比完訂戶數之後,下個戰場是廣告!Netflix 與 Disney+ 誰將勝出?
比完訂戶數之後,下個戰場是廣告!Netflix 與 Disney+ 誰將勝出?

近幾年,「串流影音(Over-the-topmedia,OTT)」從一個陌生的新興詞彙,成為你我熟悉的日常;尤其疫情期間,人們花費更多心力在網路上尋求娛樂,忘情地投入諸如YouTube、Netflix、Disney+、愛奇藝等串流影音平台,使得OTT與「聯網電視(Connected TV,CTV)」躍升為新一代數位熱點。

然而,Netflix與Disney等訂閱式串流服務商,卻逐漸遭遇增長瓶頸,急需拓展商業模式以營利。近期,兩大巨頭正如火如荼地開創自家的廣告變現路徑,相關動態成為業界注目焦點。TenMax將透過這篇文章,和你一起探究Netflix與Disney+的發展策略、廣告業務方向,以及OTT/CTV廣告持續高漲的投資潛力。

一、Netflix與Disney+的轉型戰役

Netflix:攜手微軟,不僅拼廣告更佈局遊戲

Netflix令人擔憂的消息頻傳:今年第一季財報顯示,公司整體營收正在放緩,且訂戶數量於10多年來,首次呈現衰退趨勢,較前一個季度減少約20萬會員。Netflix在今年5、6月分別裁員數百人,顯見問題之棘手;與此同時,Netflix CEO也已證實,將在今年11月於全球6個市場推出「含廣告內容的低價訂閱方案」,進軍廣告業務以爭取更多利潤,並透過推出低價方案以吸引更多的訂戶加入,若年底進展順利,可望於明年春季前推廣至全球。

NetFlix
圖/ Pixabay

根據《彭博社》報導指出,Netflix廣告方案預計每月向訂閱戶收取約7到9美元,約莫為目前高級方案15.49美元的一半;該廣告方案,計畫每小時安插4分鐘的廣告,出現時機將落在「節目開始前」與「影片播放中期」。據悉,Netflix目前尚未打算開放程序化廣告投放,而是透過直購方式,將手上的品牌廣告,統一投放給所有平台用戶,避免用戶重複觀看廣告,造成觀感不佳。

至於Netflix的廣告技術夥伴也早已定案,7月即宣佈和微軟攜手合作。業界普遍不解「為什麼是微軟?」論廣告技術與系統建構,生態系中無疑有其他更合適的選擇;推測微軟脫穎而出的原因,可能由於其作為沒有串流媒體庫(Streaming library)的廣告科技巨頭,避免直接與Netflix的主力業務發生競爭。

另一方面,微軟旗下不僅擁有Xbox,今年也進一步收購動視暴雪,於廣告和遊戲領域大舉擴張;無獨有偶,Netflix也在去年積極插旗遊戲市場,併購三個工作室,朝向遊戲製作與發行跨出腳步。如今,Netflix與微軟攜手合作,有助於在各方面相互幫襯,也有助確保Netflix的品牌安全;甚至一度有分析師指出「此項合作可能只是為日後的收購作準備」,直言微軟有意將Netflix收歸旗下。

Disney+:結盟The Trade Desk,打造迪士尼完整生態系

今年8月中數據顯示,迪士尼集團旗下的串流服務總訂戶數已攀達2.4億人次,正式超越Netflix的2.2億會員。乘勝追擊,Disney+也預計於今年12月推出廣告方案「Disney Plus Basic」,每月收費7.99美元,同時調漲無廣告方案費用至每月10.99美元。Disney+的行動,似乎更有所依據:根據觀察,官方發現集團旗下串流平台Hulu,高達三分之二使用者,表示願意接受廣告以享有更便宜的方案。據悉Disney+同樣將以「每小時4分鐘」的頻率投放廣告,秒數有15秒、30秒兩種規格;官方表示,將不會接受政治、酒類等廣告。

Disney+同樣在7月宣佈了廣告合作夥伴,正式結盟The Trade Desk,以打造「自助式投放」的程序化廣告平台為最終願景。迪士尼希望幫助品牌主運用平台中的第一方數據來達成行銷目標,並且可用版位將囊括旗下所有媒體平台如Hulu、ESPN+、ABC、Freeform、ESPN、國家地理頻道等。事實上,迪士尼早已表明,希望在2026年前,所有的業務都可以透過數位技術達成自動化,而在此前的銷售狀況中,迪士尼旗下40%廣告存量已是透過程序化方式完成銷售。

廣告業務外,Disney+正全力開發一個新的會員方案,整合迪士尼旗下的商品、創作內容與服務體驗,進行全管道跨域銷售,實現更大的收益版圖。迪士尼業務多元廣大,包含遊樂園、郵輪、影視製作、串流影音與周邊商品,這次Disney+新推出的整合服務會員計畫,將串流影音融入現有的會員制度,同時將整合會員資料,以提供更加客製化的內容,比如某位粉絲到了迪士尼遊樂園「浩克」園區,他將更有機會在Disney+被推薦《女浩克》影視作品,而非其他皮克斯或地理頻道的節目。

二、逐漸模糊的AVOD與SVOD界線

從Netflix與Disney+的發展策略可以發現,以訂閱收入為基礎的串流服務(SVOD),不免將走向訂閱、廣告盈利並存的商業模式,反映了串流影音市場逐漸模糊的定義界線。一般而言,OTT服務可以區分為三種模式:

1.以廣告為營利基礎的服務(Advertising-Based Videoon Demand, AVOD)

AVOD指的是平台不向觀眾收取影音觀看費用,而是透過置入廣告的方式以營利。例如我們熟悉的YouTube、Tubi等平台。

2.以訂閱收入為營利基礎的服務(Subscription Videoon Demand, SVOD)

SVOD和AVOD相對,指的是平台向用戶收取訂閱費用,同時確保無廣告的觀看環境。例如:過去的Netflix,Disney+,Friday等平台。

3.多頻道影音內容播送器(Multichannel Video Programming Distributor, MVPD)

MVPD指的是由串流媒體公司提供的整合性服務,可能涵蓋直播、點播內容、使用者的原創作品以及訂閱式平台的影音。例如:Hulu,Sling TV等。

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圖/ TenMax

根據Media Partners Asia(MPA)所發布的報告指出,台灣觀眾2021年Q2在AVOD加上SVOD的所花費的時間高達100億分鐘,其中AVOD平台服務就占了84%。可見以廣告為營利基礎的免費影音服務,仍是現今OTT的主流。尤其近年來,串流影音平台競爭日益激烈,消費者的訂閱預算被分散,使得各平台想要單純透過訂戶增長維持成長,幾乎難上加難。可以預期,未來SVOD與AVOD之間的界線將逐漸模糊,廣告盈利仍是多數串流平台無法迴避的路線。

除AVOD外,部分串流媒體也正發展基於CTV、含廣告的免費預定節目,此一模式稱為FAST(freead-supported streaming TV),與OTT不同在於,FAST需透過特定的連接設備(CTV),且提供之內容非隨選隨看,而是類似有線電視「排定節目表」的模式。

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圖/ TenMax

三、廣告主該注意些什麼?OTT、CTV躍升新行銷管道

Netflix與Disney+之爭,對行銷人而言為何值得關注?原因在於其中暗藏的行銷趨勢!串流影音與CTV已佔據消費者大量的時間與注目,若串流平台普遍將啟動廣告計劃,等同開啟了新的媒體選項,提供品牌納入佈局。
根據美國互動廣告協會(IAB)資料指出,影音廣告支出已於2020年起,連續兩年成長26%;其中,CTV是所有數位媒體廣告類型中,成長最為迅速的廣告項目。眼光回到台灣,有線電視雖曾長期主導台灣市場,但近年來新世代「剪線潮」興起,訂戶數已連續14季下降,截至2021年,全台灣高達46%的家中沒有訂閱有線電視;與此相對,CTV廣告營收則可望從2019年的5400萬美元,成長至2024年的8600萬美元,年複合成長率達9.9%——傳統有線電視和聯網電視在廣告預算上的消長,不難預見。

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圖/ TenMax

建議品牌應當掌握先機,及早參與OTT、CTV廣告市場,在前期便投入預算,實現全方位的媒體策略!

本文授權轉載自:TenMax

責任編輯:傅珮晴

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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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