三秒鐘搞懂病毒式行銷|數位時代 BusinessNext

網路是由由0與1的絕對理智所組成，在有限的連結範圍內它是絕對理智的，當連結數量達到臨界點後，它成為所有人類的共同大腦，你我的智識流入網路之中交織，使它成為所有人的集合體，所以它擁有所有人的不理性，也因此當我們針對網路作營銷的時候，不要掉入了數字陷阱，你應該把網路人性化。

如果網際網路是一個人的話，那麼它是男是女?

Ans: 網路是母體(母親)，未來….女性用戶，尤其是接觸移動網際網路之後，在衣食住行等將相關領域佔據主導地位。

病毒行銷

就特質而言我認為網路是… 1) 情緒化的(看看爆紅的議題、不分是非、刻板印象、月暈效應、第一印象) 2) 分享的(聯結與關係) 3) 溝通的(各式通訊方式的大幅增長) 4) 便利的(各種實際生活上的便利，例如電子商務) 5) 視覺化的(直覺，用工程、財務邏輯設計的網站都會失敗) 6) 感覺的(八卦、口碑、瀰獼meme) 7) 流動的(從眾、水往低處流匯集成大海) 8) 社群化的(物以類聚)…等等。

根據以上特質我們如何引發病毒流行?

很多企業主甚至行銷人以為找幾個有流量的blogger或知名人士寫篇文章置入商業訊息(付錢或是弄個抽獎活動等)，就是所謂的病毒行銷，這種做法99%會失敗，剩那1%成功的是運氣好… 想創造成功病毒行銷就要以流行病學做參考(請見本文下方資訊)，首先你要有個病原體在一個受感染的對象體內，這個人出現在一個絕佳的時間地點，傳染給所有目標對象，以下說明讓你三秒鐘內理解如何做。

l 創意 :也就是病原體的製造，你應該花最多的資源與時間在這裡，因為它至少影響了50%以上成功與否的結果。 a) 它是否合理的與你的商業目的有關聯? b) 它是否易於理解與聯想? c) 它是否具有易於傳播(傳染力)的基因? d) 它是否針對你的傳染對象設計? 能否造成足夠的衝擊? e) 它的型態為何? (數位? 平面? 影音? 其他?)型態與你的目的相關。 f) 它的生命週期多久? 是否有變種的可能?

l 支點 :指的是第一波受感染者，你應該花第二多的資源在此。你要怎麼選擇第一波的受感染者? 這決定了是否能順利的被傳染出去。(參考附圖上的Little A) a) 他們是否與你的商業目標相關? b) 他們是否易於受到感染? c) 他們是否是強力的傳染者? 能傳染給最多的人? d) 他們受感染的時機與受感染的地點是否正確? e) 他們受感染需要多久的時間? 又需要多久的時間能傳染出去? f) 病毒是否會在他們體內變種? 會或不會都應該有因應之道。

l 槓桿 :最後我指的槓桿就是”擴音器”、”放大器”，通常是使用某一種媒體(通常不會是大眾媒體)，要如何選擇? a) 它必須與病毒的屬性、狀態、你的商業目的相襯。 b) 通常是會是聯結、關係、拉一連一的屬性，例如Facebook、推特、噗浪、BBS、PTT、Blog等等，關鍵你要選擇哪一種?。 c) 最重要的一點是何時發動? 是否能準確的在臨界點(Tipping Point)點火? d) 有時候也許會搭配新聞媒體、議題、事件等公關操作。 e) 當你”創意”與”支點”做到完美的程度，”槓桿”甚至會自然發生。

在最佳的情況下你甚至可以用極低的資源完成你夢寐以求的結果，它與你預算多寡無關、與你的產業、產品屬性無關，只要….

病毒行銷三要素:創意、支點、槓桿。

「無尺度」網路

在1998年，Albert-László Barabási、Réka Albert等人合作進行一項描繪全球資訊網的研究時，發現通過超連結與網頁、文件所構成的全球資訊網網路並不是如一般的隨機網路一樣，有著均勻的度分布。他們發現，全球資訊網是由少數高連接性的頁面串聯起來的。絕大多數（超過80%）的網頁只有不超過4個超連結，但極少數頁面（不到總頁面數的萬分之一）卻擁有極多的連結，超過1000個，有一份文件甚至與超過200萬個其他頁面相連。與居民身高的例子作類比的話，就是說大多數的節點都是「矮個子」，而卻又有極少數的身高百丈的「巨人」。Barabási等人將其稱為「無尺度」網路。

流行病臨界值

流行病或網路病毒在複雜網路中的傳播也是複雜網路研究的方向之一。在均勻網路如ER模型隨機網路或小世界網路中，如果考慮易感（S）→感染（I）→易感（S）的SIS模型，那麼存在一個與網路特性相關的臨界值，當有效傳播率高於這個臨界值的時候，傳染病會在網路中傳播並穩定在某個恆定密度上（激活相態）。而當有效傳播率低於這個臨界值時，傳染病會很快逐漸消亡（吸收相態）[2]:73-74。對於無尺度網路，由於度分布不均勻，臨界值比較小。對於BA模型，臨界值為0。也就是說，只要有效傳播率大於0，病毒就能有效傳播並達到穩定[24]。而對於有限規模的無標度網路，臨界值大於0，但會在均勻網路的十分之一左右。因此，無標度網路對於病毒傳播的抵抗性較均勻網路脆弱得多[25]。

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「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。

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%。

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。

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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