洞察與趨勢

還在只用英文? 帶來營收的「配音語言」因產業而異

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人工智能視頻翻譯、定位和配音工具

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完成第一支英文配音後,下一個煩惱自然浮現:「下一個該加哪種語言?」

多數人最先想到西班牙語,畢竟它是全球第二大使用語言。但分析了 80 國 4,023 位創作者、約 11 萬件配音專案的《State of AI Dubbing 2026》顯示,這個直覺其實偏了。先講結論:配音語言要依*內容類型(你的產業)*來挑,而非使用人口。就全產業平均而言,葡萄牙語(12.7%)已超越西班牙語(9.0%),而英語之後最具吸引力的語言,每個領域都截然不同。

Bar chart of average dubbing target-language share across all industries: English leads at 24.2%, with Portuguese second at 12.7%, ahead of Spanish at 9.0%. Source: State of AI Dubbing 2026 (n=112,797)

在第一篇〈AI 配音的勝負不在聲音,而在語言觸及〉中,我們指出全球競賽終究取決於你擴展到幾種語言。本篇邁出下一步,回答:那你的事業該從哪種語言開始?在下方找出你產業的「招牌語言」。

照人口挑語言,你會錯過觀眾

擴展新語言時最常見的錯誤,就是拿市場規模當尺:按人口或 GDP 把國家排序。看似合理,但資料證明真實的配音需求循著另一套邏輯。

《State of AI Dubbing 2026》交叉分析各產業的目標語言後發現,同一種語言的需求依領域不同,相差超過 3 倍。俄語在多數領域只有 2–3%,在遊戲卻飆到 10.5%。韓語整體平均約 3%,在科學與科技領域卻高達 12.5%。死守人口排名,你錯過的正是會看你內容的核心觀眾。

決定配音需求的,不是「講這語言的人有多少」,而是「那個語言圈的觀眾看什麼內容」。所以選語言的起點不是籠統的世界人口統計,而是你內容所屬產業的真實需求。

你產業的密技:「招牌語言」地圖

下表整理了 10 個產業的目標語言 Top 3,以及需求相較其他領域格外集中的「招牌語言」。招牌語言是你在英語之後的首選。

註:招牌語言綜合考量該產業內目標語言占比、相對於跨產業平均的超額需求,以及與全球趨勢的關聯後選出。

產業

目標語言 Top 3

招牌語言

教育

英語 · 西班牙語 · 葡萄牙語

無(語言分散)

科學‧科技

英語 · 韓語 · 西班牙語

韓語

商業‧金融

英語 · 西班牙語 · 葡萄牙語

印尼語

醫療‧健康

英語 · 葡萄牙語 · 西班牙語

日語

遊戲

英語 · 俄語 · 葡萄牙語

俄語

宗教

英語 · 葡萄牙語 · 西班牙語

葡萄牙語

談話‧訪談

英語 · 葡萄牙語 · 日語

日語

娛樂‧紀錄片

英語 · 法語 · 印地語

法語

動畫

印地語 · 葡萄牙語 · 英語

印地語

電影‧劇集

印地語 · 英語 · 印尼語

印地語

用法很簡單。找到你內容所屬的領域,把該產業的招牌語言排在英語之後。**遊戲就放俄語,科學‧科技就放韓語,紀錄片就放法語,緊接在英語後面。**這些都是只看人口排名時會被遠遠擠到後面的語言。

報告指出,印地語在動畫與電影的強勢,可能反映 Perso Dubbing 在印度與南亞的使用者組成。這兩個領域可作為市場「訊號」參考,但建議與自家觀看資料交叉驗證。

別人錯過的配音藍海:葡萄牙語

把所有產業的資料平均後,會看到更有趣的事實。英語之後使用最廣的語言不是西班牙語,而是葡萄牙語。葡萄牙語占整體 12.7%,西班牙語占 9.0%,即使西班牙語使用人口約多出 4 倍,名次仍被逆轉。

這場逆轉的背後,是人口 2 億的龐大市場巴西。葡萄牙語在幾乎所有領域都緊隨英語之後:宗教(25.2%)、談話(19.5%)、動畫(16.3%)、商業(13.5%)、醫療(12.0%)。它不是只在特定類型爆紅,而是不分領域都吃得開的「萬用第二名」。

實戰啟示很明確。若你產業的招牌語言不明,或英語之外只能再加一種語言,多數情況的答案就是葡萄牙語。先暫停反射性地選西班牙語,把巴西觀眾擺在第一順位試試。

BTS 創造了科學 YouTube 的需求?

另一個強烈訊號是韓語。它整體平均約 3%,看似平凡,但在科學與科技內容卻以 12.5% 的占比擊敗西班牙語(8.9%),穩居第二

這是橫掃全球市場的韓流內容延伸到此的結果。透過 BTS、魷魚遊戲、寄生上流入門韓國文化的全球觀眾,如今已不只圖娛樂,更開始用韓語消費知識與技術內容。實際上,以韓語為目標的配音約有 30% 集中在科學、技術、教育等「知識垂直領域」。這正是由娛樂導入的韓語需求,正往知識與技術領域進化的明確證據。

因此,製作教育、科學、技術、講座型內容的團隊,應把韓語放進最上層的候選,而非「之後再考慮」的清單。若每次都只看英語–西班牙語–中文這組合,就等於把這塊肥美的第二市場整個拱手讓給對手。

一眼看懂的產業優先順序指南

給正在煩惱英語之後先加哪種語言的你。


第 1

第 2

第 3

遊戲

俄語

葡萄牙語

德語

科學‧科技

韓語

西班牙語

日語

紀錄片‧娛樂

法語

印地語

葡萄牙語

宗教

葡萄牙語

西班牙語

印地語

醫療‧健康

葡萄牙語

西班牙語

日語

商業‧金融

西班牙語

葡萄牙語

印尼語

談話‧訪談

葡萄牙語

西班牙語

日語

教育

西班牙語

葡萄牙語


不確定屬於哪個產業?

先從葡萄牙語開始(萬用第二名)

那麼,你的內容該從哪裡開始?

用資料確認了各產業的語言需求後,執行策略剛好三步。

  1. 確認你內容的產業:在上表中找出對應領域,例如遊戲、教育、紀錄片等。

  2. 先配招牌語言:在你習慣放西班牙語、緊接英語的位置,改放資料驗證過的招牌語言。

  3. 逐步擴展到五種語言:以招牌語言為起點,依序加入第二、第三順位。報告指出,能掌握五種以上語言的創作者只有前 12%。光是跨過這一段,你在全球市場能掌握的流量規模就完全不同。

Perso Dubbing 支援超過 99 種語言的配音,並依據 909 個語言對的真實使用數據,為你的事業建議最合適的下一種語言。靠猜測或直覺選語言的時代已經過去。在全球創作者實際勝出的數據之上,設計你內容的下一個躍升點。

→ 用 Perso Dubbing 規劃你的下一種語言

常見問題

西班牙語和葡萄牙語,該先做哪個?

就跨產業平均而言,葡萄牙語(12.7%)領先西班牙語(9.0%)。隨著巴西市場成長,葡萄牙語在各領域都維持強勢。不過教育、商業等領域,西班牙語向來較強,因此先確認你自身產業的型態最為準確。

「招牌語言」究竟依什麼標準決定?

指的是某產業的目標語言占比,相較跨產業平均超出最明顯的語言。例如俄語在全產業平均僅約 3%,在遊戲產業卻升到 10.5%、約 3.3 倍,因此成為遊戲領域的招牌語言。

Perso Dubbing 支援多少種語言?

Perso Dubbing 支援超過 99 種語言的配音,包括英語、西班牙語、中文、日語、韓語、葡萄牙語、法語、德語、印地語、阿拉伯語等,語音辨識則涵蓋超過 100 種語言。


本文所有數據以 State of AI Dubbing 2026(Perso AI Data Team, 2026)為準。


完成第一支英文配音後,下一個煩惱自然浮現:「下一個該加哪種語言?」

多數人最先想到西班牙語,畢竟它是全球第二大使用語言。但分析了 80 國 4,023 位創作者、約 11 萬件配音專案的《State of AI Dubbing 2026》顯示,這個直覺其實偏了。先講結論:配音語言要依*內容類型(你的產業)*來挑,而非使用人口。就全產業平均而言,葡萄牙語(12.7%)已超越西班牙語(9.0%),而英語之後最具吸引力的語言,每個領域都截然不同。

Bar chart of average dubbing target-language share across all industries: English leads at 24.2%, with Portuguese second at 12.7%, ahead of Spanish at 9.0%. Source: State of AI Dubbing 2026 (n=112,797)

在第一篇〈AI 配音的勝負不在聲音,而在語言觸及〉中,我們指出全球競賽終究取決於你擴展到幾種語言。本篇邁出下一步,回答:那你的事業該從哪種語言開始?在下方找出你產業的「招牌語言」。

照人口挑語言,你會錯過觀眾

擴展新語言時最常見的錯誤,就是拿市場規模當尺:按人口或 GDP 把國家排序。看似合理,但資料證明真實的配音需求循著另一套邏輯。

《State of AI Dubbing 2026》交叉分析各產業的目標語言後發現,同一種語言的需求依領域不同,相差超過 3 倍。俄語在多數領域只有 2–3%,在遊戲卻飆到 10.5%。韓語整體平均約 3%,在科學與科技領域卻高達 12.5%。死守人口排名,你錯過的正是會看你內容的核心觀眾。

決定配音需求的,不是「講這語言的人有多少」,而是「那個語言圈的觀眾看什麼內容」。所以選語言的起點不是籠統的世界人口統計,而是你內容所屬產業的真實需求。

你產業的密技:「招牌語言」地圖

下表整理了 10 個產業的目標語言 Top 3,以及需求相較其他領域格外集中的「招牌語言」。招牌語言是你在英語之後的首選。

註:招牌語言綜合考量該產業內目標語言占比、相對於跨產業平均的超額需求,以及與全球趨勢的關聯後選出。

產業

目標語言 Top 3

招牌語言

教育

英語 · 西班牙語 · 葡萄牙語

無(語言分散)

科學‧科技

英語 · 韓語 · 西班牙語

韓語

商業‧金融

英語 · 西班牙語 · 葡萄牙語

印尼語

醫療‧健康

英語 · 葡萄牙語 · 西班牙語

日語

遊戲

英語 · 俄語 · 葡萄牙語

俄語

宗教

英語 · 葡萄牙語 · 西班牙語

葡萄牙語

談話‧訪談

英語 · 葡萄牙語 · 日語

日語

娛樂‧紀錄片

英語 · 法語 · 印地語

法語

動畫

印地語 · 葡萄牙語 · 英語

印地語

電影‧劇集

印地語 · 英語 · 印尼語

印地語

用法很簡單。找到你內容所屬的領域,把該產業的招牌語言排在英語之後。**遊戲就放俄語,科學‧科技就放韓語,紀錄片就放法語,緊接在英語後面。**這些都是只看人口排名時會被遠遠擠到後面的語言。

報告指出,印地語在動畫與電影的強勢,可能反映 Perso Dubbing 在印度與南亞的使用者組成。這兩個領域可作為市場「訊號」參考,但建議與自家觀看資料交叉驗證。

別人錯過的配音藍海:葡萄牙語

把所有產業的資料平均後,會看到更有趣的事實。英語之後使用最廣的語言不是西班牙語,而是葡萄牙語。葡萄牙語占整體 12.7%,西班牙語占 9.0%,即使西班牙語使用人口約多出 4 倍,名次仍被逆轉。

這場逆轉的背後,是人口 2 億的龐大市場巴西。葡萄牙語在幾乎所有領域都緊隨英語之後:宗教(25.2%)、談話(19.5%)、動畫(16.3%)、商業(13.5%)、醫療(12.0%)。它不是只在特定類型爆紅,而是不分領域都吃得開的「萬用第二名」。

實戰啟示很明確。若你產業的招牌語言不明,或英語之外只能再加一種語言,多數情況的答案就是葡萄牙語。先暫停反射性地選西班牙語,把巴西觀眾擺在第一順位試試。

BTS 創造了科學 YouTube 的需求?

另一個強烈訊號是韓語。它整體平均約 3%,看似平凡,但在科學與科技內容卻以 12.5% 的占比擊敗西班牙語(8.9%),穩居第二

這是橫掃全球市場的韓流內容延伸到此的結果。透過 BTS、魷魚遊戲、寄生上流入門韓國文化的全球觀眾,如今已不只圖娛樂,更開始用韓語消費知識與技術內容。實際上,以韓語為目標的配音約有 30% 集中在科學、技術、教育等「知識垂直領域」。這正是由娛樂導入的韓語需求,正往知識與技術領域進化的明確證據。

因此,製作教育、科學、技術、講座型內容的團隊,應把韓語放進最上層的候選,而非「之後再考慮」的清單。若每次都只看英語–西班牙語–中文這組合,就等於把這塊肥美的第二市場整個拱手讓給對手。

一眼看懂的產業優先順序指南

給正在煩惱英語之後先加哪種語言的你。


第 1

第 2

第 3

遊戲

俄語

葡萄牙語

德語

科學‧科技

韓語

西班牙語

日語

紀錄片‧娛樂

法語

印地語

葡萄牙語

宗教

葡萄牙語

西班牙語

印地語

醫療‧健康

葡萄牙語

西班牙語

日語

商業‧金融

西班牙語

葡萄牙語

印尼語

談話‧訪談

葡萄牙語

西班牙語

日語

教育

西班牙語

葡萄牙語


不確定屬於哪個產業?

先從葡萄牙語開始(萬用第二名)

那麼,你的內容該從哪裡開始?

用資料確認了各產業的語言需求後,執行策略剛好三步。

  1. 確認你內容的產業:在上表中找出對應領域,例如遊戲、教育、紀錄片等。

  2. 先配招牌語言:在你習慣放西班牙語、緊接英語的位置,改放資料驗證過的招牌語言。

  3. 逐步擴展到五種語言:以招牌語言為起點,依序加入第二、第三順位。報告指出,能掌握五種以上語言的創作者只有前 12%。光是跨過這一段,你在全球市場能掌握的流量規模就完全不同。

Perso Dubbing 支援超過 99 種語言的配音,並依據 909 個語言對的真實使用數據,為你的事業建議最合適的下一種語言。靠猜測或直覺選語言的時代已經過去。在全球創作者實際勝出的數據之上,設計你內容的下一個躍升點。

→ 用 Perso Dubbing 規劃你的下一種語言

常見問題

西班牙語和葡萄牙語,該先做哪個?

就跨產業平均而言,葡萄牙語(12.7%)領先西班牙語(9.0%)。隨著巴西市場成長,葡萄牙語在各領域都維持強勢。不過教育、商業等領域,西班牙語向來較強,因此先確認你自身產業的型態最為準確。

「招牌語言」究竟依什麼標準決定?

指的是某產業的目標語言占比,相較跨產業平均超出最明顯的語言。例如俄語在全產業平均僅約 3%,在遊戲產業卻升到 10.5%、約 3.3 倍,因此成為遊戲領域的招牌語言。

Perso Dubbing 支援多少種語言?

Perso Dubbing 支援超過 99 種語言的配音,包括英語、西班牙語、中文、日語、韓語、葡萄牙語、法語、德語、印地語、阿拉伯語等,語音辨識則涵蓋超過 100 種語言。


本文所有數據以 State of AI Dubbing 2026(Perso AI Data Team, 2026)為準。


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