課程緣起
在向平台提案的時候，你是否有這樣的心情？
生氣：明明自己的內容感覺比平台上的還優質，為何一直被打槍？陌生：感覺自己和平台之間有面高牆，完全無法理解平台在想什麼！難道我的內容真的這麼不好嗎？今天，我們就來為你解惑！由 OTT 平台方現身講解他們評估內容的方式、他們的需求，原來 OTT 在乎的不只有內容，他們也在乎數據，我們期望藉由這堂課，讓內容製作方得以換位思考，讓你們未來和平台打交道時，能更加有策略，不再備感壓力。
課程核心特色
這堂課，不是實做課，是觀念課，我們也期待給學員的不是標準答案，而是思考模式。我們並不會教如何做影音內容，也不會詳細教導怎麼提案，我們真正教的是學員該怎麼檢查自己的內容適合什麼平台，不要把提案書送去不對的地方！讓內容製作方在與平台溝通時，能更加有策略及方法！
這堂課將分享 OTT 的思考邏輯，並教授如何撰寫提案前的自我審查表，知己知彼，才能百戰百勝！了解自己的內容，和 OTT 平台思維，才能讓你提案成功率加倍！
讓想進入內容平台方工作的學員能完整認識 OTT 平台的運作模式！
此堂課的將由先介紹 OTT 與電視的區別，到 OTT 的商業模式，再到 OTT 後台數據分析的運作模式，讓你深入了解 OTT 的工作型態！
讓身為 YouTube 創作者的你，參考平台方操作數據的方式，運用到自己的頻道上！
此堂課將傳授 OTT 如何分析後台數據，運用數據來描繪受眾輪廓，藉此協助內容的產出，作為 YouTube 創作者的你，如何分析後台數據是一門重要的課題，參考 OTT 平台數據分析方式，讓你更加可以抓住粉絲的心！
課程單元規劃
章節一：產業關鍵字＿OTT
這個章節將介紹：
1. 什麼是 OTT。
2. OTT 商業模式。
3. 模擬平台評估思維，如何提案前自我審查。在這個章節裡頭，將由淺入深地帶你認識 OTT，暸解他們的運作、思考，並且教你如何在提案前評估自己的內容適不適合 OTT。
- 除了上圖自檢表的問題之外，同時你也要審查以下問題：
核心受眾：
影音內容時長：
影音內容的類型：
是否有過「成功作品」？
是否有足夠的資金獨自完成作品？
章節二：如何以數據協助內容製作與傳播
1.內容製播全流程分析方法
2.如何解讀平台數據，包含用戶觀看行為、用戶偏好、討論度、正負評價等等。這章節將引用範例，具體地帶學員明白，平台會利用哪些數據來描繪用戶畫像，了解用戶觀看行為、用戶偏好、用戶從何而來，又是如何解讀點播率、討論度、正負評價？此門課皆會詳盡地為學員解答。
透過下圖，你可以看出什麼？
教學方式：投影片講課。
專有名詞解釋
OTT（英語：Over-The-Top Media Services）：透過網路進行影音的媒體服務，如 NETFLIX、愛奇藝、KKTV 等等。PGC（英語：Professionally Generated Content，專業生產內容)：為互聯網術語，指專業者提供內容，如愛奇藝、Netflix 等等。UGC（英語：User Generated Content，用戶生產內容)：指使用者提供內容，如 YouTube、抖音等等。關於講師
講師 Verada：
在階級分明的內容產業，從製作方到平台方：近身體會過頂級創作者要如何立住不敗地位的焦慮、處在平臺方掙扎在感性的創作以及理性的數據中要如何讓業務活下去…..在每種身份轉換中，累積對產業的觀察和見解。
曾以數據調研輔助知名 IP《奇葩說》優化。曾在字節跳動擔任內容管理者。講師 Zoe：
前阿里巴巴 集團商業智能資深經理前優酷土豆 戰略數據分析總監回覆與作業設計
- 預計回答問題的頻率：前兩個月，每個禮拜回覆一次，兩個月後，改為一個月一次。
- 預計批改作業的頻率：前兩個月，每兩個禮拜回復一次，兩個月後，改為一個月一次。
- 預計作業設計與批改方式
作業1：給平台的一份提案書
根據以上自檢表，輔以過往作品或參考作品的數據或公開資料數據，撰寫一份給平台的提案書，並說明預計提給哪些平台？
指導單位：
