【Meet】通路王──締造破億成交量
【Meet】通路王──締造破億成交量
2011.10.06 | 創業

採訪.撰文/陳怡如  攝影/侯俊偉

美國《時代》雜誌發出佣金560元;Apure除臭健康襪發出佣金460元;龍巖人本發出佣金210元……」,網站上一列列的跑馬燈訊息,即時記錄著每一筆交易所發出的佣金。令人意想不到的是,這些由幾百元佣金所累積出來的成交量,竟是超過4億元的天價金額。

這些交易全都來自網友們撰寫的商品推薦文。當有人透過推薦文章,進而完成交易時,廠商就會發出一定比例的佣金給這些撰文推薦者。這個提供廠商與網友 媒合的平台,就是目前國內最大的推薦分紅網「通路王」。網站上線才短短三年的時間,已邁入獲利階段,網友一個月最高紀錄可累積10萬元的佣金。

「這是達人經濟,Web 2.0把這些人都找出來了,英文叫作群眾外包(Crowd Sourcing),集結了很多群眾智慧,」通路王母公司歐易亞科技總經理王彥堯一邊說,一邊盯著後端平台,用滑鼠不停地滾過一張張訂單,「你看,在我們 談話的過程中,訂單就一直跑出來了。」

推動達人經濟

事實上,通路王所運用的聯盟行銷(Affiliate Program)手法,在國外早已行之有年,在美國及日本已出現相當有規模的專業分紅網站。先前台灣興奇科技也做過類似計畫,不過只給內部會員使用。「像 通路王這樣大規模的專業推薦分紅網,台灣還是第一個,」王彥堯說。

雖然國外已有許多成功模式,但通路王卻是王彥堯年輕時個人經驗的落實延伸。早在大學剛畢業時,他參加一個快速記憶課程,上完課後覺得很受用,便在網 路上幫老師推廣,結果順利招募到許多學生,老師也因而給他相當於一般人半年薪水的豐厚佣金,從此在他心中種下用網路創業的種子。

2002年王彥堯退伍後,隨即與兩名朋友,三人拿出1000萬元資金,成立歐易亞。自言這輩子從來沒有遞過履歷的王彥堯,從大學就想創業,曾當過 DJ、業務員、補習班老師,23歲時年薪就破百萬。王彥堯的家人都是老師,原本希望他挑份穩定的工作,工業工程系畢業的他,同學們也不乏在高薪的科技公司 上班,但是很有主見的他,就是堅持要創業。

不同於AdSense採取點擊付費模式(Cost Per Click,CPC),通路王採取的是交易付費模式(Cost Per Action,CPA),網友可從合作廠商近百萬種商品裡,任意挑選想要推薦的商品,在自己的網站或部落格撰寫推薦文,再放置可辨識會員編號的商品購買連 結,廠商則要安裝對接的廣告程式碼。如此一來,通路王便可追蹤每筆訂單是由哪位站長帶來的。

目前包括博客來網路書店、Unimall統一購物便、《蘋果日報》、優仕網等120家廠商,都是通路王的合作對象。廠商所付的佣金,依商品與產業類 別的不同,而有不同的抽成比例,從個位數到50%都有,通路王再將這些佣金的七成分給站長,剩下三成則為公司營收來源。通路王用七成佣金的高比例已成功吸 引近兩萬名站長加入,同時也築起了一道進入門檻,讓後進者難以超越。

有交易才分紅

「網友不僅要看過文章,還要有實際的成交行為,站長才能獲得佣金,」王彥堯指出,這對廠商來說,是更為精準的廣告行銷方式。龍巖人本就曾刊登面試需 求,一個月竟有超過百人上門面試。通路王也曾成功幫遠雄房屋賣出兩棟房子,其中一棟價值3000萬元。這些海量的推薦文,同樣也可提升廠商在搜尋引擎中的 能見度與品牌知名度。

目前表現最好的產品,是具有減肥功效的鮮Q糖,2009年9月才上架,10月就締造超過300萬元的營收,創下通路王單個產品每月營收最高紀錄。 「通路王可以做到廣告和銷售的效果,但只收銷售費用,不像其他通路是等著被購買,它讓銷售的寬度跟深度都被加強了,」鮮Q糖經銷商高復平表示。

造就通路王成長的關鍵,是2008年7月進行的大幅改版。通路王不僅將後台開放給廠商管理,並把商品刊登流程自動化,現在只要五個步驟,廠商就可以 輕鬆上架。以前靠人力為每家廠商客製化流程時,一個月只能談定一、兩家,現在一個月卻能與十多家廠商簽約,即使前年金融海嘯來襲,通路王卻仍有一路直線成 長的業績。

雖然推薦分紅的概念看似簡單,但其中卻蘊含著高度的技術難度。王彥堯表示,如何不漏接每筆訂單的交易訊息,就是公司最大的挑戰,光是廠商的廣告程式 碼,前前後後就改了十幾個版本。至今通路王已達到99.99%的良率,對照電子郵件、即時通訊早已行之有年的技術,至今還會漏接訊息,就知道通路王在研發 上下的功夫。

在這個賺口碑的年代,對企業來說,自己花錢打廣告,遠不及網友推薦的力量;對網友而言,更獲得賺取零用錢的機會。(以上文章轉載自《數位時代》188期)

歐易亞 Profile 成立時間:2002年 總經理:王彥堯 大事記:2003年推出iVIP/2005年推出集點王,提供網路上第一個跨產業消費集點的服務/2007年推出通路王/2008年通路王改版,設立廠商產品上架自動化流程,並推出「激勵獎金」機制/2009年通路王站長數接近2萬人

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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