【圖解】Podcast最新趨勢:你會用YouTube聽嗎?「乾爹」藏在哪?一文看懂
【圖解】Podcast最新趨勢:你會用YouTube聽嗎?「乾爹」藏在哪?一文看懂

聲音經濟品牌SoundOn(聲浪)發布「2023年度聲音經濟報告書」,內容指出去年有3,000多位活躍創作者,每月帶來近萬集的Podcast內容。其中,吳淡如持續蟬聯Podcast商業類與歷史類雙分類冠軍,《蔡阿嘎543》搶進喜劇音樂類第一,《敏迪選讀》則在新聞類排名亞軍。

與此同時,SoundOn透過問卷調查了解台灣Podcast節目聽眾的偏好、反饋與行為特徵,共回收2,541份有效問卷。

綜觀2023年,Podcast聽眾的輪廓分析與收聽習慣如何?多數人喜歡什麼樣的內容?

通勤、睡前是Podcast熱門收聽時段

相比2022年統計數據,男性聽眾在2023年提升約7%,男女收聽比例趨於平均。年齡層方面,主要落在23~44歲,居住城市無較大變化,仍然以北部聽眾占多數。

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Podcast聽眾樣貌。
圖/ SoundOn 2023 年度聲音經濟報告書

週間通勤時間、睡前是熱門收聽時段,週末、假日收聽量較低。此外,絕大多數聽眾(約72.4%)使用手機收聽Podcast。

聽眾收聽時段.jpg
聽眾收聽時段。
圖/ SoundOn 2023 年度聲音經濟報告書

以收聽管道來看,Apple Podcast常年稱霸冠軍(54.3%),其次是Spotify(40.5%),YouTube急起直追位居第三(15.1%)。究其原因是Video Podcast(有影像畫面的Podcast節目)成長,YouTube的使用量隨著提升。

SoundOn也發現,Podcast聽眾的教育程度偏高,大學生占比65.85%、研究所程度占比26.83%;並且具有消費力,收入介於新台幣6萬元~8萬元之間的群體占比最高,達35.44%。

知識水準高、消費力強.jpg
Podcast聽眾普遍知識水準高、消費力強。
圖/ SoundOn 2023 年度聲音經濟報告書

就算出現上千檔的活躍節目, 超過7成的聽眾依然會選擇固定收聽1~3個不同的Podcast頻道 ,顯示大多數人偏好特定興趣領域,同時重視時間的有效利用。

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Podcast聽眾習慣固定收聽1~3檔節目。
圖/ SoundOn 2023 年度聲音經濟報告書

「喜歡一個人才會想聽他說話。」SoundOn的報告書表示, 主持人與來賓是吸引聽眾的關鍵要素,凸顯人物魅力對吸引聽眾的重要性。 相比之下,節目的視覺設計、標題、簡介和評分等因素相對次要。

主持人跟來賓是吸引聽眾的最主要因素
主持人跟來賓是吸引聽眾的最主要因素。
圖/ SoundOn 2023 年度聲音經濟報告書

近期雖然開始流行Video Podcast,但多數聽眾傾向精華剪輯,也有部分聽眾認為「用聽得最對味」。

如果創作者想要提高訂閱金額?就必須為聽眾提供更多誘因。目前的內容訂閱市場仍以小額付費為主流,聽眾願意單月訂閱的金額以新台幣500元為上限,多數落在新台幣100~300元。

Podcast年度最夯!吳淡如、蔡阿嘎節目都進榜

就節目內容而言,2023各類別新增節目最多的前三名,分別是:教育、社會與文化、喜劇音樂。

短影音趨勢也蔓延到Podcast。SoundOn報告書指出, 10分鐘以內的節目成長至歷年新高29.61%,顯示創作者為因應社群趨勢,也嘗試將內容「畫重點」,目標更有效率地傳遞訊息。

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Podcast平均節目時長。
圖/ SoundOn 2023 年度聲音經濟報告書

2023年Podcast最熱門的六大類別節目,吳淡如兩節目持續蟬聯「商業」、「歷史」類別雙冠軍,蔡阿嘎、敏迪選讀、鄧惠文節目搶進分類前三榜。

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六大熱門類別年度排行。
圖/ SoundOn 2023 年度聲音經濟報告書
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年度熱門單集。
圖/ SoundOn 2023 年度聲音經濟報告書

假設創作者想要找尋贊助商的話, Podcast的「乾爹」主要來自3大產業:FMCG(快速消費品牌)、金融業、政府單位。

「Podcast聽眾輪廓與台灣電商消費族群高度覆蓋,受到FMCG產業喜愛;金融則因受法規設限,Podcast渠道更能完整傳遞廣告內容;而政府因樂於嘗試新的廣告渠道宣傳政策,佔比也較去年更提升。」SoundOn報告指出。

資料來源:2023聲音經濟報告

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #Podcast
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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