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

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。