微短劇是什麼?一文解析商模:豪門、霸總、復仇⋯60秒狗血爽劇如何變現?
微短劇是什麼?一文解析商模:豪門、霸總、復仇⋯60秒狗血爽劇如何變現?

「一位走投無路女性,為了支付目前的醫療費,而同意與前科犯結婚⋯⋯。」 這曲折離奇的劇情,通通濃縮在短短100秒內。

這是2023年最受歡迎的微短劇《億萬富翁丈夫的雙重生活》(The Double Life of My Billionaire Husband)的第一集全部內容。

這種針對手機用戶制定、完全以「直式畫面」呈現的內容格式被稱為「微短劇」,與以往網路劇的長度相比,每集的長度大幅縮短,僅有60至90秒的內容,但故事情節卻「簡單暴力」,圖的是在短短的一分鐘內,抓住觀眾的眼球。

據中國媒體報導描述,微短劇劇情密集且反轉頻繁,「每15秒就有一個轉折,30秒有一個推進,最後10秒留下懸念。」

在題材上,從愛情、懸疑、科幻、動作等各類型都有,且劇情設計注重「爽感」,不乏豪門、霸總、復仇等吸引眼球的元素。

以「低成本」帶給人們快樂

2018年,在抖音推出後,中國首次出現微短劇。隨後,像是快手科技和騰訊等公司拍攝的影片吸引了數千萬習慣用直式螢幕觀看影片的年輕觀眾。根據統計,超過十億的中國網路用戶中,有一半人會看微短劇,而超過三分之一的人每天都會觀賞。

微短劇有別於TikTok上的影片,以其專業的製作以及快速進行且連續的故事編排,讓觀眾快速投入其中。這些短劇包含各種典型的言情羅曼史與復仇的劇情,不論是人物設定或是對話都有如公式一般,人們可以輕鬆預測到接下來會發生什麼事,卻又對後續的劇情感到欲罷不能。

為了讓觀眾快速上癮,製片團隊會將很多經典情節放在前面幾集,而後面的劇情則需要付費或是看廣告才能「解鎖」。一名製片人表示,有時候人們會為了繼續看下去,而花費10美元或20美元。

光是在2024年,透過廣告收入和用戶付費解鎖後續劇情的費用,微短劇產業收入成長35%,達到504.4億元人民幣(69.1億美元),超過了中國電影2024年整年的總票房收入。

微短劇之所以創造高收入,與其生產模式的創新息息相關。據《新華網》報導,首先是製作週期短,從拍攝到上線通常只需45天左右,遠低於傳統影視劇的製作週期;其次,製作成本較低,一部微短劇的製作成本在2-28萬美元之間,這使得投資風險大幅降低。

都是誰在看微短劇?

根據艾媒諮詢《2024年中國微短劇行業研究報告》顯示,45-64歲中老年用戶在微短劇重度受眾中佔比達43.2%,且付費活躍度高於整體平均水平;新華社引用最新數據指出,50歲以上用戶已佔總體觀眾的29.9%,在付費轉化率方面更超越年輕群體。

儘管中老年用戶快速崛起,艾瑞諮詢報告顯示,在2024年的微短劇市場裡,40歲到59歲的用戶佔比高達37.3%,60歲以上的用戶佔比也有12.1%,「中老年人群體已成為微短劇市場不容忽視的力量。」

ReelShort在美國的成功

製作《億萬富翁丈夫的雙重生活》的ReelShort平台,由加州北部設立的Crazy Maple Studio所經營,幕後老闆是來自中國的數位出版商「中文在線集團」,主要經營美國市場,該平台每月活躍用戶已超過1000萬。

事實上,ReelShort並非第一個在美國製作微短劇的公司。曾有一間製作微短劇的公司Quibi在2020年初登場,當時他們的初衷是希望為通勤族提供片場為5~10分鐘的新聞或娛樂影片,並且著重於尋找名人加持。但卻碰上新冠疫情爆發、大家只能待在家中的時期,最後Quibi也在同年停止營運。

ReelShort也吸取Quibi的失敗經驗,比起演員卡司,他們更著重於讓人沉迷的刺激情節,並且瞄準喜歡肥皂劇的女性,打造出讓這些核心受眾感興趣的影音作品,並借助YouTube、Instagram和TikTok等熱門社交平台的力量,透過一分鐘左右的短片,將觀眾引導至自己的平台上。

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ReelShort官方網站,用戶前三多的地區為美國、印度及菲律賓。
圖/ ReelShort

根據data.ai的統計,ReelShort在美國的下載量超過700萬次。數據公司Sensor Tower的資料則顯示,ReelShort在Apps Store及Google Play商店的最受歡迎娛樂應用程式排名都有在15名以內,合計收入應超過800萬美元。其中,該應用程式在2024年11月時的排名,超越TikTok數日,可見其在美國受歡迎的程度。

微短劇風潮希望複製TikTok在美國的成功

曾是深圳風險投資人、創辦了微短劇公司Luckyshort的Reeves Deng表示,中國擁有強大的微短劇供應鏈,世界上幾乎沒有其他地方可以與之競爭。

目前,中國製片公司每年推出5,000至8,000部新微短劇,是世界其他地區的10倍,像是愛奇藝和騰訊等中國串流巨頭,也已開始製作微短劇。

其中有越來越多中國企業在美國設立拍攝基地,希望複製TikTok的成功,進軍美國市場。這些公司以中國的拍攝和編劇團隊為核心,因此保持了較低的製作成本,而為了吸引西方觀眾的注意力,他們在美國則與當地的小型製作團隊或與電影公司合作。

不只中國企業嗅到微短劇商機,包含韓國的Tving、印度的JioCinema和印尼最大的本土視訊服務公司Vidio,現在也都在準備發布微短劇的影音內容。

根據業界高層的觀察,2024年不包含中國在內的海外微短劇產業規模已成長至20億美元。而全球下載量最多的微短劇APP ShortMax則是瞄準亞洲市場,透過多種語言的在地化內容擴張版圖。

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ShortMax則是瞄準亞洲市場,透過多種語言的在地化內容擴張版圖。
圖/ ShortMax

賈毅表示,他們沒有想和Netflix等串流平台競爭,而是服務不同需求的受眾,例如在通勤時或是上洗手間時想簡單打發時間的人們。

他認為,他們採用的是不同於以往的商業模式,而微短劇接下來將成為一種主要的娛樂形式,甚至有可能在幾年內超越傳統影劇市場。

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資料來源:紐約時報彭博社Raindance

責任編輯:李先泰

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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
2025.08.13 |

全球製造業正處於前所未有的挑戰中,從勞動力短缺、供應鏈脆弱,到淨零碳排與數位轉型需求的成長,每一項趨勢都正重新定義產業格局。對此,AWS 發布《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》白皮書,深入剖析製造業在全球地緣政治與市場變化下的挑戰與機會,提供台灣製造業適合的落地策略與最佳實踐方法。

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擔心無法回本、缺乏知識技術,台灣升級「智慧製造」卡關中

台灣製造業在全球供應鏈中扮演重要角色,但同時面臨地緣政治風險、技術門檻高、人才缺口大等多重挑戰。其中在供應鏈韌性方面,壓力更為顯著。根據英國營運持續協會統計,全球近 8 成企業在過去 12 個月曾遭遇供應鏈中斷事件,凸顯全球供應鏈的脆弱,台灣製造業也難以倖免,特別在國際局勢不確定性與在地原料依賴度高的情況下,會進一步放大成本與交期風險。

生成式 AI 應用快速擴展,預計 2025 年台灣企業導入將進入早期大眾階段,並以半導體產業為先導,逐步擴散至其他領域。DIGITIMES 調查顯示,已有 18.1% 的企業採用生成式 AI,並積極用於改善營運效率與產品良率,然而仍有 31.5% 的企業尚未規劃導入,主因包括成本考量、缺乏知識與技術、產業需求不明確,使企業在大規模部署時保持謹慎態度;資誠聯合會計師事務所發布的《2023 臺灣企業轉型現況及需求調查》也顯示,37% 的企業擔心智慧製造投資報酬率過低,30% 缺乏導入知識與技術,27% 不清楚如何實踐,導致智慧製造推動困難。在電子製造業迫切需要專業人才之際,許多產業面臨預算與數據分析能力不足的窘境。

AWS
圖/ AWS

此外,勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算,2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%,導致技術傳承與產線穩定性受衝擊;同時 2050 年淨零碳排目標,迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化;加上雖然 9 成企業已啟動數位化,但多數仍停留在營運系統,生產端 IoT 與 AI 應用不足,數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

同時,隨著「數位雙生」的發展,企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」,在導入新技術前,先模擬其對現有產線的影響,或預測潛在風險與資源耗損,避免浪費;另外,在 AI 大規模應用下,數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練,降低數據外流風險,並支援在地資料中心部署,以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中,將智慧製造的 4 大技術整合,即能在自家領域有效推進。

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加速轉型關鍵夥伴登場!AWS 台北區域重磅上線

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過往製造業資料分散在 IoT 裝置、舊設備、資料湖、雲端資料庫與內部系統中,缺乏統一結構與命名規則,也受到組織文化與部門隔閡影響,導致難以擴展或有效利用。藉由「AWS 工業資料經緯」框架,能支援多來源數據關聯與脈絡化,可用於分析、AI 模型訓練與數位應用程式開發,讓資料運用最大化。藉由 AWS 的高性價比基礎設施與豐富合作夥伴網路,企業可大規模部署生成式 AI 應用。

製造業期待透過生成式 AI 來加速產品開發、提升營運效率、優化供應鏈並強化客戶體驗。AWS 提供完整 AI / ML 服務,支援模型建置、訓練、推論與部署全流程,助企業快速、安全落實 AI 應用。企業可將專有資料導入基礎模型,進行微調與最佳化應用。

同時,為協助製造業在全球市場中維持高度韌性與營運敏捷性,AWS 已於 2025 年初在台灣設立全新 AWS 台北區域,涵蓋三個可用區,將使企業能就地處理與儲存必須留存於台灣的資料,確保資料主權與合規性,同時降低延遲、提升應變速度。AWS 預期將在台北投入數十億美元於營運、基礎設施與客戶支持,幫助製造業數位轉型。

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