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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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