數字會說話!百萬YouTuber安啾過氣了嗎?停更逾4月網酸「一堆YTR都這樣」 本人回應了

數字會說話!百萬YouTuber安啾過氣了嗎?停更逾4月網酸「一堆YTR都這樣」 本人回應了

image source:翻攝IG/anjouclever

文/姜雅馨

百萬YouTuber安啾創立YouTube頻道「安啾咪」,初期先是以Minecraft實況精華影片為主,後期開始主攻玩具DIY、生活日常及開箱影片,2016年安啾購買可以錄下人聲的萌萌小倉鼠,打造「迴聲小倉鼠合唱團」,影片截至目前為止突破464萬人次觀看,以「倉鼠教主」打響名氣。

但近幾個月陸續有觀眾發現安啾自上次發片已距離4個多月,不少人擔心安啾是否步入YouTuber停更危機,對此安啾本人也親自回應了。

百萬YouTuber安啾沒更新影片了?粉絲曝目前動向:轉戰短影片了

近日有網友在Dcard以「安啾好幾個月沒更新影片」為題發文,好奇安啾是不是發生什麼事,釣出許多粉絲回覆,「他現在好像比較專注在IG上耶!IG都有上小短片,可能想認真經營就比較放掉YouTube?」、「我剛好上週有巧遇安啾,有幸能簡單跟她聊到幾句,有問她YT影片近期比較少更新,她有說她近期努力在嘗試IG Reels的部分,所以大家可以多關注她的IG」、「她最近都轉戰短影片了,YouTube按Shorts也可以看到安啾最近的影片」、「轉戰短影片了~但還是懷念她的各種開箱」。

也有人稱讚安啾影片,「她是真的很可愛的人,少數覺得走可愛路線但不會討厭的人,從她的影片裡都能感受到某種世界和平的氣氛」、「平常滑IG時也能看到安啾的短片,最近也蠻常介紹美食,看安啾影片就是療癒」。

百萬YouTuber安啾截至目前為止已有4個多月沒有在YouTube頻道上新片。

▲百萬YouTuber安啾截至目前為止已有4個多月沒有在YouTube頻道上新片。

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安啾IG限時動態親自解惑!坦言沒放棄YouTube頻道:不想出怠慢的內容

對於觀眾的疑惑,安啾也親自在IG限時動態回覆,「或許在某些人眼裡,我擁有經濟相對寬裕的原生家庭,但資源也沒有優渥到往後人生無慮,離財富自由很遠,也並非富家子女」。

她強調,觀眾看到的一切都是自己這些年努力爭取的軌跡,儘管步伐小仍持續努力,「YouTube頻道沒有放掉,只是不想出怠慢的內容,各方面整頓好再好好出發。人與人之間總是容易缺乏相互了解,有和大家對話的機會,還是慶幸啦。」

百萬YouTuber安啾親自在IG限時動態回應YouTube頻道沒有上片原因。

▲百萬YouTuber安啾親自在IG限時動態回應YouTube頻道沒有上片原因。

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安啾真的過氣了嗎?網嘆「近期影片放棄掙扎」釣出本人:我還沒放棄

《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統來看近一年「安啾」聲量趨勢,可以發現5月13日安啾邀請嘉賓大謙、彥儒開箱玩具Magic Mixes,網路聲量累積85筆,綜觀整體聲量,也能發現網路上討論安啾一年內聲量僅有588筆。

另從《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統來看近一年「安啾」探索概念,包含「安啾好幾個月沒更新影片」、「一堆YTR都這樣」、「安啾是怎樣過氣的」成為網友討論熱詞,網友除了關注安啾逾4個月沒有上架YouTube長片,擔心安啾和其他YouTuber一樣面臨停更,還有人認為早期安啾很有個人特色,但近期影片放棄掙扎、已經過氣,安啾隨即回應平常跟大家有距離感,不過自己正嘗試旅遊相關內容,雖然有趣與否非常主觀,但對於影片資訊量很有信心,強調自己還沒放棄,眾人也為安啾後續規劃加油打氣。

「安啾」近一年聲量趨勢變化

image source:《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統

「安啾」近一年探索概念

image source:《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統

分析說明

分析區間:本文分析時間範圍為20221101日至20231031日。

資料來源:

KEYPO大數據關鍵引擎輿情分析系統擁有巨量資料,以人工智慧作語意分析之工具資料蒐集範圍:每月處理1000億以上中文資料的網路社群大數據資料庫,其內容涵蓋Facebook、YouTube、新聞媒體、討論區、部落格等網站。

研究方法:
KEYPO大數據關鍵引擎輿情分析系統擁有巨量資料,以人工智慧作語意分析之工具資料蒐集範圍:每月處理1000億以上中文資料的網路社群大數據資料庫,其內容涵蓋Facebook、YouTube、新聞媒體、討論區、部落格等網站,針對討論『安啾』相關文本進行分析,調查「網路聲量」(註1)、「探索概念」(註2)作為本分析依據。

*註1 網路聲量:透過『KEYPO大數據關鍵引擎』輿情分析系統,計算社群討論及新聞報導提及的文章則數,聲量越高代表討論越熱,能見度越高。

*註2 探索概念:將主題的文章進行概念分群(Concept Clustering),幫助讀者從巨量資料中快速掌握事件的來龍去脈;群中存在較高的議題相似度,群間則有較低的相關度;分群結果透過演算法抽取具有代表性的片語以呈現概念的意義。

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