網站流量到底要怎麼來?(一)
網站流量到底要怎麼來?(一)
2013.06.27 | 行銷

從經營網站的第一天開始,這問題就會一直伴隨著經營者,坊間也有許多關於網路行銷的書籍,只是,似乎大多數的經營者還是摸不著頭,找不到方法,尤其最近又有學生問到同樣的問題。

一般來說,想要有「流量進入網站」,相對就一定會有「流量出口媒體」,意思是指自己網站沒有流量,那理所當然的就是從「有流量的地方或有媒體效益之處」轉化跟引導到自身網站上。也因此,通常
**「引流」的動作與技巧非常重要,但再談技巧之前,還是得先搞清楚那應該從「哪些地方引流」。
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**舉個例子,假設今天雅虎奇摩與TVBS新聞同樣登了某個網站的資訊、資料,此時,在這些本身就匯聚大量注目、注視度的媒體,其流量肯定相對是高,而看了這些資訊的人,會因為資訊的傳遞進令他們採取行動,進而產生動機並加強意願到被報導的該網站去,這網站相對就取得流量(Traffic)。

另外,流量的來源一般分四種類型,直接流量(Direct)、推薦流量(Referral)、搜尋流量(Search),廣告活動(AD)****,這四種的流量來源很好辨識。
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**直接流量:
ex. 使用者加入最愛後,日後想看則是直接用我的最愛連到網站。
推薦流量:ex. 網友將網站的某個連結貼在FB後,導引其他的人來網站。
搜尋流量:ex. 使用者將關鍵字鍵入搜尋引擎後,從搜尋結果排序頁連到網站。
廣告活動:ex. 投放關鍵字廣告或是廣告聯播,經由廣告進入網站。

因此,要導入流量,有數不盡的方法可以使用,只是怎麼用、怎麼選才對,那就是箇中的技巧與關鍵了。通常,這些**流量的來源我們可以區分成三大媒體,各別是自有媒體(Owned Media)、付費媒體(Paid Media)、回饋媒體(Earned Media)。

** 1. 電子報
2. 搜尋引擎
3. 社交媒體
4. 互動論壇
5. 聯盟廣告
6. 廣告聯播
7. 訊息推播
8. 免費下載
9. 媒體報導
10. Widget
11. 影音平台
12. 摘錄平台
13. 相片平台
14. 其他更多

上述是隨便舉出來的幾個來源,當有了來源之後,隨之而來的就是開始去「策劃」怎麼樣透過這些不同來源將流量引導到網站來。有的時候,**流量必須是用買的,我們稱作媒體購買(Media Buy)或關鍵字廣告(Paid Search)****。**另外,也會有不一定需要花錢的作法,但相對就必須花時間與精力,比方說經由社交媒體(Social Media)散播資訊,在經過妥善設計過後的資訊,用文字、感受與互動將「觀看者」(受眾群)引導到網站也是一種方法。但,後者花費的時間、人力、精力同樣也可以換算為成本的支出。

有了來源後,也大概知道是什麼樣的面貌,接著就是針對這各個不同的來源去進行相關「媒體導流策劃」。
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「媒體導流策劃」,一如大多數行銷計畫的開頭,都得先從明確的「目標對象」(Target Audience)開始,意指流量是由每一個使用者點擊構成,而這些使用者是不是符合網站的目標對象是一大關鍵要素,因為這會相對影響到每個流量來源在選擇不同媒體之間的差異。因此,製作媒體導流策劃的工作,包含了以下工作:
1.依網站屬性設定出目標對象- Who
2.設定目標對象到網站的理由- Why
3.規劃目標對象所需採取行動- What
4.找出目標對象主要群聚之處- Where
5.訂定出目標對象之溝通訴求- How
****
『打個比方,以發送電子報為例,那也得知道哪些單位發的成效好,計費方式是什麼以及預期帶來成效會如何。每個單位、每間公司所發送的對象都不一樣,因此這時候就得去做「精準分眾」、「訴求分級」的動作,畢竟一次發出去可能收到的人很多,期望「開信率」跟「轉換率」要高,那就得務必在信件標題、信件內容、發現者姓名上做足許多的功夫。』

舉個導流量比較極端的例子。首先,先理解行銷腳本(Marketing Script)設計這件事情。我用以下這段形容來說明何謂行銷腳本。

來源:dcplus數位行銷實戰家
網址:www.dcplus.com.tw

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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