2025 Meet Pacific|《夜市王》推手謝乾乾揭創意秘訣:不用提前埋哏!找對「這個人」,觀眾就會買單
2025 Meet Pacific|《夜市王》推手謝乾乾揭創意秘訣:不用提前埋哏!找對「這個人」,觀眾就會買單

在數位內容世界裡,所有人都渴望握有那瓶能讓內容瞬間爆紅的「神秘醬汁」,勇奪第60屆金鐘獎「節目類節目創新獎」、《夜市王》背後推手謝乾鼎,在Meet Pacific論壇中給出答案:「隨意去調,然後當別人問的時候,再跟他說有這種東西。」

這句話拆解了當前內容創作界最大的迷思:所謂的成功,並非來自預先寫好的劇本,而是來自高速的市場反饋與對真實性的極致追求。

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迷思一:小心蹭熱陷阱!品牌最怕「媽媽怕你冷」

好奇心創意創辦人陳伯麒直言,許多企業僅憑想像進行創作,其結果就像是「媽媽怕你冷」——創作者根本不了解目標群體的需求,卻一廂情願地給予自認為對的內容,甚至演變成「尷尬的蹭熱度」的局面。

2025 Meet Pacific
我的檔期有限公司製作人謝乾鼎(左)和好奇心創意創辦人暨執行長陳伯麒(右)認為,絕不能預設劇本和梗。
圖/ 曾令懷攝影

要跨越這道鴻溝,圈內人給出的黃金法則非常實際: 直接找那個族群裡的人來當「內容顧問」或「背書合夥人」

以製作實境節目為例,謝乾鼎團隊在製作《夜市王》時,因為不熟悉烹飪細節,便找來專門販售爐具給攤販的顧問,解決專業問題。陳伯麒也分享了在策展時,因文案使用了台灣體制中並不存在的「心理醫生」(台灣僅有心理師),所幸被臨床心理界的朋友即時糾正的經歷。這些經驗證明,無論準備多充分的文獻調研,都比不上內行人的點撥。

迷思二:請不要準備「哏」!內容的戲劇性來自大膽假設

另一個容易陷入的迷思是「提前埋哏」。

謝乾鼎透露,《夜市王》這種實境節目其實並沒有「劇本」,製作單位無法要求參賽者扮演正派或反派。節目的成功,與其說來自腳本,不如說來自對觀眾的「大膽假設」——他們假設觀眾會開始在乎自己家附近夜市的比賽狀況,而結果證實這項假設奏效了。

夜市王 cover
圖/ 圖片來源/夜市王

而那些真正的爆紅金句和哏,都是在節目播出後,製作團隊觀察著觀眾的反饋,然後「順便」放大的,這與陳伯麒觀察到的現象一致:他們曾規劃一個展覽,意外發現其中一個「寫字」的小環節在社群上爆紅,因為當代有些族群喜歡這種跟自己對話的方式。團隊當下便迅速抓著這一點狂打廣告,大幅提高了討論度。

這突顯了社群內容操作的殘酷現實: 成功的祕密不是策劃力,而是執行的速度與彈性 。正如陳伯麒所言:「社群的時代沒有時間在那邊讓你慢慢地想一個梗。」 一旦發現社群在討論什麼、喜歡什麼,執行團隊能否立即跟進並創造下一波討論,才是關鍵。

迷思三:社群行銷的重點,是「真實性」

面對社群媒體的多元平台(Facebook、Instagram、TikTok),要讓內容擴散的行銷核心是什麼?兩位一致認為,社群用戶在追求的是「真實性」。

觀眾不只看精緻剪輯後的節目,他們更渴望看到「背後這群人長什麼樣子」,以及「台下會有什麼反應」。如果一個節目角色在螢幕上是高冷人設,但在社群上呈現出巨大的反差面貌,這正是消費者想要看到的。

平台差異僅在於內容形式:Instagram適合短影音與片段式的花絮;Facebook則更適合寫專業性、有衝突、或像是「我們怎麼做出來的」專題文章。然而,核心原則不變:你必須看到「真實的樣子」。這種即時的、真誠的互動,能有效產生觀看者與製作單位之間的連結,維持節目的熱度。

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低預算也能創造爆款嗎?

最後,在創業家社群裡,一個繞不開的議題是:低預算能否創造爆款?

以近期熱門的低預算自製節目《中文怪物》為例,該節目以新台幣500萬元的預算拍攝了六集。謝乾鼎計算,扣除高台搭建費20萬,以及假設所有來賓都沒領演出費的情況下,每集預算平均落在80萬左右。在必須耗費大量人力(主創團隊加上助理)和時間(每集至少18小時拍攝)的情況下,這絕對算是低預算。

中文怪物
圖/ 圖片來源/Ku's dream酷的夢- YouTube

謝乾鼎坦言,作為大型製作人,他會選擇「越來越穩」(意指預算越來越高),從2,000萬推向3,000萬、4,000萬,甚至5,000萬。這不是單純的成本上升,而是為了「保護這個市場」。如果大型製作者都開始消價競爭,年輕人將沒有生存空間。

因此,給予所有內容創業家的忠告是:低預算製作當然能拍出「好的作品」,但不能總是追求拍出「大作品」。你不需要追求精緻,但要追求更好的東西。在內容創作的黃金年代尾巴,所有創作者都應該共同抬高價格,讓市場回歸良性循環。畢竟,無論預算多寡,唯一不變的原則永遠是:有趣、好玩,才是吸引人們點擊作品的關鍵原因。

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本文授權轉載自創業小聚

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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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