前情提要:在「數位媒體對談」#5(上)騰訊媒體市場部總經理韓志傑與我們分享在中國數位媒體的經驗;在「數位媒體對談」#5(下),更剖析中國與台灣媒體環境的差異,並探究未來數位媒體發展的四大方向。

**未來數位媒體明日商品-移動、視頻、大數據、電商
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顏:聽到Jeff講到中國大陸的變化,我想可能是因為市場競爭壓力下的媒體良性發展成果,也就是因為在研發產品的過程中,除了重視形式及效果外,額外貼心串聯使用者的感受或習慣,這些貼心服務的累積,可能都是讓中國在數位產業突飛猛進的原因吧!

韓:中國數位產品豐富多元,未來的明星商品及數位媒體的發展趨勢,我覺得有兩個方向,比如說Facebook最近股價漲幅的原因,可能跟移動廣告的占比有關,從上一季的core result可觀察,移動廣告佔整體業績的40%。因此,第一「移動」肯定是一個趨勢,目前在大陸各個領域發展「移動」的產品都相當快速,甚至佔據了相當大的比例。例如,新浪在研究報告發表中表示,他們有75%將近四分之三的用戶,都是使用「移動」瀏覽微博上的訊息。

第二是視頻,我覺得在大陸有一個好處是,我們可以從大陸一些視頻網站觀看正版的美劇、英劇或一些綜藝節目,而這些視頻網的流量,以騰訊來說,一兩個月的播放量就可以超過10億次的PV。

剛剛我提到的趨勢有移動、視頻,當然還有其他也相當重要的趨勢,例如:大數據、電子商務,電子商務的領域擁有非常大的潛力,但如果要說現在這波趨勢最重要的,我認為還是「移動」,這才是真正最大的爆發點。

**看見移動未來價值 大數據與產業間的對接
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顏:移動的發展,帶動了載具及媒體之間的串聯。以台灣來說,也已發展的非常快速,或許沒有中國大陸如此快速的成長率,但我們其實可以慢慢看見,市場對於行動不管是廣告、內容上的需求,都逐漸在提升。甚至也有代理商分享,同時在看網路及行動廣告上的執行成效時,行動的效益如今已經開始超越了網路,因此,這一點對我們來說不但是個鼓舞,也讓我們更加期待行動在未來的價值。

當然,行動廣告對於產品銷售上應該扮演什麼樣的角色與定位?台灣的廣告主及媒體業仍在思考,也期望可以找到「移動」媒體的價值。當然,媒體的應用層面非常多元,對廣告主來說,營銷才是重點,因此客戶很容易把移動廣告當作last mile media。

顏:這幾年台灣非常熱門的一個話題,就是引進大數據的應用,由於台灣媒體規模其實不如中國龐大,因此對媒體來說,就必須將消費者更加挖深,才能看得清楚,進而幫助客戶達到預期的效益。也由於大數據的導入,讓台灣對於behavior targeting跟retargeting的發展愈趨成熟,也更加明確往這方向努力前進。

韓:坦白說在整個大陸的廣告市場裡,performance ad的市場的銷售額其實是很高的,包含淘寶、搜索、電商…等,且對於performance marketing、第三方市場研究機構的需求度也逐漸增高。還有剛剛提到RT、BT的技術,或透過DSP數據、資源的對接,這些數據及運算邏輯不斷提升及蓬勃發展。

只是這些數據的串接與累積,關鍵就會在廣告主,客戶想要達到的品牌目的是什麼?需求是什麼?比如說,像肯德基或麥當勞這類的速食餐廳,想要在接近午餐時間提醒消費者用餐,那這類的campaign就需要長時間的觀察,透過real time bidding的平台針對明確的消費者投放廣告。若是一個電商廣告主,或遊戲、金融方面的客戶,就需根據想要達成的marketing objective規劃不同的媒體投放形式,並於實際效果來觀察何種平台可以帶給他們較大的ROI。

另外,大數據要如何將數據有效的轉換成,能幫助了解消費者甚而帶來產業上的優勢,這不管在國外或國內都是一大挑戰,將這些繁瑣、大量的data形成實際易於應用的資訊,才是真正的價值。

就像聯播網擁有多面向的消費者,有男、女、老、少,不同喜好、興趣,如何從茫茫大海的網路上找到消費者的行為軌跡,然後用一個集合的方式去滿足及歸納、分析變成一個可多方運用的solution。我覺得是很挑戰每家公司或是團隊的技術、腦力及一些創造力吧!

精華剪輯影片:Part3

**數位媒體大匯流 打造全媒體環境
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顏:這就是我們現在正在進行的事情,當然我們希望這樣的努力,能真的符合市場需求與期待,除了將網路上的消費者看得透徹之外,也是多屏環境即將面對的課題。

omni-channel的概念,告訴我們很多訊息傳遞,其實已經無法區隔消費者在什麼時候接觸什麼媒體,在任何時刻,不同的媒體、載具都在交錯影響消費者。所以數據的分析對我們來說,就更想要了解消費者在跨載具間的移動,產生什麼樣的化學變化。

因此,我們希望朝向媒體及技術發展,不斷深耕,進而產生影響甚至發揮效應。據我所知,大陸在DSP上的應用也非常的多,透過DSP的控制更能符合廣告主最終成效,及控制成效成本的評估。

韓:對,這就回到我們剛剛前面提到的,將取決於廣告主對每一個campaign營銷目的的設定。廣告主願意在這個campaign上投放多少預算比例,在performance marketing這部份,就我觀察,目前每家代理商公司也都有所謂的trading desk,並投入了相當的人力,與國內外的平台對接。運用各式各樣的資訊值,抽絲剝繭找出能幫助效益成長的數據分析,而用戶對於數據的對接,以滿足廣告主在成效上的需求,我認為這會是一個成長快速的領域。

顏:台灣媒體在行動市場上的競爭也日漸跟進,但我期待有更多的媒體形式及技術導入,才能真正幫助行動廣告市場,而非還只是單純計算曝光、點擊或成效。對客戶來說,一定也非常樂見,未來媒體將會越來越smart,甚至整合跨載具、跨技術、跨媒體的應用。

就如剛剛所提到omni-channel的概念,媒體如何與人的生活習慣串聯,進而發展一個完整的solution,我認為這將會是我們接下來想要積極發展前進的方向。

精華剪輯影片:Part4

出自域動行銷

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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
2025.08.13 |

全球製造業正處於前所未有的挑戰中,從勞動力短缺、供應鏈脆弱,到淨零碳排與數位轉型需求的成長,每一項趨勢都正重新定義產業格局。對此,AWS 發布《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》白皮書,深入剖析製造業在全球地緣政治與市場變化下的挑戰與機會,提供台灣製造業適合的落地策略與最佳實踐方法。

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擔心無法回本、缺乏知識技術,台灣升級「智慧製造」卡關中

台灣製造業在全球供應鏈中扮演重要角色,但同時面臨地緣政治風險、技術門檻高、人才缺口大等多重挑戰。其中在供應鏈韌性方面,壓力更為顯著。根據英國營運持續協會統計,全球近 8 成企業在過去 12 個月曾遭遇供應鏈中斷事件,凸顯全球供應鏈的脆弱,台灣製造業也難以倖免,特別在國際局勢不確定性與在地原料依賴度高的情況下,會進一步放大成本與交期風險。

生成式 AI 應用快速擴展,預計 2025 年台灣企業導入將進入早期大眾階段,並以半導體產業為先導,逐步擴散至其他領域。DIGITIMES 調查顯示,已有 18.1% 的企業採用生成式 AI,並積極用於改善營運效率與產品良率,然而仍有 31.5% 的企業尚未規劃導入,主因包括成本考量、缺乏知識與技術、產業需求不明確,使企業在大規模部署時保持謹慎態度;資誠聯合會計師事務所發布的《2023 臺灣企業轉型現況及需求調查》也顯示,37% 的企業擔心智慧製造投資報酬率過低,30% 缺乏導入知識與技術,27% 不清楚如何實踐,導致智慧製造推動困難。在電子製造業迫切需要專業人才之際,許多產業面臨預算與數據分析能力不足的窘境。

AWS
圖/ AWS

此外,勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算,2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%,導致技術傳承與產線穩定性受衝擊;同時 2050 年淨零碳排目標,迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化;加上雖然 9 成企業已啟動數位化,但多數仍停留在營運系統,生產端 IoT 與 AI 應用不足,數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

同時,隨著「數位雙生」的發展,企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」,在導入新技術前,先模擬其對現有產線的影響,或預測潛在風險與資源耗損,避免浪費;另外,在 AI 大規模應用下,數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練,降低數據外流風險,並支援在地資料中心部署,以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中,將智慧製造的 4 大技術整合,即能在自家領域有效推進。

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加速轉型關鍵夥伴登場!AWS 台北區域重磅上線

AWS 作為全球雲端運算領導者,深耕台灣市場多年,成為製造業升級「智慧製造」的鑰匙之一,提供全方位資料策略、生成式 AI 創新、敏捷性等多種解決方案,協助製造業突破瓶頸。

過往製造業資料分散在 IoT 裝置、舊設備、資料湖、雲端資料庫與內部系統中,缺乏統一結構與命名規則,也受到組織文化與部門隔閡影響,導致難以擴展或有效利用。藉由「AWS 工業資料經緯」框架,能支援多來源數據關聯與脈絡化,可用於分析、AI 模型訓練與數位應用程式開發,讓資料運用最大化。藉由 AWS 的高性價比基礎設施與豐富合作夥伴網路,企業可大規模部署生成式 AI 應用。

製造業期待透過生成式 AI 來加速產品開發、提升營運效率、優化供應鏈並強化客戶體驗。AWS 提供完整 AI / ML 服務,支援模型建置、訓練、推論與部署全流程,助企業快速、安全落實 AI 應用。企業可將專有資料導入基礎模型,進行微調與最佳化應用。

同時,為協助製造業在全球市場中維持高度韌性與營運敏捷性,AWS 已於 2025 年初在台灣設立全新 AWS 台北區域,涵蓋三個可用區,將使企業能就地處理與儲存必須留存於台灣的資料,確保資料主權與合規性,同時降低延遲、提升應變速度。AWS 預期將在台北投入數十億美元於營運、基礎設施與客戶支持,幫助製造業數位轉型。

立即下載 ➤《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》
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