立志當YouTuber、影片沒人看怎辦?阿神點出3祕訣,帶你踏進百萬網紅金殿堂
立志當YouTuber、影片沒人看怎辦?阿神點出3祕訣,帶你踏進百萬網紅金殿堂

編按:2021年6月中,台灣第一位百萬訂閱遊戲類YouTuber:阿神,正值大部分人才剛要開始衝事業的28歲時,他卻在自己即將跨越270萬訂閱數的頻道中宣布:「我要退休了!!」

埋首努力十餘年的阿神,不但見證了YouTuber 這個職業的誕生,更親身參與產業發展,甚至促進著此新興市場的繁盛。在正式宣告退休之後,阿神首度彙整多年來對 YouTube 的鑽研,以及他對YouTuber 的知識、製播技術、經驗案例及分析觀察傾囊相授,匯集成影音祕笈《阿神帶你進入YouTube 影音網紅金殿堂》與大家分享。

眾所皆知,阿神比許多YouTuber都更早起步,從學生時期就全心投入了這個工作,因此,他也比大多數人都清楚,究竟拍影片是適合當作興趣、還是用來賺錢?到底要經營到什麼程度才能養得活自己?面對愈來愈多的年輕人嚮往成為影音創作者,關於這點,阿神又有什麼建議呢?

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圖/ 尖端出版

幾歲開始最好?「有了人生經歷更好」

通常遇到粉絲問:「阿神,你覺得幾歲開始當YouTuber最適合?」他一律都建議「大學後再開始。」其實,阿神的意思並不是指大學以前就不能碰影音,「幾歲接觸都可以,但是請先當成興趣去學習、慢慢累積知識和技能。」

「喜歡分享是一件好事,」包括阿神自己,做影片的初衷也是分享,「只是不要太早把這當作人生的重心,不要讓它凌駕你的課業或者生活。」

至於為什麼建議從大學以後再開始?阿神表示,通常人要到這個時期,口條和身、心靈才會足夠成熟,也相對擁有一些經歷,「整體來說,人生到了這個階段,較能允許你產出品質比較好的影片。」

「畢竟,現在的生態和我十一、二年前進場的時候已經不一樣,如今觀眾眼裡,影片品質好是理所當然的事。」如同前篇所言,如果不能做出符合期待的作品,「缺乏人氣」或許還算是較和平的結果,若遇上偏激的觀看者,謾罵或酸言都無法避免,畢竟網路百態,「在身心還不夠成熟的情況下,我覺得並不適合面對這些。」

而且,大學生普遍擁有打工經歷,也因此能獲得部分經濟的獨立。「當有了一點錢之後,要升級設備就容易多了,而且,打工的經驗或許也可以成為製作影片的素材之一。」

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圖/ 尖端出版

當正職可以嗎?「穩定收入兩、三倍就可以」

對於大批年輕人夢想將YouTuber當正職工作,阿神坦言:「如今的YouTube已經不再是以前的藍海了,而是一片紅海,血紅色的那種。」

面對當前的生態,不管是大學畢業在即、思考是否投入這個圈子的人,又或者是已經有正職工作、還在觀望要不要轉職的人,阿神建議前者先找一份工作、後者則是不要輕易辭職,而且,最好都先把影音創作當成「興趣」經營。

「直到有一天,這個興趣所為你帶來的收益,能超過你正職的兩、三倍以上,並且可以穩定維持半年。」到那個時候,再來思考轉職也不遲。

「可能很多人會想說,為什麼不是可以和正職的薪水打平、或是超過一點點就好?」面對這個疑問,阿神表示,YouTuber實際上是一份風險相當高的職業,尤其是對有經濟壓力的人來說,為了彌補高風險,就得創造更高的收益,以防止哪一天生態驟變,打得人措手不及。

「其實只要稍微回想,有沒有哪個YouTuber是你曾經很喜歡他,可他現在卻消失了的?不是你不再看他的影片,而是他撐不下去、無法再繼續經營了。」幾秒鐘的時間,相信所有人腦海裡都浮現不少人選。

阿神說,這就是所謂的「風險」,「當YouTuber的時候,你很難去預測兩、三年後的自己是什麼樣子、會在哪裡。」

紅海之下,默默退場的人已不在少數。

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圖/ 尖端出版

沒人看我的影片怎麼辦?「穩紮穩打、互助成長」

說到流量,不少人的第一直覺都會是想辦法跟上時事、蹭熱度來吸引人。不過,阿神認為,這麼做當然可以,但不會是長久之計。

「十一年來,我認知到最重要的一件事情就是:YouTuber不是比賽誰紅得最快,而是誰可以在自己的圈子裡耕耘最久。」會這麼說,絕大部分也是因為阿神的親身經歷。阿神的頻道成長曲線很緩,從零爬到一百萬訂閱,他花了七年的時間,「對我而言,這不是比瞬間,是比誰的氣比較長。」

在經營頻道前期,比起「宣傳」,阿神認為「品質」和「片量」相對更重要。「第一,你要先把影片的質量提升,並且穩定更新一段時間、讓頻道裡已經有基本片量了,下一步再來思考宣傳。」

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圖/ 尖端出版

會這麼建議,也是依循現行的YouTube演算機制,「當一個人被吸引進來你的頻道後,你的影片有沒有夠好的質量吸引他看完一部、又繼續看下一部;如果你成功留住他,夠多的片量能幫你留住他更久。」這些看似小小的細節,卻是帶動頻道數據活躍的關鍵。

至於準備好以後,該怎麼宣傳、曝光?阿神提供了一個多年來都受用的方式,就是與其他創作者合作。「如果你身邊有大神可以帶你,那當然很好,可是,並不是每個人都有這樣的資源,你也不可能永遠依靠著對方。」關於合作對象,阿神認為,找一些和自己訂閱數相近的創作者互相幫助、一起成長是最好的。

「現在YouTube上厲害的人真的很多,新加入的創作者往往就是缺一個舞台,影片做得再好,沒有舞台的話就無法被人看見。」阿神表示,找到能互助成長的合作對象,就是拓展舞台的一種方式。

「YouTube就是一個現實的平台、是社會的縮影,你必須搞懂這個社會有什麼規則、是如何運作的,你才能讓自己的影片被更多人看到。」

本文授權轉載自《阿神帶你進入YouTube 影音網紅金殿堂》,尖端出版

責任編輯:張庭銉

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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