【數位媒體對談】邀請媒體代理商、市場調查、網路觀察家、電子商務、廣告主…..各大產業菁英領袖共同對談,透過這一系列對談,碰撞出的不同火花,發現數位媒體趨勢,連結消費者需求與媒體變化關係,創造數位媒體精采未來。

第三場的【數位媒體對談】由台灣安布思沛總經理蔡秀麗與域動行銷總經理顏玉芬一同探討未來數位媒體全新視角「Omni-Channel」在台灣的發展與運用,以及在媒體數據分析下的contact point為何?更深入剖析廣告主想要揭開的秘密到底是什麼?

 

**破除成效檢驗**** ****數位媒體另闢新路**** ****是新課題?新解答?
**顏玉芬(以下簡稱顏):在「數位媒體」中評估媒體,因為數字容易被追蹤且清楚明確,能快速幫助客戶分辨廣告效益來源,也讓廣告主長期以來,對於過去傳統廣告媒體的投放、成效模糊以及不確定性,有了更清楚的看法與目標設定。

但也因為數字明確了,數位媒體從此脫離不了與成效相關的評比。成效判定的標準在廣告主跟媒體間不斷拉鋸拔河,彼此間只能尋找更有依據、效益的方法。我們在前兩場的【數位媒體對談】(第一場;第二場)裡談到了,數位廣告的形式可以有很多面向和精采豐富的表現。但是我們也歸結了一個重要結論,媒體必須因應不同的客戶屬性及marketing issue,進而提供不同媒體表現形式建議與媒體評估方式。

不可諱言,有越來越多廣告主,因為數位媒體具有明確數字追蹤且即時的特性,而將數位媒體直接當成了「數位通路」,以最終成效作為檢驗媒體效益的方法。但這些客戶與品牌客戶不同的是,並非以品牌形象為廣告主導,而是將「成效數據檢驗」當作最單純不過的KPI。

如何破除成效及成本的迷思與困擾,這無形中也變成數位媒體的壓力及動力。所以部分數位媒體開始轉向,從消費者行為分析著手,企圖從龐大數據資料中找到對不同商品有興趣的消費者。

如果說網路上的所有閱覽路徑、點擊行為都代表消費者對不同需求發出的訊號。其實就能夠有效掌握這些訊號,並透過蒐集、收斂分析出可供判讀推測的行為模組單位或媒體,似乎就更能掌握線上消費者的傾向跟喜好,以及網頁跟網頁之間的連動關係與行為差異,藉此找到最適合消費者的對應商品。

根據我們的觀察,成效型廣告客戶,一開始多半大量採用關鍵字的媒體形式,因為除了關鍵字廣告往往在成本上較容易控制外,報表分析跟成效調較上也勝於其他媒體版位更為彈性與即時。這些的確都是關鍵字媒體的優點,然而我認為廣告主一方面持續對成效調較嚴格要求外,另一方面對媒體形式的變化創新上又寄予厚望。因此如何找到兩全其美的方法?這是廣告主給媒體代理商與媒體出的新功課。海量數據分析所引領出來媒體投放新形式會不會就是這階段數位媒體的新解答?!

蔡秀麗(以下簡稱蔡):剛剛在你的觀點裡,我想應該都脫離不了consumer-centric(以消費者為中心)及data- centric這個概念。消費者的行為模式不斷在改變,游移在各種最新的設備、頻道及載具中,因此我認為所有的客戶或代理商應該更humble一些,意思是先不需要對任何數位媒體有任何先入為主的偏見,應該拋開舊有的思維,重新歸零看待新數位媒體的誕生。

iProspect在幫客戶規劃Campaign時,我們都會希望從客戶原有的data核心裡挖掘真正想達到的business goal,進而再轉換成可被測量的KPI,希望可以透過data來觀察到消費者真正的行為模式,例如:消費者是從Mobile APP、Line、廣告Banner或關鍵字來到客戶的website,如此我們才能從中得到媒體成效的反饋。

因此當廣告主只要求看到成效及媒體代理商只能使用第三方media data滿足時,iProspect通常都會回過頭審視,在這過程中我們從消費者的行為當中觀察到什麼,進而學習反饋至下次的媒體投放依據。所以我們也會建議,首次跟我們接觸的客戶應該要給iProspect 三個月的合作試用期,因為時間是一個很重要的因素,我們必須先假設在全然無知、無任何偏見之下,觀察消費者、廣告主與代理商這三方激盪出的結果如何,我覺得這才是正確的心態。

點此看精華剪輯影片:Part1

**Omni-Channel****融入消費者行為**** ****巨量資料分析不再只是黑盒子
**顏:其實剛剛蔡提到一些觀點,我也非常有感觸。關於「看資料(data)」這件事情,從以前只要求有數據就好,到目前累績到小數據,至未來可能變成大數據的海量資料。不管演進如何,客戶都覺得,既然媒體有這麼多資料,為何媒體不直接提供?或是有報表以外的分析可參考?

但對媒體而言,這些資料為什麼還不對代理商、客戶完全開放?為什麼媒體要視為黑盒子裡面的秘密呢?我認為,資料的解讀是很重要的,若無法正確的剖析數據資料,就會產生偏差,就如同蔡前面所提到的,不能以先入為主的觀念看待。況且大數據本身內涵已無法只是看圖說故事,也並不是期望來驗證之前的想法。而是我們希望更深入的挖掘數據深層的意涵,來完整呈現數字分析背後的樣貌。

蔡:我覺得數字跟觀念落差就像是,若相信數學與國語這兩科分數高的人才是好學生,成績單上就只會在乎這兩科;但如果相信五育並重才是好學生的人,就會去在意自己的總平均分數。

其實目前數字及觀念的一致思維,最能完整涵蓋的就是「Omni-Channel」這個概念,當消費者在接收媒體資訊時,不分電視、桌上型電腦、手機…各種載具,而是無形之間融在全媒體的環境中,所追求的是不管廣告主使用什麼媒體都能掌握消費者連續的behavior。所有的data都無法被切割也不應該只看單向結果就下定論,必須全輪廓地觀察消費者連續性的整體行為模式。

「Omni-Channel」的概念下有一個很重要的分析概念是attribution model。我們在觀察,這段期間消費者每一個媒體contact的行為中間,廣告主所期望結果和貢獻度會是什麼?有可能我們從來不會覺得去點擊任何一則新聞,對最後的成效是有幫助的,可是卻從分析裡發現這是一個很重要的助攻,甚至大大影響成效的結果。因此我們講的其實是一個attribution,希望看到的是全面的整體分析。

顏:「Omni-Channel」嚴格說,是一種因為媒體發展與使用者行為串聯,所發展出的媒體成效整合,這的確會存在於整個媒體環境的變化沒有錯。但以台灣現況來說,大部分的媒體目前所能掌握到的資料分析可能都非常單一及片面。因為全面性、整合度不夠,若只對片面的資料分析解讀會有風險。

然而對代理商而言,這些資料來源可能都極為片面或是單位標準的認定不一致,所以客戶又將如何運用此一發展變化,徹底改變選擇媒體時的步驟或是標的物?或許可以透過代理商的力量或系統機制將消費者在這環境裡引發、觸及廣告的連續行為獲得紀錄並觀察最後的成效從何誕生。

蔡:對我們來說,網站本身的分析是很重要的一塊,但我要往前推測到媒體端,未來tracing code正確性跟完整性的使用是非常重要的。例如,廣告主若面對10家媒體都要求裝tracing code時,該如何因應這樣的問題。我的建議是,若有一個solution可以只裝一次,且其他的code都可以包含其中,不但便利,又可以同時掌握不同媒體觀察的結果,彼此合作將各方資料的串接,把整體廣告效益提升到最高。

點此看精華剪輯影片:Part2

**廣告主態度開放**** ****共同促進跨媒體跨平台的數據分析
**顏:以AD Network來說,其實在數據資料及各個網站類型涵蓋已擁有非常高的完整性,但在我們努力朝數據探究方向挖深時,發現一件事情,即使媒體的力量再完整、再強大都還是不夠的。因為媒體與客戶手中各自擁有其business intelligence,而這些資料可能有流量、點擊、物件、位置、形式甚至廣告聲量、時間或載具…等。其實應該將彼此資料相互對應透過跨平台的整合與數據交叉比對,獲得一個最完整的數據分析樣貌。

就像蔡剛提到的,對客戶來說最終是要達到business goal,所以客戶也應該將這些資料開放出來,以達到完成雙邊資料的整合、跨媒體、跨平台的分析以及找到一個最好的媒體建議,這將是一個大工程。

就我們的觀察下,這幾年廣告主對於願意置放tracing code這件事的態度越來越開放,對於數據分析結果的期待也更高。因此若廣告主的反應可以成為媒體的參考值,如此一來一往反饋的互動,這些珍貴的資料也能夠幫助媒體不斷的訓練,將這些資料變得更有價值,而「時間區段」的累積也將是一個很關鍵的因素。

當媒體擁有這些數據資料後,遂而發展新的廣告形式,並能依照不同需求提供客戶更完善的服務及規劃,未來不管在廣告形式、版位呈現亦或價格上面都會呈現一個動態的形式,期待這可以成為未來媒體的趨勢。

 

蔡:其實我覺得未來資料整合,將會打破過去媒體單一或只提供某種規格的販售方式。客戶更能從data看見與從前不同的價值,而非單純CPC或其他計價方式來論定。未來也期待能有因應不同客戶需求,針對最有價值的contact point,做最即時且準確的廣告投遞或是content建議。data的整合加上即時的速度,我覺得未來在整個媒體業界,會產生一個比較大的變化。

點此看精華剪輯影片:Part3

 

出自域動行銷

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從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?
從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?

AI 與數據正快速落地至各行各業,從製造、金融、電信、醫療到零售,應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域,卻長期受到數據破碎且不透明的限制,只能仰賴人力蒐集資訊,再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策,使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點,方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」,以開放式平台為核心,串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色,勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌,希望能透過科技促進數據流動,為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

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方睿科技首度舉辦 2026 Raise Day,以開放式平台為核心串聯多元角色,推動商用地產邁向產業共好的新階段。
圖/ 數位時代

方睿科技雙軌策略,讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出,在 AI 時代,人應該專注於「最有價值」的工作;然而在商用地產業中,專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上,真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配,讓人力從低價值的資料處理中解放,將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

方睿科技
方睿科技創辦人暨執行長 吳健宇
圖/ 數位時代

為此,方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台,運用 AI 技術,將過去產業中破碎、非結構化的資料,重塑為可被運算、可驗證的標準化數據,並結合圖表與互動式介面,讓使用者能夠快速得到完整市場資訊,實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟,將不動產視為企業服務的核心載體,串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴,使空間不再只是靜態標的,而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄,平台得以發展「資料即推薦」模式,推動商用地產從單點交易,邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制,實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下,真正的競爭關鍵已不在模型本身,而是能否有效率地收集資料、提高資料品質,並將其與實際決策流程緊密結合。為此,方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪,回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題,成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明,資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段,必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告,並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉,透過資料清洗與實體對齊,將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關,則引入不動產專家進行校正與產業判讀,補上模型難以理解的規則與慣例,確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段,藉由收集使用者提問與行為,檢視現有資料是否足夠精準,再回到專家校正與補齊流程,使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上,方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示,PickPeak 並非單純的物件搜尋工具,而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動,提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件,再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案,真正將 AI 從「回答問題的工具」,轉化為「陪伴決策的數位專家」。

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方睿科技技術長 郭彥良
圖/ 數位時代

創新 Data to win 模式,讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過,單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級,因此,方睿科技提出的第二條路就是,推動產業生態系聯盟,整合商用地產市場上不同角色的數據,讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出,目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間,缺乏有效的整合機制,導致企業在選址與空間規劃過程中,難以快速找到真正合適的服務與解決方案,形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點,方睿科技提出「Data to win」模式,以資料取代傳統「Pay to win(付費買廣告)」思維,讓真正具備經驗與實績的服務夥伴,在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明,在廣告投放效益越來越低的情況下,企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」,而是「如何在對的地方被看見」,這將是未來的市場勝出指標;而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力,方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料,經過去識別化與結構化處理後,再嵌入企業決策流程中,讓推薦不再來自廣告投放,而是真實、可被驗證的使用經驗,透過這樣的機制,不僅提升企業決策的準確度,也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說,方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料,讓企業在選址階段,就能同步評估空間規劃方案,加速決策流程。又如,整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料,並呈現在地圖上,協助企業評估辦公據點的交通便利性,優化員工日常通勤與出行體驗。此外,平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊,協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓,提升進駐媒合效率。

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方睿科技不動產知識創新中心總監 曾凡綱
圖/ 數位時代

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調,方睿科技已經透過投資與合夥模式,將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域,至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星,以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作,方睿得以更深入理解產業真實痛點,讓科技不只是工具,而能真正回應實際決策與服務需求。

此外,方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟,目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入;接下來,方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入,讓數據在安全、可控的前提下流動,進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值,為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

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右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁 、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳,透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。
圖/ 數位時代

方睿科技官網: https://www.funraise.com.tw

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