【圖解】YouTuber人氣退潮、百萬訂閱淪為無效數字?一張圖看懂影音龍頭的困境
【圖解】YouTuber人氣退潮、百萬訂閱淪為無效數字?一張圖看懂影音龍頭的困境

當一個YouTube頻道達成100萬訂閱,就會被官方認定為「黃金創作者」,Google不但會親自頒發一張金閃閃的獎牌,從此之後,還能獲得比其他 YouTuber 更豐富的商業資源及合作機會。

對創作者來說,這100萬大關就和上市公司一年營收要破100億美元一樣困難,但卻意義非凡。

但是,近日在網上百萬YouTuber們卻掀起一陣瘋狂討論—— 不少頻道的人氣似乎大幅下滑,「訂閱數」和「觀看數」不成比,明明有 100~200 萬的訂閱,過去發表一支影片少說也有20~30萬保底觀看數,但如今不少影片卻不到 10 萬觀看。

台灣百萬 YouTuber 爆發至已經過了整整 3 年,業界不只一人直指YouTube內容早已供大於需、太過飽和,隨著日前平台黃標爭議不斷、 Podcast也崛起,一批新型態的創作者開始走紅,如今YouTuber們是真的人氣衰退了嗎?創作者和觀眾間的關係,發生了什麼變化?《數位時代》整理出OpView社群口碑資料庫2019年1月到2020年9月收錄的YouTube資料,用一張圖、4組數字來解答!

*資料來源也包含 OpView 與先勢行銷傳播集團共同發布《第三類媒體年度報告》及維基百科。

可以見得,YouTube仍是台灣民眾必用的日常社群平台,但隨著內容開始飽和,觀眾似乎開始審美疲勞,黏著度也不如以王,Podcast平台及雲端遊戲的崛起,也進一步分散了觀眾的注意力。

延伸閱讀:邊看YouTube邊網購!比起其他社群平台,影片導購有哪些優勢?

「記得訂閱、打開小鈴鐺」,成了無用的浪漫想像

「『記得訂閱頻道,打開小鈴鐺』,這句話只是一個沒有用的浪漫想像。」YouTube頻道超過200萬訂閱的Joeman,日前在一場談起台灣YouTuber所面臨困境的演講上說道。

當市場飽和,想做出別於他人的好內容已經很難,但隨之而來另一個嚴重的問題,就是「訂閱無效化」。他逗趣又心酸地打了一個比方—訂閱數就像貨幣一樣會「通貨膨脹」,過去的10萬訂閱和如今的10萬訂閱,稀缺性完全不同。

談起這一現象產生的原因,主要有兩點。

第一,YouTube平台演算機制太準確,用戶一打開主頁就會看到感興趣的內容,也就漸漸不會靠點開「訂閱內容」這一功能來找要看的東西,第一步的觀看入口已經不同。

第二,就算開啟小鈴鐺,有時粉絲也不會真的收到YouTube通知,雖然這一狀況官方並未核實,但隨著各大社群平台演算法不斷改變,這已不僅僅是在YouTube會遇到的問題,Facebook、Instagram也面臨同樣的狀況。

訂閱轉換率變差,百萬訂閱只能「參考」

狀況到底有多嚴重?他以近期自己上傳的10支影片數據舉例,平均觀看數為54.4萬,以他 200 多萬的訂閱數來算,「觀看轉換率(平均影片觀看數/訂閱人數)」為27.2%,雖然這成績不算差,但若實際細一步深究,有多少觀眾是從「訂閱內容」中點進來的,比例只有3.35%。

他再舉了幾個台灣人都熟知的YouTuber,其中表現最好的,像是全台訂閱數排名第一的「這群人」,轉換率超過50%;但台灣第一個YouTuber 、人稱長青樹的蔡阿嘎,由於近年開設不少新的副頻道,流量有些分散,轉換率僅為10% 左右;最令人意外的則是阿滴英文,竟然只有4.4%,「這是做教學教育頻道的困境,很多人覺得訂閱了英語就會變好,不會真的打開來看。」

PressPlay也持相同觀點,認為如今YouTube頻道實在太多,觀眾有太多選擇,即使訂閱了不一定會收看,無論如何,最後仍回歸到一件事——好的內容才有拉力,持續產出好內容,才是關鍵。

簡訊設計/圖文不符共同創辦人張志祺本身也是YouTuber ,在日前接受《數位時代》採訪時提起YouTube生態環境的變化,他表示現在內容開始進一步從 UGC(用戶產生內容)走向 PGC(專業產製內容)。

「因為娛樂,大家還是希望更俐落的娛樂,當 YouTube 源源不斷有更大的投資進來,會再產生更大的 PGC 內容,那個時候觀眾的娛樂體驗,就回不去了。」

責任編輯:錢玉紘

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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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