"Henry Soong is trying to make vertical microdrama series that don’t suck. That makes the Watch Club founder quite unique within this multibillion-dollar industry of apps that churn out formulaic, cringe-worthy content and use aggressive tactics to maximize in-app spending."-Watch Club is producing short video dramas and building a social network around them
過去一年,微短劇(microdrama)產業交出了一組讓傳統影視人難以忽視的成績單。即使內容經常被批評為公式化、粗糙、情節浮誇,像 ReelShort 與 DramaBox 這類平台,仍能在短時間內創造數億甚至十億美元等級的 App 內購收入。這件事本身,已經證明了一個殘酷卻清楚的事實:市場對「短、快、連續劇式內容」的需求是真實存在的,而且付費意願極高。
真正值得思考的問題,反而不是「微短劇行不行」,而是:
如果把品質真正拉上來,會發生什麼事?
一、低品質都能賺爆,代表天花板根本還沒被打到
目前主流微短劇平台的成功,很大程度來自三個要素:
高頻更新、情緒刺激、以及極度激進的內購設計。
內容本身是否細膩、是否耐看,反而不是優先考量。
這種模式能快速放大營收,但也同時暴露出一個結構性限制:
它高度依賴付費買量,缺乏長期社群與品牌黏著。
換句話說,這些平台證明的是「需求存在」,卻還沒證明「這會是一個可長期累積價值的內容生態」。而這正是高品質微短劇新創可能切入的縫隙。
二、AI 出現,讓「高品質」第一次具備規模化的可能
在過去,高品質影視內容幾乎等同於三個詞:昂貴、緩慢、不可複製。但 AI 正在改寫這條公式。
首先,在製作層面,AI 已大幅壓縮後製成本與時間。剪輯、補鏡、光線修正、版本管理,正逐步從「專業人力密集工作」轉為「工具化流程」。這代表,高品質內容不再必然意味著低產量。
其次,在在地化與全球分發上,AI 輔助翻譯與配音,正在把「一部好內容只能服務單一語言市場」的限制打破。一部受歡迎的微短劇,有機會在極短時間內推出多語版本,直接放大收入曲線。
最後,在內容研發本身,AI 也開始扮演「觀眾洞察引擎」的角色。從觀眾停留點、留言語意、角色討論熱度中反饋到創作端,讓劇情設計不再完全依賴直覺,而是進入可迭代、可優化的產品邏輯。
這讓「好內容」第一次成為可被系統化放大的資產,而不是只能靠少數天才賭命的藝術品。
三、真正的分水嶺:內容平台,還是內容社交網路?
這正是 Watch Club 這類新創嘗試走的方向。
Watch Club 的核心判斷並不是「拍更好的短劇就會贏」,而是:
電視與影集真正的價值,來自於人們看完之後想討論、想八卦、想站隊的社群行為。
在過去,這些行為散落在 Reddit、Twitter、Tumblr、Discord 等不同平台上;而 Watch Club 試圖把「內容本身」與「粉絲社群」收攏在同一個產品裡。這種設計,讓平台不只是分發內容,而是累積關係、文化與身份認同。
這個差異非常關鍵。
因為一旦社群開始在平台內自我繁殖,獲客成本就不再完全依賴廣告;而變現方式,也不再只剩下強迫式內購。
四、從中國到美國,產業路徑其實已被驗證
中國微短劇市場的爆發,早已證明「短劇+小額付費」是一條可行的商業路徑。但這一輪的美國新創,正在嘗試做一件不同的事:
把中國驗證過的內容節奏,與矽谷擅長的產品與社群設計結合。
這也是為什麼 Watch Club 能獲得 Google Ventures 等投資人青睞。它押注的不是某一部爆款,而是一個更接近「下一代娛樂社交平台」的想像。
五、真正的爆發條件,其實不是劇情,而是系統
綜合所有案例,可以看到:
高品質微短劇新創若要真正爆發,關鍵不在於「拍得多好看」,而在於是否同時具備四個系統能力:
- 內容工業化能力:能穩定產出高完成度作品,而非一次性神作。
- AI 輔助流程:讓品質與速度不再互斥。
- 社群原生設計:讓觀眾行為沉澱為關係與文化。
- 多元變現結構:從訂閱、廣告、IP 授權到角色經濟,而非單一內購。
當這四者同時成立時,微短劇就不再只是廉價娛樂,而有機會成為取代部分傳統串流電視的新型態內容平台。
真正的問題不是「會不會成功」,而是「誰先把它做對」
如果連低品質內容都能撐起數十億美元的市場,那麼在 AI 讓製作、分發、社群全面降本的此刻,高品質微短劇的新創爆發,幾乎不是「會不會發生」,而是「什麼時候、由誰發生」。
而這場競爭,注定不只是內容之爭,而是系統設計與產品哲學之爭。


















