SimLens—觀眾行為模擬：揭示影片留存與互動的關鍵密碼
- 國立中央大學
- SimLens
在影音內容爆炸的時代，創作者常常花費大量時間與資源製作影片，卻要等到影片上線、流量累積後，才能知道觀眾是否買單。這樣的試錯不僅成本高、效率低，也讓許多潛力影片因錯失最佳調整時機而失敗。SimLens 正是為了解決這個問題而誕生的 AI 觀眾行為模擬平台，能在影片上線前即預測觀眾的真實反應，輸出留存曲線、情緒熱力圖、Hook Score 與精華片段建議，讓創作者快速掌握哪些內容能吸引觀眾、哪些橋段需要調整。不同於傳統的市面統計工具，SimLens 提供的是「預測」而非「事後回顧」，幫助創作者大幅縮短試錯週期、降低製作風險。未來，SimLens 將持續結合多平台數據與 AI 技術，成為創作者打造爆款內容的最佳幫手，代表新世代的創作流程──不再等待流量驗證，而是搶先預測、搶先成功。
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教練 萬岳憲2025-11-14 14:41:51致 SIMLENS團隊：藉由大數據分析結果提供創作者參考，我認為是具有參考價值的服務，但是與「藉以創作出受歡迎影片」或許有可能的相關性，但是沒有直接的因果關係。創作者的創意，往往來自於豐富多元的知識背景所支持下的靈光乍現(eureka)，而參考分析數據後的創作，是否會讓大多數的創作內容，最後也會趨向於一致性？貴團隊提出的三大問題，其實在眾多的產業領域也會面臨這樣的課題，例如出版業如何知道新書會暢銷？電視台如何知道新節目會有高收視率？因此，建議團隊嘗試先進行小規模的實證測試，然後再發布實證結果以提升產品服務的說服力。
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SimLens2025-11-15 16:57:33感謝教練的詳細建議以及深度的觀察。我們完全認同教練所提到的第一點： SimLens 所提供的大數據分析，確實屬於有價值的參考資訊，而非保證作品成功的因果依據。 我們的定位並不是以數據取代創作的主體，而是希望在創作者完成初稿後，提供一個更科學的「風險降低與優化工具」，協助看見觀眾在節奏與理解上的可能斷點。 其次，教練提到創作核心源自於多元經驗下的靈光乍現（eureka moment），這點我們深表認同。也正因如此，SimLens 的目標不是介入創意本身，而是希望在創作者保持自身風格的前提下，協助了解不同族群對作品的接受度，避免因表達落差而失分。 換言之，創意依舊是作品的靈魂，SimLens 的角色只是讓創作者更能保留原創想法並提高命中率。 關於提出的第三點：「參考數據是否會導致內容同質化？」 我們理解此一潛在風險，因此在系統設計上，我們刻意避免提供「固定模板式建議」。SimLens 只會呈現「不同觀眾看同一部影片會有怎樣的反應」，而不是推薦應該拍什麼內容。 因此我們相信： SimLens 的作用是強化創作者找出自身風格在哪些族群最具吸引力，而非讓所有作品變得一致。 第四點，教練提到「出版業如何預測新書能否暢銷」、「電視台如何判斷新節目是否受觀眾喜愛」等跨產業的相似課題，我們也深感認同。這些產業同樣依賴試讀、試映、焦點團體等前測方法，但成本高、速度慢。SimLens 希望參考這些方法並進一步提升成為： 一套更快速、更低成本、可量化的前測機制，把「事後數據」提前到創作階段，使創作者與其他內容產業更有效掌握市場訊號。 最後，教練建議我們進行「小規模實證」以提升可信度，這是一個非常關鍵且具建設性的方向。我們已將其納入下一階段的主要工作，計畫包含： 1. 與小型創作者合作，取得影片上架後的實際 YouTube 留存曲線； 2. 與 SimLens 的模擬結果進行差異比較； 3. 以量化方式呈現誤差範圍，做為產品效用的初步驗證。 我們深信透過此階段性驗證，能更具體展現 SimLens 的可行性，也能讓本服務在未來的簡報與提案中具備更強的說服力。 再次感謝教練的指導，我們會將建議納入後續迭代，並在下一次的版本更新中呈現實證結果。
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