盜圖也能吸粉變現?小紅書直播主如何從轉賣仔,搖變為企業爭相合作的品牌推手?
盜圖也能吸粉變現?小紅書直播主如何從轉賣仔,搖變為企業爭相合作的品牌推手?

從退出羽生結弦周邊商品的轉賣約三個月後的某個夜晚,L拿起手機,把鏡頭對準自己,一邊將吸滿粉底液的粉撲輕壓在右臉頰上,一邊低聲說著:「延展性不錯,而且滿滋潤的」、「遮瑕力還不錯呢」。

鏡頭的另一端,有數百名觀眾正在收看。L此刻正透過中國的社群平臺「小紅書」,對著自己的粉絲進行直播,介紹日本的化妝品。

L的小紅書帳號後來轉做美妝保養品,目前已有四千多名追蹤者。想在X或Instagram上擁有四千名粉絲。

L所做的,正是近年帶動中國電商市場成長的核心—直播電商。帳號版主透過直播介紹商品,觀眾可以在小紅書平臺上完成購買與支付。這也是小紅書與其他全球知名社群平臺差異化的重要功能之一。據說,小紅書每月登入一次以上的活躍用戶約有兩億人,其中九成是十到三十多歲的女性。正因如此,小紅書直播電商多半以化妝品、女性時尚品牌與旅遊資訊為主。除此之外,除了直播帶貨之外,小紅書還允許在帳號在影片和圖片貼文中直接標註商品名,藉此引導用戶購買。

從形式上來看,有點像是網路版的購物頻道。然而,L的直播並非如專業銷售員般不斷拋出銷售話術,而是隨興地把多項商品攤在桌上,然後逐一試用,一邊體驗一邊跟觀眾分享最真實的感想,節奏鬆散隨意。

儘管如此,訂單的通知聲仍不斷響起。那天僅僅五分鐘的直播,L就收到四十筆訂單。只不過,直播當下她手上並沒有任何庫存。她會依據直播中得到的訂單,前往藥妝店或百貨公司採購,然後分別出貨給下單人。這是一種低風險的「無庫存轉賣」模式,依據不同的商品,利潤率可達三至五成,收益相當可觀。

盜用雜誌內容吸引粉絲

她投入小紅書轉賣生意,起源自新冠疫情的爆發。大學畢業後,她進入東京一家中資不動產公司,但2020年疫情的衝擊下,找房的人急遽減少,嚴重影響她的生計,畢竟她的收入有一半以上來自業績抽成。

2020年的夏天,L任職的公司雖然允許遠端辦公,但實際上幾乎無事可做。每天手機滑著滑著,最引起她注意的便是小紅書的直播帶貨。當時,幾位在日中國人透過直播介紹日本製的平底鍋,在封城與人流管制下,以幾乎翻倍的價格,賣到百無聊賴的中國消費者手中。

L決定自己也要來做直播,因此開始追蹤並分析多個受歡迎的在日中國人直播帳號。很快的,她發現成功的直播帳號有幾個共通點。

首先是,他們的主題非常明確。比起同時介紹動漫、甜點、時尚品牌等多種內容的帳號,專注於單一領域的帳號,追蹤的粉絲人數較多。其次,與粉絲之間的互動交流也很重要。追蹤人數超過一千人的帳號,大多每天會上傳數次照片或影片,並積極回答粉絲的提問,藉此建立信任關係。另一方面,曾因「爆買」現象引發話題的醫藥保健食品,這一領域的帳號數量太多,市場似乎已經趨於飽和。

綜合調查結果後,她決定開設一個專注於美妝保養的帳號。因為這塊領域她本來就具備一定知識和興趣,切入的門檻相對較低。

在中國的地方城市度過青春期的L,在來到日本之前幾乎沒化過什麼妝。來到日本後,琳瑯滿目的日本化妝品深深吸引了她。其中最讓她著迷的,是眼影和口紅的包裝設計。每一個包裝都像寶石或高級甜點那般精緻,和她在中國所見的化妝品完全不同。於是,為了滿足蒐集欲,她看到喜歡的包裝設計的化妝品就會買來收藏。大概到大學畢業時,她已掌握了一整套完整的「日式妝容」。

她在新建立的帳號上,發布的第一則貼文,是一張針對三十歲左右女性日本時尚雜誌中美容專欄的照片,文中附上了翻譯,介紹雜誌中日本模特兒所分享的彩妝技巧以及愛用品。這涉及了著作權侵害,但她也只是模仿其他時尚美容帳號的手法而已。對於不擅長寫文章的她來說,轉載雜誌的內容再做點補充,是最方便省事的方式。

沒想到,發文兩天後,L就收穫超過四十個「讚」,粉絲數也突破一百人。L嘗到甜頭後,開始到圖書館翻拍各種女性雜誌的美容專欄,並拆分成一小段一小段,每天分兩、三次發布貼文。帳號經營了三個禮拜左右,粉絲已經增加到約四百人。

帳號經營到這個階段,貼文開始陸陸續續帶來零星的訂單。一款名叫「Opera」的唇膏,是她在小紅書上販售的第一款商品。

研究與銷售全都靠社群網站

帳號開設約一個月、粉絲突破五百人時,她進行首次的直播帶貨。有八十名左右的觀眾下單,訂購了Opera唇膏和美容液等約三十件商品。

剛開始做直播帶貨時,她模仿深夜購物頻道,刻意誇大商品的功效。愈是浮誇、愈是大力稱讚,訂單就愈多。然而,用花言巧語換來的訂單,取消率也同樣居高不下。觀眾下完單、冷靜下來後,去網路上查看商品評價,看完後往往會臨時取消訂單。粉絲留存率低落也是問題之一。因為被誇張的話術煽動而購買的觀眾,假如實際使用後,發現品質不如預期,會覺得自己受騙上當,直接取消追蹤。

實際上,自從她改為現在這種「隨興聊天」的直播風格後,訂單取消率減半,粉絲人數也不斷穩定成長,帳號成立一年,粉絲已達四千人。光靠這個帳號,每月就能帶來約十五萬日圓的收入。

不久後,她收到了某間公關公司的聯絡。聯絡內容是希望她透過小紅書帳號,銷售某日本品牌的美容按摩儀,並提案回饋銷售額三成金額給她作為合作條件。後來,她進行了三次直播,總共賣出十五臺,進帳了約八萬日圓。獲利金額並不算多,但對她而言意義重大。L從轉賣起家不到三年,就接到了日本正規廠商的合作邀約,這帶給她了成就感。

事實上,日本企業近年來非常積極地透過直播電商打進中國市場,而背後的推手正是這些中國的網紅。

舉例來說,北海道最經典的伴手禮「白色戀人」,疫情期間因觀光人流管制而業績低迷。為了提振銷售,生產白色戀人的公司「石屋製菓」,便積極地透過所謂的KOL在中國進行直播帶貨。

而中國直播電商界的代表性人物,就是李佳琦。他於2017年首開直播帶貨先河,以滔滔不絕、舌粲蓮花的銷售口才和中性外貌走紅,石屋製菓在中國的直播帶貨便是選用了他。2022年一月的直播中,他在一分三十秒內售出十萬盒白色戀人,銷售額達一億日圓。然而,2023年九月,他對一名評論的觀眾回應的言論引發批評,陷入輿論風波,直播帶貨的領導地位連帶陷入危機。

但一名網紅消失後,會有另一位接上,想成為網紅的人源源不絕。受邀銷售美容按摩儀後,L下定決心要跳脫單純的轉賣仔,成為「在日KOL」。她不久後辭去房地產的工作,打算成立公司,全力投入小紅書直播帶貨的事業。

延伸閱讀:台灣人不愛買東西了嗎?真相是:一年幾百億新台幣,默默流向淘寶、拼多多!

本文授權轉載自《轉賣的地下經濟》,奧窪優木著,臉譜出版

轉賣的地下經濟
圖/ 臉譜出版

責任編輯:蘇柔瑋

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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