Facebook二十萬人粉絲專頁秒殺1000包尿布,接下來?
Facebook二十萬人粉絲專頁秒殺1000包尿布,接下來?
2010.03.03 | 創業

昨天在Business Insider再次提到facebook ,這次是朝著它即將躍躍欲試的電子商務的部份而來,最重要的是,它再次提到最近在facebook上面開商店的另一個網站,而且這次有很明確的銷售數字

這是寶鹼(ProcterGamble)的「Pampers」。Pampers是紙尿褲,在facebook上面賣應該是比較狹窄的族群、難賣?不,它的粉絲專頁共有20萬人 ,而它是在它的粉絲專頁中,除了給資訊,還多了一個「頁籤」叫做「Shop Now」,結果在短短一小時,它就賣掉了1000包的Cruiser尿布

其實這不是facebook上第一次聽到這樣的量化成績了,據文章指出,這套系統來自一間叫「Resource Interactive」的公司,它有一套「Off the Wall」技術,之前已有一間公司The Limited曾用同樣的平台在賣「圍巾」;另外,之前也聽過另一個案例是來自於Nine West,它做了一個「只有粉絲才能買」的大促銷,它的電子商務並不在facebook上,必須回到官網去購買,得到85折;另一個品牌Rachel Roy也曾經在短短6小時內就賣光首飾。相較之下,算是最先出來的為1-800花店賣花的Alvenda就比較慢一點,但後來它也推出了一個「朋友賣朋 友」的電子商務機制給雅芳的次品牌Mark使用。

這種「秒殺」,你可以視facebook為另一個「大賣場」,好處在哪?

尤其, 只賣1萬美元而已?

對啊!對於寶鹼而言,這1萬美元似乎並不是很了不起,金額太小了,可以塞牙縫嗎?不用說塞牙縫了,恐怕……連招待全部員工去參加尾牙的巴士錢都出不起啦!

那麼至於一小時內就賣掉1萬美元,有很了不起嗎?想想全世界的大賣場的消費者是以多快的速度將Pampers尿布丟到他們的購物車然後刷卡買出去,1萬美元的業績可能只要…5分鐘就達成了,那……這1萬美元有何意義?

想這個問題,而這個問題的答案還算簡單──

看看,若賣了1萬美元,等於 每個粉絲貢獻了20美元(640元台幣) , 換句話說,如果每一個粉絲的平均取得成本是60元台幣好了(這已經有點高了!),那麼這一場拉粉絲的活動就創造了高達成本之10倍的營收(利潤是多少還不 知道),而這股回收還只是第一次回收,以後這一群粉絲永遠都在那邊,它可以再辦下一個,這一次,就是完完全全是百分之百的回收了!即使這次Pampers 是「賤價飆售」,應該也有相當大的空間可以賤價賣,甚至這一次賣算是賠本的,下一次也可以再循著一樣的管道去「賺回來」。

我們以為一個電子商務網站,開了以後,就在那邊等著客人上門就好,事實上因為競爭等等,加上「房租」(電子商務網站也是要房租),這些網站仍然必須付出一筆不小的宣傳費才能吸引這些消費者過來他們家買東西;而且,這些 宣傳費用是持續的、持續的付出去的 , 每個月都要出去的,這時候,Facebook粉絲專頁的粉絲更顯可貴。更廣義的來說,「訂閱」的這件事情,對於電子商務來說,真的是非常可貴。從前所謂的 「訂閱」就是你在某家商店買過東西,留下email住址,從此以後就固定收到他們寄來的電子報宣揚一些促銷訊息,但和facebook比起來,這樣的「訂 閱」太弱了,那宣傳單只寄到你家信箱,卻沒有寄到你的腦袋裡。

而Facebook, 有機會寄到你的腦袋裡 ,至少以目前facebook的設計,動態資訊以「條列式」列出來, 它讓你必須一則一則看,而且絕不只email的標題,連內文至少100字加上圖片一起都可以看得到,等於強迫性的讓DM出現在你的面前。另外它可以策動朋 友傳朋友,比較明確的來說,許多動態資訊是在賣Pampers尿布,但「PO文者」已經不是寶鹼或幫寶適, 而是你的朋友 。你的朋友在PO文,PO的儘管是宣傳文,也是朋友好康一起相報,或許他已經買了,你就「跟風」,你也買了。

但麻煩的是,同一篇文章也認為(這是大家都這樣認為的),Facebook可能 即將開始對這些行為「收費」 。事實上,它已經開始對它這個平台帶來的「訂閱」的好處,收取一個費用!上星期Facebook才剛剛宣布,將對所有透過「Facebook Credits」去買東西的客戶進行收費的動作,這是在APP裡面的付費系統,而facebook 抽成的%數將高達30% , 換句話說,之前說Zynga單靠遊戲就賺了1億美元,若減掉當時它受爭議的靠AP賺錢的部份,Facebook單單從Zynga身上(當時規模的 Zynga)就可以賺到至少1000萬美元(3億台幣),想想還有多少家小遊戲在那邊,每個都賺一點點、一點點給facebook?相較於Google只 靠企業搶它無限的廣告版位收費,Facebook既有無限的廣告版位,也有小遊戲的虛擬寶物潛力,我看,明年我們可能看到Facebook的 市值大於Google

大者恆大,最後facebook掌握了全球唯一最有效率的通路,但以facebook的習慣,這種通路也將是完全的公開、大家都來發展,人人各顯神通,都有錢可賺。現在不是我們有沒有跟上最新行銷趨勢,而是我們有沒有跟上「Facebook眼中的最新行銷趨勢」了。

(原文轉載自 Mr.6部落格

關鍵字: #Facebook
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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