下的受害者,但也促使這些KOL激發許多新穎的題材,並發揮作為KOL的影響力倡導防疫期間居家隔離的重要性;另一方面也透過拓展了其他的題材路線,增加更多不同類型廠商的合作機會。

責任編輯:林芳如、蕭閔云

本文授權轉載自:KOL Radar

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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
2025.08.13 |

全球製造業正處於前所未有的挑戰中,從勞動力短缺、供應鏈脆弱,到淨零碳排與數位轉型需求的成長,每一項趨勢都正重新定義產業格局。對此,AWS 發布《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》白皮書,深入剖析製造業在全球地緣政治與市場變化下的挑戰與機會,提供台灣製造業適合的落地策略與最佳實踐方法。

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擔心無法回本、缺乏知識技術,台灣升級「智慧製造」卡關中

台灣製造業在全球供應鏈中扮演重要角色,但同時面臨地緣政治風險、技術門檻高、人才缺口大等多重挑戰。其中在供應鏈韌性方面,壓力更為顯著。根據英國營運持續協會統計,全球近 8 成企業在過去 12 個月曾遭遇供應鏈中斷事件,凸顯全球供應鏈的脆弱,台灣製造業也難以倖免,特別在國際局勢不確定性與在地原料依賴度高的情況下,會進一步放大成本與交期風險。

生成式 AI 應用快速擴展,預計 2025 年台灣企業導入將進入早期大眾階段,並以半導體產業為先導,逐步擴散至其他領域。DIGITIMES 調查顯示,已有 18.1% 的企業採用生成式 AI,並積極用於改善營運效率與產品良率,然而仍有 31.5% 的企業尚未規劃導入,主因包括成本考量、缺乏知識與技術、產業需求不明確,使企業在大規模部署時保持謹慎態度;資誠聯合會計師事務所發布的《2023 臺灣企業轉型現況及需求調查》也顯示,37% 的企業擔心智慧製造投資報酬率過低,30% 缺乏導入知識與技術,27% 不清楚如何實踐,導致智慧製造推動困難。在電子製造業迫切需要專業人才之際,許多產業面臨預算與數據分析能力不足的窘境。

AWS
圖/ AWS

此外,勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算,2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%,導致技術傳承與產線穩定性受衝擊;同時 2050 年淨零碳排目標,迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化;加上雖然 9 成企業已啟動數位化,但多數仍停留在營運系統,生產端 IoT 與 AI 應用不足,數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

同時,隨著「數位雙生」的發展,企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」,在導入新技術前,先模擬其對現有產線的影響,或預測潛在風險與資源耗損,避免浪費;另外,在 AI 大規模應用下,數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練,降低數據外流風險,並支援在地資料中心部署,以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中,將智慧製造的 4 大技術整合,即能在自家領域有效推進。

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加速轉型關鍵夥伴登場!AWS 台北區域重磅上線

AWS 作為全球雲端運算領導者,深耕台灣市場多年,成為製造業升級「智慧製造」的鑰匙之一,提供全方位資料策略、生成式 AI 創新、敏捷性等多種解決方案,協助製造業突破瓶頸。

過往製造業資料分散在 IoT 裝置、舊設備、資料湖、雲端資料庫與內部系統中,缺乏統一結構與命名規則,也受到組織文化與部門隔閡影響,導致難以擴展或有效利用。藉由「AWS 工業資料經緯」框架,能支援多來源數據關聯與脈絡化,可用於分析、AI 模型訓練與數位應用程式開發,讓資料運用最大化。藉由 AWS 的高性價比基礎設施與豐富合作夥伴網路,企業可大規模部署生成式 AI 應用。

製造業期待透過生成式 AI 來加速產品開發、提升營運效率、優化供應鏈並強化客戶體驗。AWS 提供完整 AI / ML 服務,支援模型建置、訓練、推論與部署全流程,助企業快速、安全落實 AI 應用。企業可將專有資料導入基礎模型,進行微調與最佳化應用。

同時,為協助製造業在全球市場中維持高度韌性與營運敏捷性,AWS 已於 2025 年初在台灣設立全新 AWS 台北區域,涵蓋三個可用區,將使企業能就地處理與儲存必須留存於台灣的資料,確保資料主權與合規性,同時降低延遲、提升應變速度。AWS 預期將在台北投入數十億美元於營運、基礎設施與客戶支持,幫助製造業數位轉型。

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