Facebook研究部門親自出馬~品牌專頁經營十大地雷（上）|數位時代 BusinessNext

經營臉書品牌專頁真的是一門藝術，別人在做的你要做到、別人沒想到的你也要做到，不過，接下來還有更重要的－－不該做的，你做了嗎？臉書評估研究小組(Measurement Platform and Standards)最近執行了一項研究，在一個月期間對23個品牌頁所產生的1200篇貼文，以量化方式觀察每篇貼文所造成的影響，從中可以歸納出以下幾點絕對不要碰的臉書行銷地雷：

1.****專頁內容要充實，不然不夠誠意

必須要善用品牌頁的每一個容量和空間，一個商家應該要放上營業時間、地址、照片等，讓消費者可以在第一時間抓到重要資訊。如果你將要開分店、增設新地點資訊，建議你以列表方式呈現、或更乾脆點另開一個專頁經營。另一點重要的是，檢查你的外部連結是否有效，消費者才不會進入死巷、對品牌產生反感，而提供店家網站連結或店家的Plurk、Twitter帳號頁連結等，可以有加分的效果。

2. 你的封面照片也許會違規

封面照片就像是實體店的門面一樣，是商家的主要資產，也能形塑消費者對於商家的第一印象，而根據臉書專頁條款(Facebook Page Guideline)，設定品牌頁的封面照片不能有：

(1)任何價錢或優惠標示，以及購買資訊

(2)含有呼籲標語像是「按讚」、「分享」、「留言」、「馬上獲得」、「告訴親朋好友」等字樣

(3)商家聯絡資訊例如網站、email或郵寄地址

一張好的封面照片要能呈現一個品牌的精華所在，也可以放上吸睛的產品圖，對於餐廳小吃來說，就是一盤美味佳餚的特寫，時尚品牌服飾可以利用走秀台照片來展現美學和質感。而且，別忘了，每隔一段時間就要更新你的封面照片－－根據Buddy Media研究顯示，超過半數以上的品牌頁只有上傳一張封面照片，而21%只上傳了兩張，因此，若想要保持頁面的新鮮感和可看度，建議你可以選擇在新產品和活動推出的時機更換，也一定要注意遵守上面所提到的臉書專頁條款。

3.****在臉書舉辦比賽和活動也有規則****

在臉書上辦比賽和活動的規章程序稍微複雜了點，仍然有些事情要注意：

(1)比賽或活動不得要求以「按讚」、「留言」或其他使用者介面功能來進行投票或遞交資料等行為。

(2)品牌商家必須擔負整個推廣活動的所有法律責任，包括官方規則、條款和義務條件

(3)比賽或捐贈等活動必須要利用Apps on Facebook.com規章進行運作，用帆布頁(Canvas Page)或專頁App (Page App)管理

(4)品牌商家必須要標明整個推廣活動與臉書並沒有任何贊助、贈與或管理關係

(5)舉辦之比賽活動不能透過臉書通知贏家和獲獎人，例如牆上貼文、訊息、聊天室等

如果自己舉辦嫌麻煩，也可以透過第三方服務提供者協助，讓你在臉書能夠順暢進行精彩活動，又能抓住消費者的心。

靠臉書吃飯，就要聽臉書的，到目前為止，你有踩到地雷嗎？

就讓我們繼續看下去……

來源：Mashable

過去兩年，人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢，從客服、知識管理到軟體開發，越來越多企業將大型語言模型（LLM）導入企業營運流程，隨著應用程度的深化與廣化，越來越多發現，真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」，而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全，以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後，AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程，連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度，而這意味著，想要發揮AI綜效，光只有模型與技術尚不夠，必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設（AI Infra）。

深耕AI管理領域多年的數位無限（INFINITIX），近年積極布局軟體定應AI基礎建設（Software Defined AI Infrastructure）市場，除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係，如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格，2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎，也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線，協助企業、雲端服務供應商（CSP）與新世代AI雲端業者，更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示：「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構，讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備，同時，向上鏈結模型、Token跟AI應用，加速企業的AI創新轉型腳步。」

從AI模型到AI經濟，企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI，焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力，但在大型語言模型推論需求暴增的現下，AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程；企業真正需要的，不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後，全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」，亦即，影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU，而是消耗多少Token、產生多少AI服務，以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之，在AI新世界，算力調度能力的重要水漲船高。對此，陳文裕十分認同的說：「企業想要提升AI競爭力，不僅要掌握模型與應用，還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命，甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上，這也是大量AI資料中心（AIDC）跟新世代AI雲端服務（Neo Cloud）業者出現的原因，包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式，提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢，數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務，協助客戶提升GPU使用率，更進一步推出ixCSP平台，讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者，能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰：模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速，企業在追逐AI落地的同時，勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高，以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡，數位無限的作法是，透過AI-Stack將底層硬體抽象化，以Token或模型服務形式提供，讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如，高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題，加速39項AI模型進入臨床應用階段，成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步，為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源，也可以透過ixCSP平台，把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司，甚至上下游合作夥伴使用，進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設，企業真正需要的，也不再只是單一模型，而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra，而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致：從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商，更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值，數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案，協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境，降低企業從PoC走向實際導入的門檻，加速AI落地。

總的來說，隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理，企業比拚的不僅是導入速度，而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra，而這與數位無限的發展目標一致，將持續不斷優化產品服務，化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。