台灣網紅2年發750萬則業配文！短影音如何變現？2023網紅行銷趨勢一次看|數位時代 BusinessNext

AI公司iKala在今（27）日發布「2023網紅行銷趨勢報告書」，透過旗下產品KOL Radar（網紅雷達）爬梳2022年Facebook、Instagram、YouTube等社群平台上的台灣網紅貼文資料，共收錄超過25萬位不重複台灣KOL，並排除超過一年未更新社群之KOL社群帳號，整理出網紅行銷的3大趨勢：

第一，微型網紅人數大幅成長；
第二，短影音緊抓流量紅利，各平台開始重視影音導購變現；
第三，社群促購行為發展蓬勃。

該份報告也探討新興的3大網紅變現模式：線上募資、團購、超商聯名，顯見網紅IP化的創作者經濟，以及品牌未來可抓住的行銷商機。

網紅行銷3大趨勢

1. 微型網紅人數增加，較2021年成長3倍

根據iKala的KOL Radar數據統計，Instagram目前成為網紅的主力經營平台，且從近2年開始微型網紅人數暴增，平台上粉絲數小於3萬的網紅人數較2021年成長3倍，已經超過13萬人。

2. 短影音緊抓流量紅利，各平台開始重視影音導購變現

根據Meta官方數據指出，目前Instagram Reels內容已經占用戶使用總體時間的20%以上，未來也將持續成為平台的重點發展項目。

KOL Radar也觀察，在Instagram與YouTube平台上， 各級距網紅（依照粉絲數量，網紅也有分級別）之間互動率／觀看率的落差明顯縮小 ，與平台演算法鼓勵短影音創作有關，顛覆過去奈米網紅（粉絲在1萬人以下的素人宣傳）獨享流量紅利的現象。

同時，YouTube Shorts也將推出和一般影片相同的購物功能，並推出創作者銷售產品的分潤制度，以更完善的變現機制吸引品牌及創作者投入短影音內容產出。

3. 社群促購行為發展蓬勃，台灣網紅年累積超過750萬則業配文

根據紐約的社群研究機構《We Are Social》，近5成的消費者利用社群平台搜尋品牌帳號內容，顯見社群已成為消費者吸收資訊的主要管道。

KOL Radar AI業配貼文模型也統計，台灣Facebook、Instagram兩大社群在2021~2022年內的業配貼文累積總數高達764萬篇，且Facebook的業配貼文比率高達47%，可見Facebook在社群促購上的影響力仍相當可觀。

網紅3大變現新模式：線上募資、團購、超商聯名

近年來，網紅逐漸打造個人IP的內容變現模式，運用自身挾帶社群聲量的優勢，並透過結合自身專業技能、創作特色推出線上課程、周邊產品的作法蔚為風潮，也有網紅開始選擇募資平台作為商品的銷售通路，開啟變現新商機。

比如百萬網紅愛莉莎莎在去（2022）年推出線上課程——《從「流量經營」到「熱銷熱賣」》，在募資型線上課程平台「知識衛星」推出，上架10天就累積超過新台幣5,200萬元的營收，成為網路熱烈話題。

而隨著近年數位廣告成效逐漸降低，品牌轉往尋求更有效的轉單模式，在社群上掀起「網紅團購」商機。品牌會提供網紅專屬優惠折扣價與產品購買連結，讓網紅運用社群平台宣傳產品、號召粉絲購買，並從中抽取分潤。

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KOL Radar數據也發現，平台上的熱門業配產品與美食、護膚保養高度相關，消費者集中在18~~24歲及25~~34歲較具備消費能力的年輕世代之間，而女性占比高達72.2%，可推測網紅團購市場以女性消費者為主。

此外，「產品聯名」也成為目前網紅主要的變現模式之一。2022年超商與多名網紅陸續聯名推出不同的鮮食系列，引起廣大討論與搶購。透過網紅實際參與產品開發，雙方成功打造既有話題性、又能滿足市場需求的產品，為品牌帶來更多元的推廣機會。

抓住網紅商機，近9成企業有意導入AI科技輔助

根據Influencer Marketing Hub 調查指出，有超過8成的企業傾向在今年規劃網紅行銷相關預算，且近9成企業有意願導入AI科技執行網紅行銷專案，顯示社群管道受企業青睞，而企業也樂於使用AI技術輔助網紅行銷。

AI幫你一句話找到網紅？

iKala預告，將在4月推出KOL Radar自然語言搜尋網紅的全新體驗，透過AI賦能，讓用戶只需要一句話就能精準找到網紅，然尚未透露具體流程流程。

iKala創辦人暨執行長程世嘉也分享，團隊內部已經上線全系列生成式AI工具首頁iKala AI Labs，當中除了有自家佈署的最新模型ChatGPT、影像生成、翻譯、網紅搜尋，也包含其他開發中的AI產品和服務。

「通通用到飽用到爽，未來AMA（Ask Me Anything）可以直接詢問經過訓練的Sega機器人關於公司的各種大小事情。同仁不用自己花錢去買生成式AI工具，我們的AI大腦隨時跟著市面上最新的模型做更新。」程世嘉說。

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責任編輯：林美欣

以 AI 賦能核保，審查時間省六成

開始一張保單的旅程，核保是第一步，攸關保戶是否能儘速取得保障。投保過程中，若涉及既有病史或體況，核保便須介入評估，綜合審視商品條款、投保規則與法律規範，以決定是否承保，可說是一項高度專業的決策工程。

「以一份新契約為例，客戶的病歷資料可能厚達百頁。核保員得逐頁翻找診斷紀錄、用藥史與手術紀錄，判斷其對承保的影響。但大多數核保人員並不具備醫護背景，這方面的專業判斷力全靠長期經驗積累，導致傳統作業十分耗時。」蔡佳蓉解釋。

為此，富邦人壽建構「核保智能助理」，運用生成式 AI 摘要病歷，解決過往判讀大量專業英文病歷的痛點。這可不是把資料丟進 AI 資料庫就好——蔡佳蓉分享，導入過程中的挑戰之一，是為特種個資去識別化，需先透過個資遮罩工具處理病歷；此外，針對 AI 常見的「幻覺」風險，團隊也反覆調校提示詞，讓摘要報告力求精準正確。

她強調， AI 定位為「初篩與重點整理」的助手，最終決策權仍歸於核保員。透過 AI 摘要、核保員決策的人機協作模式，體況審查平均作業時間成功從 40 分鐘縮短至 15 分鐘，核保效率提升六成，讓核保同仁能將心力集中於高風險案件與例外處理。

以 AI 輔助判讀，加速理賠條款今昔對照

同樣面對大量資料判讀挑戰的，還有理賠。理賠是保險公司實踐承諾、展現服務價值的重要時刻，但隨著醫療技術不斷進步，許多保單條款當年訂定的手術項目，到了今天可能已發展出全新的治療方式。理賠人員需要從大量醫療資料中，判斷新技術是否符合條款約定，過程相當耗時，也需要高度的醫療專業知識。

對此，富邦人壽導入「理賠智能助理」，整合醫療資訊與內部顧問醫師的專業意見，協助理賠人員快速比對保單條款與客戶所接受治療的對應關係。例如，當醫療科技演進產生新的手術方式時，AI 可協助理賠人員快速了解該疾病與手術的進行方式，並檢索相關條款與內部規則，提供理賠判斷建議，縮短過去需逐一查找資料的時間。此外，系統亦能協助摘錄擷取診斷書、病理報告及醫療費用單據等理賠文件審核重點，大幅縮短人工判讀比對時間，讓理賠人員更專注於專業判斷與保戶溝通，加速理賠服務效率與一致性。

客戶服務處處主管張婉茹指出：「AI 除了加速理賠作業，也能將資深理賠人員的專業經驗與判斷邏輯濃縮為高效吸收的知識庫，協助新進同仁快速掌握案件重點與判斷依據，縮短學習曲線，並提升理賠判斷的一致性與品質。」透過 AI 助理減輕資料整理的負擔，理賠人員得以將精力回歸專業決策與客戶溝通。

以 AI 客服加速分流，前線服務更到位

在核保與理賠之外，最大量的服務場景是客服。張婉茹表示，隨著數位原生世代逐漸成為保戶主力，客戶傾向先自主操作解決問題，不會直接撥打電話；一旦選擇撥打電話，就代表問題已超出自助服務能處理的範圍。

對此，AI 客服的導入，不只是回答問題，更是協助客戶找到最適合服務管道的「智慧導航員」。「我們是第一線面對客戶，因此 AI 客服最重要的不是回答得多，而是回答得正確。」張婉茹表示，富邦人壽在設計上特別重視回答來源的可信度，透過既有知識庫與 FAQ 資料治理機制，讓 AI 優先扮演「理解需求、引導服務」的角色，確保保戶獲得正確且一致的資訊。

事實上，富邦人壽的文字客服早於大型語言模型盛行前便已上線，目前文字客服平均每月處理超過六萬則訊息，智能助理能即時理解客戶需求，將保單查詢、資料變更等簡易服務導引至 App 或線上平台快速完成；面對理賠、保單變更或保障內容等較複雜的需求，則由真人客服接手提供專業協助。讓簡單問題快速解決、複雜問題由專人服務，將有限的人力資源投入最需要專業與溫度的服務情境，讓分流機制發揮實際成效。

從核保員手中的病歷、理賠人員桌上的單據，到線上客服的迅速回應，富邦人壽的 AI 布局，始終緊貼第一線作業現場。張婉茹表示，科技發展不一定要一次 end to end 全到位，應該是不停小步快跑，慢慢把應用場景擴大。去年底推出的全新富邦人壽 App，將「簡單、貼心、隨行」的理念落實在使用者介面體驗上，就是一次階段性集大成的成果。

但無論 AI 如何加速資料判讀、優化流程，專業判斷與服務溫度仍是機器無法取代的核心。「要有專業，才能判斷 AI 的產出品質。」富邦人壽兩位主管也強調，科技迅速發展下，富邦人壽導入 AI，不是要取代核保員、理賠人員或客服人員，而是希望讓每一位同仁把時間花在最有價值的地方。當AI承接了流程中繁瑣的資料負荷，人員就能更專注在判斷、溝通與服務，讓同仁的專業與心力回歸到最需要判斷力與人情味的溝通之上，這才是真正以客戶為中心的 AI 轉型。也是富邦人壽實現「AI Everywhere」的旅途上不忘的目標。