KOL商業化後,粉絲還能信任他的推薦嗎?
KOL商業化後,粉絲還能信任他的推薦嗎?

從部落格成為第一種web2.0互動與創造內容工具開始,發聲工具太多,創造內容更容易,不管是文字、圖片、影片、短影片或Podcast,每個人都是媒體。你不發揮影響力影響別人,別人就會影響你。打開數位工具滿滿的都是「內容」,接著還有人正在開發虛擬社交平台,用更多新平台把新內容搬上去。平台超多,注意力被分散壓縮。

溫度、信任、風格,是KOL與粉絲的重要連結

如果要問KOL為什麼值得某一個人去follow(追蹤),答案是因為投緣、投其所好、你喜歡他,可能是因為興趣、說話方式,也可能是他帶給你的娛樂內容。如果提到KOL業配推薦,我認為其中有幾個重點因素要濃縮起來,首重「溫度」、「信任」及「風格」。

Gary Vaynerchuk(矽谷創業家,激勵家)曾經在書裡面分享KOL最重要的幾件事情,其中幾項是「真心做自己」,「不因短暫利益做虛假的內容詐騙社群」,「真心在乎跟自己互動的粉絲與其互動」。

上述我們說的要素「溫度、信任、風格」,溫度代表了互動跟社群之間的氣氛,把粉絲當做朋友一般、而不是一個會員的角色;信任則是維持KOL與粉絲連結的重要因素,推薦的商店與商品沒有地雷,標準始終如一;風格則是個人社群style,例如說有些人完全不管產品好不好用、不以功能取向,專門推薦漂亮的產品,這也是一種KOL的個人style。

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圖/ shutterstock

真心分享,不改變推薦標準為「信任」

智慧型手機普及的年代,我們每個人本身都是一個自媒體,平常我們都會介紹東西給我們的生活圈好朋友,推薦產品本來就是我們日常生活中會發生的事情,但如果要提到都給你錢了但你不會推薦,這件事情就涉及到產品跟公司的品牌是否會跟你的個人價值觀還有原則衝突。

以我自己個人過去操作的經驗舉例,所有「功能性」的產品可能大家的使用方面跟需求是不一樣的,所以不一定能夠達到每個人的喜好滿足需求。但是「民以食為天」,KOL推薦的美食至少他個人都是試吃過、也覺得好吃才會推薦,雖然每個人對於「好吃」的定義不同,但沒試過或不好吃、不夠自然、香精味太重的,絕對不會搬上台跟大家說「來喔,這個好吃,一起來團這個」,因為一定等著被爆頭。

KOL推薦粉絲的最後信任防線是「標準」

最重要的來了,「KOL商業化之後我們可以信任他推薦的事物嗎?」可以啊,當然可以,只要KOL沒有改變標準就行。回想「如果有人免費送你(是個素人)吸塵器,使用後覺得真的很好用,你就不推薦給朋友了嗎?」如果廠商給KOL錢要他把黑的講成白的,真的很難用的產品說超好用,有夠難吃的食物說好吃到不行、驚為天人,這樣就真的行不通了!

任何人推薦東西背後,本來就有一定程度的原則跟底線,思考KOL的事情之前可以先想想以我們個人平常在生活中的行為,事實上就是一個口碑傳播的大小節點問題而已。

素人影響力小、傳播節點小,KOL影響力大、傳播節點大,如果KOL收了錢做廠商的推廣對任何產品都來者不拒,那大概很快也沒有人願意相信這個KOL了。所以大部分的KOL都會細心篩選,愛惜羽毛,良好的粉絲與KOL的關係就是,粉絲知道KOL在幫廠商廣告,但KOL是細心挑選才執行業配行銷,品牌是請KOL放大產品優勢,替弱點緩頰說話,而不是昧著良心說話。

另外這部分還有一個KOL這一方的擔憂是「粉絲不喜歡看廣告,所以KOL一收業配,粉絲就跑怎麼辦?」這也是一個KOL關心的議題,再來找時間談談。

(本文由呂元鐘授權轉載自其Medium

責任編輯:陳建鈞

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關鍵字: #YouTuber #KOL
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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