讓品牌粉絲頁滲透Facebook的五大撇步|數位時代 BusinessNext

1. 先了解你/妳的目標粉絲群

試著去了解粉絲想要在什麽時機、以什麽樣的型式、接觸什麽樣內容，透過粉絲的消費紀錄和行為來評估品牌，例如粉絲們是在工作時段、行動裝置上等管道閱讀文章，或個人偏好像是只對影片連結產生回應、閱讀文章數一天一至兩篇等等，這些都可以多利用Facebook Insights等分析工具了解。而針對這些粉絲可以進行明確的分類和分群，也讓粉絲觀看和訂閱內容的機會有所增加。而現在Facebook品牌粉絲頁也有了新功能，可以告訴你/妳多少粉絲有看過文章的百分比，隨時追查品牌粉絲頁的人氣指數。

2. 簡潔有力一看就懂

據研究顯示，在臉書，冗長的文章內容通常不會有人看，反而降低臉書使用者按讚和回應的可能，一個簡單容易咀嚼的文章更容易讓人進一步了解、進行互動。適時發表文章能讓粉絲產生興奮感，因此互動情況會達到一個高峰狀態，行銷範圍也會再擴張。發文也講究天時地利人和，尤其是每年既定的節慶假日，千萬不能錯過與自己品牌和事業相關的這些好日子！

3. 抓住粉絲的心，臉皮厚一點也沒關係

文章品質一定要顧，提供粉絲有價值的內容讓文章才能為更多人所看見，吸睛的照片和圖案是最能引起互動的呈現方式。另外一招既可以推動粉絲留言、又能讓文章不斷保持在大家看得到的地方，那就是向你/妳的粉絲問問題，而依據Buddy Media研究，「哪裡？」、「什麽時候？」、「也許」、「應該」等字詞能增加文章的互動性，尤其是「也許」這個用詞，促使粉絲們不用寫下留言、而可以簡單透過按讚來表達對於文章的贊同。

最廣受歡迎的分享內容通常來自於個人性格分析相關的APP，例如「你/妳是天龍八部中的誰？」心理測驗、「你/妳和哪位藝人最相配？」等等。使用者會將他/她的風格、智力等個人特質和最近追隨什麽樣的流行透過發文和分享，讓朋友們知道。

經營粉絲頁的你/妳臉皮可以厚一點，試著去呼籲閱聽眾以行動支持文章，明白地要求粉絲按讚、留言或分享文章，這些行動都可以提高品牌滲透率， Facebook Ticker讓粉絲的朋友們觀察到粉絲留言和發文，都會出現在右上角的朋友動態追蹤，最理想的是，讓粉絲的朋友們也看得到。

4. 對粉絲投入更多回應和關注

對於粉絲來說，受到自己熱愛的品牌關心和聆聽意見，這樣的感覺很好，但這點卻往往是許多社群媒體管理者所忽略的。回答臉書專頁裡粉絲提出的問題，別忘了說「謝謝！」，並確保在回文中標記提問粉絲的名字，通知粉絲該提出的問題和意見有被看見，而通常粉絲會對你/妳的回應按讚、繼續對話、進而提高品牌能見度。

5. 選對利器，把粉絲的朋友也變成粉絲

Facebook Insights 提供粉絲頁管理員「粉絲的朋友」分析功能，讓其參考有潛力擴展的對象範圍。粉絲的朋友很重要，他們可能會逛品牌粉絲頁和網站來購買產品，進而成為粉絲。另一招是利用Facebook Ads等廣告行銷工具，了解粉絲們的喜好行徑和朋友關係，更能鎖定粉絲的朋友們，進行較為精準的行銷，所以Facebook Ads面對的不僅是你的粉絲，也會是競爭對手品牌以及對手的粉絲們。衡量一下利益需求，將預算投注在Facebook Ads這類的行銷工具上，也許會有意想不到的收穫。

文章來源：Mashable

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AI 智慧代理人時代來臨！三大導入階段， AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」。

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」（Agentic AI），在最少人為干預的情況下，自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾，而是需要對AI有正確認識，並制訂循序漸進的導入流程，才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中，cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段，深入剖析企業如何從概念驗證（PoC）階段，逐步推進到實際上線（Production），並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀：生成式AI可以怎麼用？cacaFly現身說法，助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI，企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問，One AI 要做什麼事？但實際上，若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題，僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出，要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人，前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識，並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符，這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此，企業必須先截取與整理內容，再建構成專屬的知識庫（Knowledge Base），確保資料品質達到可用標準後，再透過檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術，使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀：從資料清洗到 RAG，大型語言模型的必需品，做出專屬企業的 AI 知識庫！

吳振和強調，這是一個動態循環的過程：從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用，每一環節都息息相關，任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

破除「一次到位」迷思，從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望，因此常將 PoC 視為年度計畫的重點，希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒，若缺乏清楚的系統工程思維，PoC 容易淪為「概念展示」，難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程，分為三個關鍵階段：

1.第一階段：可行性評估（Feasibility Study）
企業必須在投入資源前，先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼，並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性，更要從商業目標出發，釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界，如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段：系統設計與驗證（Design & PoC）
在確定導入方向後，必須規劃清楚資料蒐集與整理流程，確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調，這個階段不能只追求展示效果，而應以「產品化思維」來構築 PoC，使其具備可擴充性、可維護性及安全性，才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段：產品化與營運（Production & Operation）
當 PoC 驗證完成後，進入正式上線階段，挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程，還必須建立持續監控與維運機制，確保模型表現隨時間演進不會劣化，並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出，這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

建立模型優化根基，打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調，要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益，企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」（Golden Dataset），作為模型評估與優化根基。他指出，黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據，讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型，避免導入初期就誤踩方向。

同時，黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點，進而快速回應「模型飄移」（Model Drift）的風險。吳振和說明，所謂模型飄移，指的是即使模型本身未經改版，效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降，導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果，團隊才能即時察覺效能衰退，並進行迭代更新，確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步，漸進擴展至核心業務

吳振和分享，在實際輔導企業導入 AI 的經驗中，最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證（PoC）階段即可呈現完整的產品原型，然而實際情況顯示，若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施，即使短期內展現亮眼成效，也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時，應採取漸進式策略，從小規模應用場景著手，逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節，而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級，更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局，才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」，創造長期商業價值，成為真正的智慧代理人。