步過多年「野蠻生長期」,Podcast如何席捲全球?
步過多年「野蠻生長期」,Podcast如何席捲全球?

去年起,台灣Podcast開始火熱,愈來愈多人感受到聲音的魅力。

由於歐美仍是Podcast產業遊戲規則的制定者,本篇不談市場規模、台灣熱潮等議題,而是整理今年以來,幾件我認為重要或有趣的Podcast產業事件,從中一窺未來產業的發展面貌。

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如同知名研究暨顧問公司Gartner認為,創新技術都會歷經乏人問津、泡沫化、泡沫破碎、復甦等階段;許多新興產業的發展,通常也不是線性的,而是會先歷經一段漫長的「野蠻生長期」,直到有企業看到機會點大舉投入、開始加劇市場競爭,最後進入態勢底定、寡占競爭局面。

依循前述這段路,Podcast產業走了十幾年的野蠻生長期,近年全球音樂串流平台龍頭Spotify大舉進軍後,才正式揭開競爭序幕。

Spotify
全球音樂串流平台龍頭Spotify。
圖/ shutterstock

連2年下重本不手軟,Spotify的野心促活市場競爭

2019年2月,Spotify宣布分別以2.3億美元收購Podcast製作公司Gimlet Media,以及1.4億美元收購Podcast創作平台Anchor,震撼全世界。

當市場還在猜測究竟Spotify對Podcast的想法是什麼,今年5月Spotify更以1億美元的天價與頂級創作者Joe Rogan簽下數年的獨家協議;隔月更宣布與藝人Kim Kardashian West及DC漫畫簽訂獨家Podcast節目合約。

連續兩年豪擲重金布局,Spotify的目標已相當明確:從上游(創作者)、中游(創作平台)到下游(收聽平台)通吃的集中化體系。

傳統的Podcast傳播管道是:創作者將聲音節目上傳至託管平台後,透過RSS(簡易資訊聚合協定)推播至各大收聽平台,在這情境下的Spotify只是「其中之一」;完成布局的Spotify將透過獨家內容、更有效率的廣告系統,以及整合「聽音樂」這件事的終端應用,成為「僅此一家」。

Spotify的舉動當然也帶動了市場競爭氣氛,其中最奮力與其一搏的是成立超過30年的美國衛星廣播公司SiriusXM。

為進軍數位領域,2019年SiriusXM先斥資30億美元收購網路電台Pandora;今年更踏入Podcast產業,以3.25億美元買下美國廣播公司E. W. Scripps旗下的Podcast業務服務,當中包括知名的聚合平台Stitcher以及廣告網。從收購路徑可以發現,SiriusXM的布局邏輯與Spotify大同小異,可以想見下一步也是加入爭奪頂尖創作者的行列。

或許是受到市場競爭熱度的刺激,本為Podcast濫觴卻又長期放置不理的蘋果公司(Apple),以及電商巨擘亞馬遜都有所行動。

因為不做廣告生意,蘋果公司的切入點,是找尋可以製作Apple TV+原創影視的Podcast創作、或是具有改編成Apple TV+原創影視內容潛力的Podcast。

亞馬遜則是將Podcast包進有聲書服務Audible及音樂服務 Amazon Music的內容範疇當中。兩家業者的目標都是想找到 Podcast 對其既有事業的加分點,而非大舉投入。

語音文字同步化,激發創作全新動能

最後,除了產業競爭升溫,其他業者也想從Podcast身上找到綜效,基於這兩點,我認為下一步值得密切關注的是,Podcast在創作與傳播型式上的進化。

創作上,傳統Podcast剪輯方式不僅費時,還難以多人協作。

透過語音轉文字(voice-to-text)技術,Descript這家新創將聲音檔轉成線上文件,只要刪除文字就能同時刪除語音;這點在修整語助詞,或是想刪掉某些關鍵字的時候堪稱神器。此外,Descript能利用AI學習你的聲音,當你回放錄音時,發現把某人的名字叫錯了,可以直接在文件上修正「文字」,之後AI會依照你的聲音自動合成語音補上。

傳播上,以往Podcast多指純聲音內容,如今有些Podcast創作者,也開始上傳錄音過程的影像到YouTube,且創造了百萬觀看成績,Podcast的「影片版」也成了一個新藍海。這對歷年來屢次嘗試挑戰影視領域的Spotify來說,當然又是一個難得的機會,最近已正式開始測試此項功能。

綜上所述,我認為台灣的Podcast熱潮剛好發生在一個很微妙的時間點: 歐美巨頭進入白熱戰、Podcast商業規則即將被重塑,創作與傳播型式,也將因技術的進步而發生躍進。

對台灣的創作者、聽眾、廣告主而言,Podcast是一個全新時期的黎明,但若放到全球商業及科技的框架下檢視,則是第一階段「野蠻生長期」的黃昏。

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雖然媒體與內容產業的發展,常與「在地」高度相關,因此歐美世界的發展趨勢,很大機會對台灣的影響不大,但前述的微妙時機點,值得創作者及業者納入對Podcast產業的思考與評估角度。

責任編輯:陳建鈞

(本文內容同步刊載於《數位時代》第316期,2020年9月號雜誌)
關鍵字: #Spotify #Podcast
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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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