聰明地「和媒體共生」
聰明地「和媒體共生」
2003.02.01 | 科技

傑尼斯怎麼行銷藝人,確保走紅的機率?幾乎有一個序列性模式:就是從演電視劇開始,唱主題曲,然後辦演唱會,最後正式出道推出唱片,這個過程中,怎麼去運籌媒體,扮演著很重要的角色。
日劇《愛情白皮書》、《長假》捧紅木村拓哉,《人間失格》捧紅近畿小子,《魔女的條件》捧紅瀧澤秀明,你會發現傑尼斯不是一開始就靠出唱片去捧紅偶像,因為這時力量不夠、根基太淺,所以先會策略性地讓藝人去演電視劇,如果能搭配到好戲,就可以成功打下偶像基礎。
這是有步驟的方法論,比台灣的行銷細緻多了。
近畿小子在1994年演出《人間失格》,因為編導、卡司都強,創下最高收視後,近畿小子就非常受歡迎,這就是很典型的「偶像管理學」。學生劇是傑尼斯藝人常開始走紅的節目類型,因為主要目標觀眾是少女族群,傑尼斯少年偶像藝人很容易受到少女族群歡迎,先要有一開始的認同,後續加深加廣的認同,就可以有條裡地操作。
但要經營人氣偶像沒這麼簡單,不是一部戲就夠,傑尼斯不會靠一部戲就想捧紅偶像,這不符合它的經營邏輯。以近畿小子來說,演戲走紅之後,若照台灣作法當然是立刻發唱片、組團出道趕快趁勢捧紅。傑尼斯卻只讓近畿小子辦演唱會,硬是等到1997年,整個市場都非常期待、極度壓抑的情勢下,才推出單曲和專輯,果然兩張同時都拿下銷售第一。除了醞釀期待,其實也是先測試唱片市場,因為靠電視劇走紅後,歌曲能不能受歡迎還要靠演唱會的市場反應得知,傑尼斯是非常謹慎的。它們有一套解讀市場的心理學,是由緊密地監控群眾發展得來。

不會靠一部戲就想捧紅偶像

「和媒體共生」,是傑尼斯的另一高明策略,但它同時也具有「控制媒體」的力量。傑尼斯當然深知媒體力量,藝人先靠連續劇、綜藝節目走紅,但是在藝人走紅後,就會開始策略性運用掌握明星的優勢。比如說,想請傑尼斯藝人演出連續劇,就一定得讓他唱主題曲、甚至防堵非傑尼斯系統的少男偶像團體上媒體,因為它手上握有最紅的偶像,媒體想賺錢、高收視率都得靠傑尼斯。用商業術語來說,這就是產品壁壘,既進攻又防守。
不過,這陣子日劇缺乏代表作的疲軟現象,也讓傑尼斯過去獨霸市場的情形出現一些變化,收視率不如從前,傑尼斯和媒體共織的網子出現了一些裂縫,非傑尼斯的少男偶像團體w-inds趁勢走紅,這在以前是很難發生。
所以,為了避免集中單一市場風險,傑尼斯這幾年很重視台灣、香港、韓國等海外市場,除了最終目的是進軍大陸,我覺得也是打算從海外反推、再造人氣的策略,V6就是一個例子。
一旦在海外走紅,可以吸引媒體報導重新塑造偶像的人氣形象。由這點看,傑尼斯的媒體策略是非常靈活,非常強悍。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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