從八點檔一哥轉戰直播的陳昭榮，曾燒完了一部半的八點檔酬金老本，還是始終相信自己的內心、勇敢去闖。開始在社群上直播帶貨後，悟出了一套直播心法，他認為：「無論要賣什麼東西，都應該要嘗試用直播帶貨，因為就算你賣得不好，你還是可以賣公司品牌形象！」本文將節錄 成長駭客年會 2020 內容行銷大趨勢 短影音8秒決勝負 陳昭榮的演講精華。
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直播帶貨三要點：互動、信任、建立鐵粉
一開始陳昭榮便破題，舉出了直播三要點：
- 互動
- 凝聚信任
- 建立鐵粉
他指出，直播最容易讓觀眾覺得膩的三點有：
- 產品重複性高：你如果在上面賣書，可能看的都是你的員工，因為你本身沒有娛樂性，就算你有娛樂性，看久了都是相同的產品，容易讓觀看者厭倦。
- 老梗：車禍戲碼、突然出現的親戚、變臉⋯⋯等這種八點檔的老梗，很容易讓觀看者猜到的橋段就容易厭倦。
- 時間長：30 分鐘以上的直播時間就太長了，還有要記得跟觀看者產生互動，凝聚信任。
短影音最佳化流程4大心法完整分享
從直播帶貨起家，陳昭榮認為，隨著消費者注意力愈來愈少，與其學習直播，更重要的是「短影音」。短影音不僅能夠快速抓住消費者的注意力，更能快速引起購買慾望、促成消費。而他指出，短影音最佳化流程有四要點：
- 決定定位：陳昭榮解釋，一開始他賣魚，costco 賣鮭魚，買魚的通常是家庭主婦，但大家都看不起鯖魚，覺得鮭魚是舶來品，於是他選擇了挪威鯖魚，打出和 costco不同的定位。從 3 月開始做直播，他 10 月飛到挪威，把顧客拉到產地，讓顧客知道是用好的價格拿到優質產品。同時，他也從鯖魚客戶標籤名單發現，購買鯖魚的顧客都是每個家庭的黃金口袋，年齡約 30 – 45 歲的家庭主婦，這個名單什麼商品都會買，因此他也創造了其他額外的商機。
- 3 秒演算法：一個 15 – 30 秒的短影音，取決於黃金 3 秒，這三秒就能決定你的演算法。在短短三秒所出現的畫面，引起能給你消費者感官的標籤。(例如：電影預告片段）
- 8 秒完播率：若觀看者能打開一支影片、並撐到 8 秒，這支影片就很有可能會完播。(例如：預告片後的帶入劇情）
- 引流： 比如說，帶入劇情後，能夠引起觀看者進電影院觀看影片的慾望。
關聯性行為趨勢預測：前三秒畫面決定30秒影片是否完播
◼︎ 生鮮鯖魚肉
｜CV 標籤：鯖魚、魚、營養
｜預測動作（心理學）：
- 感官：魚腥味、油煙
- 猜心：需要煮、麻煩
◼︎ 已經烹飪過且擺盤好看的鯖魚
｜CV 標籤：煎、烤、鯖魚
｜預測動作（心理學）：
- 感官：燒烤味、香酥
- 猜心：配啤酒、好吃
正因為短短 3 秒就能決定你的演算法，所以比起生鮮的魚肉，烹煮過的鯖魚更能傳遞出「吱吱響、烤好的美味鯖魚」，陳昭榮強調，透過烤過、吱吱作響的熟食，以香味來帶動消費者的慾望，最後再放實際販售的商品，就能讓大家完全忘記生食處理起來有多麻煩。
影音推播關鍵：標籤權重
2017 年開始， facebook 開放直播，陳昭榮表示，那時直播還是大藍海，加上阿榮直播新鮮感很多，為此帶來了大量的流量紅利。在 2017 年 5 月，他鎖定「櫻桃」這項水果，透過人脈聯絡到了加州櫻桃的販賣商，大量採購大顆的櫻桃，原本在直播間的觀看者大約都是 5 – 600人左右，但那次加州櫻桃卻多達 6,000 位以上的觀看者！一個小時就賣了三百多萬。他認為，由於當時櫻桃是第一次出現在直播上，因此 facebook 給的權重非常高。
影音平台｜演算法推薦引擎｜權重
- ID：身份。收錄了你是誰、你的朋友是誰、興趣、年齡，過往的行為等的資料庫，這個資料庫有 2000 多個變數。
- 物件：內容。比如說，今天天氣溫度下降，我就會推播火鍋給媽媽族群。
- 場景：變數。溫度、天氣、節慶、雅虎關鍵字、重大平台的熱門標籤，用 python 爬蟲去比對。
影音內容大數據優化供應鏈
- 產業預測輪廓：小明看了一個雅虎的影片，背後就有演算法去比對你的用戶跟廣告的匹配行為，短影音捕捉用戶行為非常快，可以捕捉到消費者的「眼球行為」，這個人對什麼有興趣、喜歡什麼、討厭什麼等，也就是說：短影音可以捕捉到一個人很私密的行為。
- 用戶行為輪廓：將以上的資訊整理，就可以描繪出用戶行為。
短影音未來趨勢：影音整合線上線下，驅動需求與服務
- 短影音服務：訂購、定位、社交團購、內容訂閱、教育訓練、媒體聯播
- 內容驅動：影音服務可以驅動「需求」及「服務」
- 短影音+直播：影音逆襲整合線上線下商業模式，連路邊攤都會用直播做導購
最後，談到如全聯及全家這種垂直化的電商，做短影音的做法是不是不盡相同？陳昭榮表示，當你去全家結帳時，抬頭可以看到兩台電視機，你只要一抬頭你就會被計算一次線下行為，但由於投放廣告的成本太高，所以每個公司都想做自己的新聞台。我舉麥當勞的實際應用，若當下天氣炎熱的話，麥當勞的墊子螢幕會顯示出冰塊、紅茶，但天氣寒冷的時候就會顯示溫熱的玉米濃湯，這就是經典的「線上觸發線下成交」。
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