「TikTok難民」湧入小紅書!下載量一週暴增194%,分析:熱潮恐曇花一現
「TikTok難民」湧入小紅書!下載量一週暴增194%,分析:熱潮恐曇花一現

短影音平台TikTok不賣就必須在美國下架的大限將於19日到期,近百萬美國「TiKToK難民」湧入中國社群小紅書國際版RedNote另尋新天地,不過他們必須接受中國嚴格監管與內容審查。分析認為這個現象恐怕只是暫時的。

據路透社報導,美國擬禁止TikTok的大限幾天前,RedNote本週在美國應用軟體下載排行榜飆升至榜首,湧入大量新用戶。

一名接近該公司人士透露,光是這兩天,小紅書就吸引超過70萬名新用戶。

美國調查公司Sensor Tower估計,本週RedNote在美國的下載量年增超過200%,較前一週成長194%。

報導提到,13日RedNote上名為「TikTok難民」的直播聊天中超過5萬名美國和中國用戶加入了聊天室。資深中國用戶雖然有些困惑,但還是對美國用戶表達歡迎,並就食品、青年失業等話題交換看法。

報導說,如此大規模的湧入似乎讓RedNote措手不及,兩名熟悉該公司的消息人士透露,小紅書正在努力尋找方法來審查英文內容並開發英譯中工具。

來自美國的「TikTok難民」是為了抗議TikTok的可能禁令而加入RedNote。

「美國人使用小紅書感覺就像對政府過度干預企業和隱私比出中指」,29歲的內容創作者基特瑞爾(Stella Kittrell)說。她表示,加入小紅書是希望與她覺得「很有幫助」的中國公司進一步合作。

目前為止,小紅書上的中國用戶對美國用戶表示歡迎。有些人主動提議教中文,有些人提供瀏覽中國網路的技巧,並警告新用戶避免提及或討論任何被認為「政治敏感」的話題。

小紅書仍是一款中國的應用程式,它與TikTok不同的是,TikTok分成了抖音和TikTok,前者服務於中國大陸,後者服務與國際市場;而小紅書則只有一款面向全球的中國應用,只是分成了中文版和包括英文在內的其他版本。

這意味著,用腳投票向美國政府表達不滿的這些「TikTok難民」,進入小紅書後必須接受中國嚴格監管與內容審查。

自由亞洲電台報導提到,TikTok在美國遭遇封禁危機,就是因為其無法澄清外界的擔憂:「作為中國公司,它可能成為中國政府收集使用者個資以及安全訊息的工具」這些美國用戶湧向另一款類似的中國社群,可能並未真的解決美國政府的擔憂;小紅書則有可能遭遇類似TikTok的命運。

社群上則有一些人提醒那些剛剛湧入小紅書的美國年輕人,這個中國平台上沒有真正的言論自由。

美國以性少數群體為主要受眾的媒體平台宣導者(advocate.com)13日在一篇文章中提到,一名TikTok用戶當天重返該平台,分享了她在小紅書上的遭遇:她因發布一張稍微有些暴露胸部的自拍照,以及一支提到「跨性別者困境」的影片而被封號。

報導引述一名目前身在美國的前中國媒體工作者表達對這波逃亡小紅書的觀感,「看起來很搞笑,從一個中國人管理的美國監獄翻牆去了另外一個中國人管理的中國監獄」。

中國媒體這兩天相當熱衷報導「TikTok難民」,一方面嘲笑美國當局,一方面著墨中國用戶如何熱烈歡迎美國新朋友,並樂觀預估小紅書可以藉此進軍並站穩國際市場;小紅書概念股也在大陸A股飆漲。

對此,中國網媒「文娛Talk」於1月15日發文分析,持保留看法。

文章指出,所謂「TikTok難民」,已然成為了外國網友進駐小紅書收取流量的一個關鍵標籤(tag);小紅書的演算法推薦明顯也在向這波新湧入的國際用戶、向這個流量tag傾斜,這種迎合將來會帶來哪些結果暫且沒辦法下定論,但可以確信的是絕對不會全是正向。

打個比方:作為一個在小紅書深耕了很久的使用者,每天兢兢業業發內容,寫測評,最後發現數據、評價還不如老外發一條用蹩腳中文打招呼說你好的影片,這是不是也令人寒心的。這裡只是例舉一下用戶心理,越是核心用戶越容易滋生這樣的心理,而核心用戶之所以被稱為核心,自然對於平台的重要性不言而喻,「接住樂子沒問題,但小紅書你啊可別撿了芝麻丟了西瓜」。

文章分析,成為全球性社區的可能性是存在的,但並不是現在的小紅書。即使小紅書擁有中文網路相對開放的心態,能夠很好的包容各種文化的參與,也依然遵守著中文網路的審核機制與規則,同時保留著中文網路的特有文化。

這也意味著,除了語言之外,美國使用者們想在小紅書重新起號,混成新的網紅,他們原本適應的尺度、審美、文化,都需要經歷重塑,而「中文網路的審核機制,中文母語者可能都不能完全摸清,表達存在隔閡的外國網友們,真的能夠完全適應嗎?」

文章指出,跨平台構建社區文化本身就是個難題,即使在相同語言文化背景下。實際上,平台之間因審查機制或平台政策等原因導致的用戶小規模遷移,在中文網路社區,尤其是同人社區中尤為經常地發生,但結果無一例外,遷徙的用戶最終依然回歸到原本流量相對穩定、轉化更為成熟的平台。

文章最後說,TikTok的最後審判日尚未到來,屬於小紅書的全球化宏大敘事也遠沒到完全展開時候,更遑論結果了。

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本文授權轉載自:中央社

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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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