為什麼我們喜歡Infographics──解開資訊圖表受歡迎的秘密
為什麼我們喜歡Infographics──解開資訊圖表受歡迎的秘密

為什麼資訊圖表這麼受歡迎?我知道我喜歡看製作精緻的圖表,可以較容易消化和吸收複雜的資訊。根據Graphs.net的研究,針對「Infographics」的搜尋量從2010年至2012年間增加了驚人的800%! 看來視覺性的媒體將不會隨時離開,它們的受歡迎程度將在未來數年內持續成長。

資訊圖表受歡迎的原因資訊圖表

讓我們看看這幅Graphs.net製作的資訊圖表所總結的重點。

資訊圖表是什麼?

根據wikipedia,資訊式的圖表或資訊圖表是為了把複雜的資訊、數據、知識以快速清楚的方式以生動的視覺效果呈現。運用圖表可以提高人類視覺系統的能力,透過圖案和走向,達到改善認知的效果。

對資訊圖表隨著時間而增加的興趣度
(100代表搜尋興趣度的高峰)

新加坡-100
菲律賓-62
南非-54
紐西蘭-45
印度-36
美國-36
澳洲-34
荷蘭-32
英國-31
阿聯-31

對相關關鍵詞的興趣度
(100代表搜尋興趣度的高峰)

Infographic (資訊圖表) -100
Design Infographic (設計資訊圖表) -40
Best Infographics (最棒的資訊圖表)-35
Inforgraphics free (免費資訊圖表)-30
Create Infographics (建立資訊圖表)-30
Make Inforgraphics (做資訊圖表)-20
Inforgraphics software (資訊圖表軟體)-20
Google Inforgraphics (Google 資訊圖表)-20
Cool Infographics (酷的資訊圖表)-20
Facebook Infographics (Facebook 資訊圖表)-15

2009年至2013年對資訊圖表興趣的成長
(100 表示搜尋興趣度的高峰)

資料顯示,從2012年2012年,針對「資訊圖表」的搜尋量增加了超過800%。社群網絡Digg的統計數據顯示,從2007年起,在Digg上出現的資訊圖表增加了250倍!不難看出這是一個值得注意的趨勢浪潮!

資訊圖表中常用的視覺性圖案元素

現實藝術性的元素-36%
波浪式圖表-27%
柱形圖-22%
多變化的線形圖-17%
圓餅圖-12%
其它-41%

運用資訊圖表的理由

  1. 容易瀏覽
    人類的視覺效率相較高,在腦裡儲存的資訊中,超過90%的視覺性資訊會被儲存。

  2. 病毒式散播
    由於資訊圖表的吸引能力,它們會在各種社群媒體平台上被分享,與一般文字較容易達到病毒式的散播。

  3. 全球性的覆蓋率
    有了網路出版工具,資訊圖表可以在短時間內在全世界被分享,這是地方平面媒體永遠無法做到的。

  4. 品牌知名度
    建立一個資訊圖表試,如果把你的品牌標誌置於圖表的底部,對於建立真正品牌的知名度是很有幫助的。

  5. 增加網路流量
    一個附有趣資料而令人注目的資訊圖表。在帶動更多流量上是扮演著一個重要角色。訪客會在他們的社群賬戶上分享,這是非常值得做的實。

  6. SEO利益
    由於它的病毒式性質,資訊圖表可以幫你的網站獲得一些優質的連結,因此會在搜尋搜尋結果頁被搜尋引擎首都,進一步改善網站的能見度。

  7. 你將是某題目的專家
    在製作資訊圖表的過程中,你必定做了精細的調查,這也展示了你對該題目的知識和瞭解程度。

  8. 成長
    Google 分析工具顯示,針對「Infographics」這個關鍵字的Insights for Search (搜尋透視) 大量的增加。

  9. 使用便捷
    只要把嵌式碼放在網站的資訊圖表底部,其它網站主或部落客就可以輕易地把資訊圖表置於網站上。

關於資訊圖表的有趣事實

  1. 資訊圖表的製作量每天增加1%
  2. 在Google上,超過1,500萬的搜尋結果會針對「infogrpahic」這個關鍵字而產生
  3. 在上傳了一幅資訊圖表後,網站的流量平均會增加12%
  4. 超過87%的訪客會閱讀資訊圖表上的文字
  5. 資訊圖表可以在建立品牌知名度上改善你的事業達82%
  6. 所有行銷業者中,有32%同意這個說法:「一幅資訊圖表讓我變得更精準。」
  7. 資訊圖表對於消息靈通的人士會增加精準度達40%
  8. 任何東西,無論是內容或是統計數據,只要以資訊圖表呈現的話,其活力感就增加了53%
  9. 自1990年使用視覺性的資訊增加了400%
  10. 自2007年使用視覺性的數據在網路上增加了9900%

完整資訊圖表

為甚麼資訊圖表如此受歡迎

(圖片來源:jonnygoldstein)

 

出自inbound journals

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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