三個步驟，幫助你衡量內容行銷成效|數位時代 BusinessNext

內容行銷的衡量指標有時的確讓人感到困擾，而且衡量的過程很費時。所以還是要抓住重點，先選擇幾個基本的指標作衡量。

內容行銷在今天的市場上已經變得非常重要－它處於知名度(awareness)和產生準客戶(lead generation)的交集點。品牌必須穩定地提供連串的文章、圖片、影片、和其它資源以展示他們的相關性和為公司帶來新客戶。

雖然大型公司如Sears、可口可樂等已經快速地進趕上內容行銷的列車，並能夠準確地衡量和利用所得的結果。但是要量化一份內容的價值並不容易。究竟是甚麼使這個過程這麼複雜呢？

大部分的困難來自一個事實－內容行銷在今天的圓弧型銷售過程中，會影響買家在每個階段的決策過程：

![mckinsey consumer decision journey Content Marketing: How to Measure Its Effectiveness [Infographic]](http://cdn.pamorama.net/wp-content/uploads/2013/06/mckinsey-consumer-decision-journey.png "Content Marketing: How to Measure Its Effectiveness [Infographic]")

在傳統的銷售漏斗中，消費者從一系列的潛在品牌開始，然後有系統地消去不要的品牌，最後作出購買的決定。但是McKinsey指出，今天的消費者的決策過程是圓弧型的。(圖片來源：http://www.pamorama.net)

在今時今日，你幾乎可以衡量任何東西，但是那並不表示你不需那麼做。要做的是，弄清楚你想要衡量哪些內容行銷指標，和為甚麼？

因此，瞭解你的商業目標是甚麼至關重要。這可以幫助你準確地找出你想要衡量的內容策略的面向，好讓你看出甚麼湊效，以及還需要用甚麼戰術再作微調。一般的內容行銷衡量指標包括：

(1) 訂閱者
(2) 粉絲
(3) 讚
(4) 流量
(5) 搜尋引擎優化SEO: 你的網頁排名和能見度，和來自搜尋的流量
(6) 準客戶：他們的品質和對你的企業的終身價值(lifetime value)
(7) 轉換數：銷售、訂閱者、準客戶
(8) 銷售：銷售量、財務價值、銷售週期長度
(9) 獲得用戶、準客戶和銷售的成本

內容行銷如何增加你的收益

數位代理公司BrandPoint一向以創造和發佈優質內容見稱，他們製作的下面的這幅資訊圖表，說明了轉換漏斗(conversion funnel)如何運作的三個面向，並展示了一些如何讓內容為企業效力的技巧。以下為該資訊圖表的主要內容：

衡量內容行銷成效的三個步驟

1. 知名度：讓你的品牌、產品或服務在人前曝光

為甚麼知名度這麼重要？

(1) 93%的網路體驗從搜尋引擎開始
(2) 75%的搜尋者不會翻閱超過搜尋結果的第二頁
(3) 優質的內容能夠增加你的網站主要關鍵詞獲得排名
(4) 調查顯示大多數的網上消費者在購買前會透過社群媒體作產品調查
(5) 68%的消費者會上社群網絡閱讀產品評鑑

要衡量的指標：

(1) 在搜尋引擎結果頁(SERPs)中的排名
(2) 網站的首次訪客數字
(3) 社群指標：讚、Tweeter追蹤、Google+1、Pinterest的pins等等

獲得的結果：

(1) 網站流量
(2) 社群追隨者
(3) 改善的搜尋引擎排名

建立知名度的內容戰術：

(1) 部落格貼文
(2) 新聞文章
(3) 新聞稿
(4) 社群媒體內容

2. 考量因素：啟發潛在客戶作互動、閱讀、下載、留言和分享

為甚麼考量因素這麼重要？

因為搜尋引擎會根據內容的精準度作排名。其它因素包括：

(1) 每位用戶在網站上所花的時間有多長
(2) 相關、原創內容的量和時效
(3) 網站在社群上被談論的狀況
(4) 擁有超過300個收錄網頁(index pages)的網站流量平均增加236%
(5) 擁有400到1,000個收錄網頁的網站多600%的準客戶

此外：

(1) 61%的消費者對於發送客制化內容的公司感覺較好
(2) 65%的社群媒體用戶透過社群網絡取得產品和服務的資訊

**要衡量的指標：
**

(1) 所增加的總網頁瀏覽數
(2) 增長的訪站時間
(3) 降低的跳出率(bounce rates)
(4) 社群指標

獲得的結果：

(1) 根據情報所作的決定
(2) 與其它產品比起來較有優勢
(3) 較低的跳出率
(4) 社群上的推薦
(5) 對品牌的信任感

建立帶動考量因素的內容戰術：

(1) 建立“類別層面”的網頁內容
(2) 以“長尾關鍵字”(longtail keyword: 指非主流的、需求量小的關鍵詞)製作部落格貼文和新聞文章
(3) 新聞信 (newsletter)
(4) 問與答 (FAQs)
(5) 白皮書

3. 轉換：當客戶做了購買的動作或填寫了聯絡表格

為甚麼內容行銷帶動轉換？

(1) 搜尋引擎支援針對特定產品和服務的搜尋－超過39%的客戶來自搜尋
(2) 社群媒體讓傳統口碑起到放大作用，並隨著時間的推移自然成長
(3) 77%的B2C公司和41%的B2B公司曾經透過Faecbook獲得新客戶

要衡量的指標：

(1) 根據銷售或準客戶量計算出所增加的轉換率
(2) 哪些內容來源對轉換漏斗產生效果
(3) 來自Facebook、Twitter、Pinterest、LinkedIn等的社群推薦
(4) “訂閱者”與“非訂閱者”之間的行為比較

獲得的結果：

(1) 銷售或準客戶
(2) 瞭解哪些戰術帶來回報ROI(行銷情報)

轉換之後：

(1) 人們會在部落格、社群媒體和網路社群上與他人分享其體驗
(2) 這些討論會提及內容，然後建立連結，並正面地影響搜尋和社群媒體的體認度

完整資訊圖表

(主題圖片來源：commons.wikimedia.org)

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出自[inbound journals](http://www.inboundjournals.com/content-marketing-how-to-measure-effectiveness-infographic/)

當資料不能離開企業，運算就得靠近：AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化，不只是運算能力提高，而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊，QNAP 身為資料安全的守護者，長期發展的是地端網路儲存設備（NAS），並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線，提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技（QNAP）總經理劉文義解釋，當資料因合規要求或敏感度不能上雲，就必須留在靠近使用者與應用的地方；運算需求一旦增加，承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資，金融與保險業受到合規與法規限制，部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言，問題並不是雲端好不好用，而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

真正讓更多企業回頭計算的，則是長期成本。劉文義指出，資料上傳雲端可能免費，下載卻會按流量收費；當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推，可能會發現，購買一台同等容量的 NAS，還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁，總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載；地端則較適合高頻存取、對延遲敏感，或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的，是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察，客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB，或備份速度有多快；現在更常問的是，機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起，把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合，試圖讓 NAS 從資料保存的位置，進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大，搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例，當照片累積到 10 萬、20 萬張，要找出其中幾張特定畫面，已不可能只靠人工翻找。此時，能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具，會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論：AI NAS 如何進入企業工作流？

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」，而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。依 QNAP 觀察，目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群，仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關，卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本，並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成（RAG）知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型，而是在模型回答前，先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容，再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用，協助企業建立私有知識庫；而走在最前面的少數企業，則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權，QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型，可由企業依需求決定，不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定（MCP）相關能力，讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定，並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過，劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言，目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用，可能需要約 300 到 800 TOPS，甚至 1,000 TOPS，因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力；一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元，一張算不完，就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍，並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體，使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源，這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中，一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台，以一百多 TOPS 的範圍，可順暢使用 AI 應用程式；另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡，處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發，目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用，讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場：能源公司如何導入私有 LLM？

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣？劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫，但很快遇到兩個瓶頸：一是員工查詢時明顯出現卡頓；二是專利、技術與合約都高度敏感，高層不願上傳至公有雲，擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來，該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX，搭配顯示卡與全快閃 SSD，在地端部署私有大型語言模型，把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用，進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間，核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明，若任務範圍明確，有些應用不必動用雲端大型模型，地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同，導入前仍需要概念驗證（POC）與技術人員評估。

而且，資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值，是讓資料邊界與控制權回到企業手上；相對地，安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做，哪些再等？先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI，不只由產業標籤決定，也要看工作是否重複，以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察，第一批走進來的，除了受法規限制的醫療、金融與保險業，也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業，以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業，因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有　10　台、20　台機器，每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同，需要相對應的儲存裝置；生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料，AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多，或重複性動作越多的產業，越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說，較傳統、人力密集，或仍高度依賴人工判斷的製造業，短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料，企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷：資料是否被頻繁調用？規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯？內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密？三個條件愈集中，地端部署愈值得評估；三者都不成立時，使用雲端 API 往往更簡單，也可能更划算。

可以先等的企業，大致也有三種。第一，資料仍分散、版本混亂、權限不清，急著上 AI 只會把混亂放大，先完成集中與治理，效率就可能先提升。第二，找不到一個具體且反覆發生的業務痛點，只因為「別人都在做」而採購，設備很可能變成昂貴的展示品。第三，使用量仍小、需求偶發，現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此，POC 不應只驗證「模型答不答得出來」，還要回答三個問題：資料由誰負責，誰可以存取？導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業？正式上線後，誰負責資料、模型與資安維運？只有當效益與責任都能被量化，才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房，動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太，其中歐洲占比將近一半，而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證，並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求；累積至今，已售出約數百萬台裝置，協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點，劉文義提出一個明確的價格與效能交會點：地端應用若要順暢運作，運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS，甚至 800 TOPS，同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

「AI NAS 不是多了 AI 功能，而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言，地端算力成本高昂，QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構，助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。

圖／數位時代

「預測約兩、三年後，應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點，就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前，企業真正能先做的，不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡，而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色：原油再多，沒有整理、提煉與配送的過程，也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力，而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換，但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備，而是在資料必須留在企業內時，讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日（五）舉行，現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控，並安排 Live Demo，適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點：新板希爾頓酒店｜如意 AB 廳

活動時間：09:20–16:00

地址：新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名：https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查，填問券抽好禮，倒數計時：https://www.surveycake.com/s/q4abw