當今網路霸主策略－Google持續創新|數位時代 BusinessNext

提姆．奧萊禮（Tim O'Reilly）在他著名的〈什麼是Web 2.0〉專文中指出，把網路世界股票上市時最轟動的兩家公司＝Netscape和Google相互比較，就知道Web 1.0和Web 2.0最大的不同。的確，Netscape的旗艦產品，是瀏覽器，是一個需要網友下載、安裝和升級的套裝軟體；而Google提供給網友的卻是服務，是永遠不斷改良的網路程式服務。二○○六年六月，Google推出Google Spreadsheets（網路試算表），除了被視為是對抗微軟Office套裝軟體Excel之外，更因為可讓網友在線上同時編輯同一份試算表，而被認定是Web 2.0最典型的應用。雖然媒體和網路世界總是替Google和Web 2.0畫上等號，然而綜觀Google自家的新聞訊息，卻從來沒有看到Google宣稱自己與Web 2.0有什麼關聯。台灣Google工程研究所所長簡立峰說：「Web 2.0只是個廣泛的概念，代表著不一樣的網路世代，但都在說一件事，那就是社群精神。」 Web 2.0是集體網路行為簡立峰表示，Google最受矚目的網路搜尋服務，就是社群精神，一種網路集體行為的體現。「Google的搜尋結果是以網頁排行（PageRank）為主，而網頁排行背後的運算邏輯來自網友的使用行為，像網友點選次數、網頁連結的多寡，都會影響到排行，搜尋的結果就會不一樣。」集體網路行為的具體呈現，其實就是社群的經營，簡立峰進一步說明：「Web 2.0哪裡有新意，社群的經營不是從ＢＢＳ時代就開始了？」如果以奧萊禮所提出的Web 2.0定義對照來看ＢＢＳ：以網路為平台、群體智慧、不斷改進的資料、沒有軟體升級顧慮、簡易的程式設計等，元老級的ＢＢＳ真的挺符合Web 2.0的。然而簡立峰也強調，人，也就是網友的參與，才是Web 2.0的基本精神，但是機器和工具較過往進步，助長了Web 2.0。Google本身的網路應用，如Gmail、Google Finance等大量運用Ajax和搜尋運算結果，靠的就是機器和工具幫忙。而維基線上百科（Wikipedia）和雅虎的知識＋，也都在人（群體智慧）的因素外，有了新工具，才得以更豐富。「Web 2.0是一種evolution（演化），而非revolution（革命），」簡立峰說。網網相連是網路的原生現象，但是如何能「尋找」到對的資料？該怎麼「分享」資料？現在的技術和呈現出來的效果，比起過去網路剛開始的時代的確有不同。「這當然不是去年或今年才有的改變，而是一種使用量擴大，」簡立峰說。網友使用的經驗比以前更成熟，在部落格上人們更敢於發言；在特定社群裡，發展出制裁力量，「像Wikipedia裡，如何解決不同意見的爭端，內部的社群組織力量就很有趣。」社群、分享力量與分眾現象是網路的特色，也是Web 2.0一直強調的，「但是社群變化很快，此時能夠掌握大量社群的網站，不見得就是最後的勝利者。在ＢＢＳ上，有些版會分出去，也有些會頓時消失，」簡立峰回應雅虎擁有眾多社群的優勢時表示。網路自然發展的結果「Google從來不喊Web 2.0，是因為這是網路上自然發展的結果，Google所推出的服務，基本上都是Web 2.0，都和社群及網友使用行為相關，」簡立峰說即使是Gmail，都是一種社群關係；而Gmail和Google Talk相結合後，更具有社群功能。從Google Calendar（線上行事曆）這一個小小的工具，也可看出Google的Web 2.0特性。Google Calendar具Ajax，並可和Gmail相互整合等先進功能。然而和雅虎行事曆最大不同是，Google可以讓網友將其他人的行事曆整合到自己的行事曆。比方說，台灣網友可以將台灣國定假日的行事曆置入自己的Google行事曆中。雅虎線上行事曆只是方便個人資訊管理，而Google的行事曆還可運用社群集體智慧，讓自己更有效地運用資訊和時間。有用的內容、社群的參與造就了網路的存在，而網路上數以兆計網頁則是Google賴以維生的命脈、獲利的來源。社群就是流量，也就是過往的眼球數（eyeballs），都等於是隱身在網頁頁面之後的現金。社群的興或落，或許和Google無關，聰明的Google工程師會寫出不斷改進的網路服務，把最有人氣的社群帶到網友眼前。正如奧萊禮所言， Google是Web 2.0世代裡，最引人矚目的重要領導者，不是嗎？

在 AI 快速進入企業營運核心的時代，數據不再只是被動的分析素材，而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據，例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據，但因這些數據分散於不同系統，缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據（Metadata）定義，導致難以整合與分析，同時，也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰，Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務，如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案，並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程，從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用，讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化，大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎，以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設？

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出，在 AI 驅動的時代，數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是：建構標準化的數據採集與處理管線，透過統一的工程規範，確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性；其次是定義語義清晰的元數據（Metadata）體系，確保數據能夠被 AI 理解與使用，從而產出具備可靠性的產出結果；再來是打破企業內部的「數據孤島」，透過完整整合線上（Web/App）行為與線下（POS/CRM）會員資訊，建構全方位的會員數據輪廓，精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後，數據的價值隨時間遞減，AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」，因此，數據的持續更新與自動化維護，不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳，還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說，在 Vpon 團隊的協助下，台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料，並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析，將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應，並基於此高效率基礎，進一步開發不同業務主題的預測與分群模型，提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實：Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」？

有了堅實的數據底座後，下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出，在變化快速的零售與數位行銷市場中，速度就是競爭力。然而，仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去，當行銷或業務人員需要數據支持時，通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求，才會進到後續的資料清理、建模與分析，最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程，不僅拖慢了決策效率，更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程，將數據處理轉化為數據服務，透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐，讓非技術人員不用編寫程式碼，即可自行組合維度，大幅縮短從需求到執行的距離，將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入，不僅有助於提升效率，更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力，讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

以 AI Agent 重塑數據使用方式，讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度，更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示，在數位轉型的過程中，許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合，更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據，有鑑於此，Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據，極大化第三方數據成效：

第一，以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表，即時掌握市場動態，加速決策下達與決策品質。

第二，透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限，可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三，藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向（Rule-based）轉變為關聯導向，以關聯分析擴大受眾範圍，協助品牌找出更多潛在客群。

第四，推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因，釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材，藉此優化廣告投放內容，持續提升轉換率。

陳文謙表示：「透過 AI Agent 的輔助，品牌不僅能更快完成數據分析，也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議，降低跨部門溝通成本，讓數據真正參與決策流程。」

鏈結數據生態夥伴，以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率，Vpon 也持續拓展數據生態圈，協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示，跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺，但透過數據整合與 AI 分析，品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明，透過雙方的獨家合作，企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源，深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型，以及不同客群的價格敏感度與回購行為等，將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察，成為品牌出海的重要工具。

簡言之，對零售品牌而言，跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器，也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局，讓品牌在拓展國際市場時，可以更有效率地接觸潛在客群，放大行銷效益。

展望未來，Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務，幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環，希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長，打造互利共贏的數據生態。