社群經營不簡單！企業主常犯的社群媒體錯誤|數位時代 BusinessNext

我們知道要有效經營社群媒體，最基本的步驟是先制定策略，然後製作內容，持續與受眾互動，還要經常監察衡量指標以作調整，最終希望達成理想的回報。總之，每一個步驟都要做得到位、完美。

但其實有時從錯誤中學習，也是一種有效、幫助成長和改進的方法。那麼企業主在社群媒體上最常犯的錯誤是甚麼呢？讓我們參考以下7位社群媒體專家的觀察和看法：

企業主常犯的社群媒體錯誤

1: 因為沒有時間去瞭解社群媒體的影響而完全忽略它

「有些企業主會找藉口，以其它更重要的事情為理由，把社群媒體排除在外；或者誤認為社群媒體是一種干擾性、年輕人才用的無聊網絡。而另一方面，有些個企業主常則是在沒有思考行為的重要性之前，就一頭栽進各種最熱門的社群網站中。

我們要暫時停止談論“社群媒體”這個名詞，轉而討論如何讓客連結、學習、和分享。花點時間認真地思考你可以如何利用社群(和行動裝置)，為客戶帶來價值，以及強化你的品牌所作的承諾。」～Brian Solis, Altimeter Group

2: 未經思考就投入進去

「我看到在社群媒體上最大的錯誤是，以為『每個人』都必須做社群媒體，然後在沒有策略、不知道自己的市場適用於哪個平台的情況下，就一頭栽進去。」～ Ilise Benun, Marketing-Mentor.com

3: 投入後卻不堅持下去

「如果你打算投入社群媒體，那你就必須維持一致的臨場感，持續與粉絲互動、參與對話、成為社群的成員之一。社群媒體不是一個『做一次就搞定』的工具，它是一個你必須投入其中的活生生的存在體。」～ Jim Joseph, Cohn & Wolfe

4: 在沒有弄清楚群眾在哪裡前就全速投入各種社群管道

「必須承認的是，我們處於一個喜愛新鮮事物的社會。但是，如果純粹是因為新鮮而把你的雞蛋放在最新的籃子裡的話，那很可能就會失敗。你必須出現在你的受眾出現的地方。

著名的棒球教練Casey Stengel被問及如何贏得多次比賽時，曾經說過：『我們只是攻擊對方沒有人的地方』。在社群媒體的領域，這正好相反。你必須指導你的受眾在哪裡，然後攻擊他們出沒的地方。如果做到這點，你將獲得全壘打，或起碼一個二壘安打。」～ Peter Shankman, Shankman|Honig

5: 以為社群媒體是免費的

「有太多客戶以為他們只要建立一個Facebook和Twitter專頁，就可以不用在行銷上花錢了。那是錯的。社群媒體需要策略性的規劃和專用的資源才可以看到成效。如果你只是想隨便交差，那還不如不做。你必須知道你想達到甚麼目的、要用哪些管道、要如何使用它們、由誰來負責操作。如果你是一個熱愛Twitter的企業主，那很好；但如果你不是，你必須確定在你的團隊中有這樣的人。」～ Kleinberg, Traction

6: 盲目跟風使用最新的平台

「每一個新面世的平台就像是一個鈴聲或口哨一樣。迷失在新奇好玩的事物中是很容易的事。而要比競爭對手早一步嘗試新事物，並贏得客戶的心和注意也的確有它的價值。但是我們似乎都有點想太多了。

社群媒體是一個獨特的通訊管道，但說到底它也只是一個與受眾溝通的管道。如果你需要一位顧問或部落客告訴你如何(用Vine)運用6秒的時間與你的受眾溝通，那你可能根本就不應該使用這個平台。該做的是勾畫出你的受眾的特點；瞭解他們看到、讀到、或聽到甚麼的時候會大呼：『哇，這實在太酷了！』。然後再用這個管道把它製作出來。這並不是多難的事。」～ Jason Falls, CafePress

7: 忘記了社群媒體中「社群」的部份

「是的，社群媒體只是另一個管道而已，但是它的獨特之處在於它可以讓人聽到你的真實聲音。如果適當的使用，社群媒體可以把你的品牌『人性化』。要保持趣味性、分享優質的東西、不要害怕顯露你的一點個性。說到底，人們是要與『人』而不是『公司』做買賣。」～ DJ Waldow, Waldow Social

參考資料：12 Social-Media Mistakes That Entrepreneurs Make
(圖片來源：jaselabs)

出自Inbound Jounals

「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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