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Podcast 聽眾比去年聽更久!「聲音變現」有多樂觀?KKBOX 、SoundOn 解密

2021-12-24 整理.撰文 林庭安
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還記得今年初最流行的 App 是什麼嗎?是 Clubhouse。根據 Sensor Tower 的數據,Clubhouse 今年 2 月下載量達 960 萬,這種新形態的語音社交模式,不只讓人一窺「聲音經濟」的魅力,也帶動國內外 Podcast 的滲透率與黏著度。

台灣本土最大 Podcast 託管服務平台 SoundOn 日前公布最新數據,目前集團全球用戶突破 1100 萬人,海外活躍用戶超過 5 成。這一年來,累積創作者達 2 萬人,產出超過 10 萬小時的聲音節目,用戶使用時間平均每天超過 42 分鐘,平台總聆聽量超過 14.8 億次。

延伸閱讀:Podcast 搶占消費者注意力!多少人聽?誰在聽?為什麼聽?行銷人一定要掌握

不只創作者眾多、產出豐富,聽眾的黏著度也提高。KKBOX 公布旗下 Podcast 的收聽數據,用戶每天平均聆聽時間從 2020 年的 40 分鐘,攀升至 70 分鐘。2021 年新上架單集數達 62 萬,總播放次數超過 1100 萬。

在聲音內容中找寄託!最熱門節目以娛樂、生活與心靈成長為大宗

過去人們多半是在通勤時間聽 Podcast,在疫情期間,聽眾的收聽模式有何轉變?KKCompany 公布的「2021 年台灣娛樂產業報告」指出,大家在疫情生活中,嘗試從聲音內容上找寄託。在 KKBOX 上,最受歡迎的節目以「娛樂、生活、心靈療癒」3 大類型為主;而在 5 月三級警戒後,親子類型節目的聆聽量成長 43%,讓「育兒頻道」成為 Podcast 最受歡迎的策展主題冠軍。

相比於 Spotify 日前公布的收聽習慣,在該平台上,2021 年台灣最受歡迎的 Podcast 類型是社會與文化、教育、喜劇、商業與科技及藝術與娛樂。與 KKBOX 相比,收聽類型較多元,但其實也不脫娛樂、生活及心靈成長。

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2021 Spotify 台灣最受歡迎 Podcast 節目由 Gooaye 股癌蟬聯榜首,甚至在包辦了最受歡迎的單集節目前 10 名。
蔡仁譯攝影

值得注意的是,Gooaye 股癌不只蟬聯台灣最受歡迎節目,在 2021 最受歡迎的單集節目中,也一手包辦榜單的前 10 名。以下是 2021 Spotify 台灣最受歡迎 Podcast 節目前 10 名,有空可以搜尋來聽聽:

2021 Spotify台灣最受歡迎Podcast節目

  1. Gooaye 股癌
  2. 百靈果
  3. 呱吉
  4. 台灣通勤第一品牌
  5. 雞來速
  6. 好味小姐開束縛我還你原形
  7. 唐陽雞酒屋
  8. 老高與小茉 Mr & Mrs Gao
  9. 大人的Small Talk
  10. 吳淡如人生實用商學院

投資者看好發展性:用戶黏著度高、廣告投放更精準

隨著 Podcast 收聽市場在台灣穩定成長,有不少人關心音頻產品要如何變現?放眼國外有許多現象顯示,投資者們對於 Podcast 的未來發展性,有頗高的期望。比方說,中國網易雲音樂平台 12 月初以市值 415 億港元(約新台幣 1475 億)在香港上市,它主要是利用線上音樂服務的訂閱制及販售社交娛樂服務的虛擬物品來變現;歐洲 Podcast 平台 Podimo 在 11 月底也獲得 7800 萬美元(約新台幣 21 億 6277 元)的投資。

SoundOn 集團執行長黃建翰指出,在投入聲音經濟之前,他曾當過市場研究員。當時做了許多深度訪談,受訪者都認為,雖然現在科技很發達、方便,人跟人之間的交流廣度變高,但卻少了溫度。

他認為,想找回過去人跟人之間的深度交流,聲音是最純粹的,而根據自家公司的數據顯示,聲音社群的黏著度很高,廣告投放也更精準。《2020 H1 台灣 Podcast 產業調查報告》指出,2020 年有多達 86% 的 Podcast 聽眾對 Podcast 廣告置入表示支持,且有將近 50% 的聽眾曾有過付費行為、近 15% 聽眾曾經購買過節目中的廣告商品。

不像其他影音平台有演算法推薦內容,Podcast 平台多半必須由使用者主動搜尋節目,這也使得聽眾忠誠度較高。當節目定位清楚、聽眾對主持人的黏著度又高,廣告成效也會跟著變好。

延伸閱讀:Spotify為何要做專屬於你的年度總回顧?背後的行銷學問可大了

2021 年 7 月,SoundOn 整併語音社交平台 Goodnight,開始摸索聲音如何跟社交結合。以新推出的 ON AIR 功能來說,不只延續 Podcast 的概念,更透過即時聊天的方式,拉近主持人與聽眾的距離。當創作者跟粉絲的互動頻繁,就能產生連結,進而衍生出贊助或訂閱的營利模式。SoundOn 的廣告、訂閱及贊助收入,帶動集團 2021 年營收成長 70%。

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AI 不只要懂數據,更要懂企業!Teradata 如何加速實現自主型企業?

2026-11-09 經理人 X 擎昊科技 X Teradata
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隨著生成式 AI 快速發展,AI 的角色正從回答問題、生成內容,進一步走向執行工作、參與決策,這也讓「自主型企業(Autonomous Enterprise)」成為企業數位轉型的新願景。在這樣的企業中,AI 不再只是被動等待人下指令的工具,而是可以在授權範圍內自主做出決策、執行任務,且會持續學習與優化的數位員工,而人則肩負起監督與審核的責任,確保 AI Agent 的決策與行動符合企業目標及治理要求。

然而,要實現自主型企業的願景,除了依靠強大的 AI 模型外,企業還需要掌握兩個關鍵:一是釐清自身希望透過 AI 解決哪些業務問題、達成什麼目標;二是讓 AI 真正理解企業的業務脈絡。這兩個關鍵,不僅決定 AI 能否從概念驗證(PoC)走向實際營運,更是企業朝自主型企業邁進的重要基礎。

邁向自主型企業,企業必須掌握的兩大關鍵

Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,企業在定義 AI 導入目標時,不能只著眼於技術是否可行,更應該從實際業務需求出發,設定明確且可衡量的成果與投資報酬。

舉例來說,金融業可能希望提高詐欺偵測率、降低風險;零售業則想要藉由個人化推薦提升轉換率與顧客體驗;製造業也許會將縮短生產週期、提升供應鏈效率列為目標。雖然不同產業對 AI 的期待各有不同,但共同點都是希望解決具體的業務問題,而不只是驗證 AI 能做到什麼。

第二個關鍵則是讓 AI 理解企業的業務脈絡。即使企業已經將所有資料集中在同一個平台,也不代表 AI 就能理解這些資料。例如,AI 可能知道某位客戶的交易金額下降,卻不知道背後究竟是受到合約條件改變、採購週期等哪一項因素影響。

換句話說,若 AI 不清楚數據背後的意義,以及企業實際的業務流程與決策依據,即便數據量再多、模型能力再強,仍難以做出適當判斷。因為真正影響企業決策的資訊,往往不只存在於數據本身,也可能藏在不同部門的作業流程、內部文件,甚至資深員工長年累積的經驗之中。

因此,企業不只要整合散落在不同系統、資料庫與文件中的數據,還必須建立資料之間的關聯,讓 AI 不只看得懂數據,更能理解數據背後的業務意義與決策邏輯。如此一來,AI 才不會像一名對公司業務一無所知的新進員工,而是能夠根據企業的實際情境做出適當判斷、執行任務。

Teradata 兩大解決方案,打造由知識與脈絡驅動的 AI

Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 認為,邁向自主型企業是一段漸進式的轉型歷程,若能讓 AI 充分理解業務脈絡,就有機會加快轉型腳步。為此,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用,讓 AI 不只理解企業的業務邏輯,更能將這些理解運用在實際任務中。

舉例來說,歐洲某醫療研究機構運用 Teradata 解決方案及自家資料庫,開發出一套僅有 200 萬個參數的輕量化 AI 模型,可預測不同病患族群未來 10 年內的疾病發生情況,提供相關單位及早做好醫療需求與資源規劃。美國某大型醫院透過 Teradata 平台整合病患數據,進而開發出可直接在資料庫內執行的病患風險分層模型,可從病患特徵去辨識其風險程度與照護需求,讓醫師據此規劃更精準的照護計畫。

擎昊
Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 表示,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用。
經理人

首先,Tera Context Engine 扮演的是企業知識整合與轉譯者。它能整合企業分散在四處的數據與內容,並納入內部專家長年累積的經驗,在符合數據治理規範的前提下,轉化為 AI 能夠理解與運用的企業智慧。換句話說,Context Engine 的價值不只是提供更多資料,而是讓 AI 理解資料背後的商業意涵,以及如何運用在實際情境中。

有了業務脈絡,下一步就是讓 AI 真正採取行動,這正是Tera Harness 所扮演的角色。它會結合 Context Engine 提供的知識與脈絡、企業設定的目標,如:提升客戶滿意度,讓 AI 去執行對應任務,並依據結果持續調整行動策略。而在涉及重要決策或較高風險的應用情境中,Harness 也能導入人機協作機制,由人介入決策、提供回饋,降低 AI 自主決策可能帶來的風險。

然而,當 AI 開始自主執行更多任務,企業也面臨另一項挑戰:如何在擴大 AI 應用的同時,兼顧主權 AI 與資安需求?對此,Sumeet Arora 指出,Tera Harness 支援地端、雲端及混合部署等不同 IT 架構,能夠配合資料所在位置去執行任務,企業可依據自身的治理與法遵要求彈性部署,將重要知識與商業機密留在內部可控的環境中。

此外,當 AI 開始承擔更複雜、執行時間更長的任務,如何避免因意外而導致任務中斷,也是企業相當關注的課題。為此,Teradata 在 Harness 中導入檢查點與記錄機制,倘若 AI 因意外而中斷正在執行的任務,Tera Harness 會從最近一次的檢查點接續執行,不必從頭再來,減少不必要的時間與成本浪費。同時,Harness 也具備高併發處理能力,可同時處理多個 AI 任務,提升 AI 參與日常營運的穩定性與可靠性。

從資料倉儲走向 AI 知識平台,Teradata 3.0 攜手擎昊加速企業轉型

Tera Context Engine 與 Tera Harness 的推出,不只協助企業加速 AI 應用落地,也反映 Teradata 對自身定位的轉變,正從傳統資料倉儲供應商,轉型為企業 AI 知識與 AI 執行能力的供應商,協助企業將分散的資料轉化為 AI 可理解的脈絡資訊,進而驅動智慧決策與自動化執行。

Richard Petley 進一步說明,Teradata 的發展可分為三個階段,在最初的 Teradata 1.0 時期,以軟硬體整合的資料倉儲設備為主,到 2.0 則轉向支援地端與雲端部署的現代化軟體,如今進入 3.0 階段,客戶不一定要採購整套資料倉儲解決方案,也能依需求導入 Context Engine 或 Harness。這樣的轉變,顯示 Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。

擎昊
Teradata 攜手台灣代理商擎昊科技,結合原廠 AI 技術與在地系統整合經驗,協助企業加速 AI 應用落地,邁向自主型企業。圖中由左至右,依序為 Teradata 首席產品長 Sumeet Arora、擎昊科技總經理劉宗坤及Teradata 首席營收長 Richard Petley。
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然而,再先進的技術架構,仍需要在地專業夥伴協助落地。而擎昊科技作為 Teradata 台灣代理商,不僅與原廠保持密切互動,更擁有深厚的技術實力,及豐富的企業級系統規劃、建置與整合經驗,協助企業打造穩定可靠的 IT 環境,讓 AI 應用能夠順利導入並持續運作。此次 Teradata 兩位高階管理者 Richard Petley 與 Sumeet Arora 來台,除了與企業客戶交流 AI 發展與應用需求,也攜手擎昊科技深化在地合作,共同拓展台灣市場。

面對缺工、高齡化與市場競爭加劇等挑戰,如何運用 AI 提升營運效率並強化決策能力,已是企業的當務之急,這也讓自主型企業成為未來必然的發展方向。在這條智慧轉型的路上,Teradata 將持續攜手擎昊科技,融合 AI 技術、企業知識與系統整合能力,協助企業加速 AI 應用落地,朝自主決策與智慧營運的新階段邁進。

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Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。
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