5 大趨勢,預測 2014 年的 Facebook 廣告
5 大趨勢,預測 2014 年的 Facebook 廣告

Facebook在2013年經歷了好幾個重要的、令人興奮的邁進。從“每次行動成本”(Cost-Per-Action,簡稱CPA)的廣告收費模式,到“離線廣告成效追蹤”的功能,FB廣告趨向成熟的速度獲得行銷業者的肯定。在過去的幾年,行銷者在廣告精密度和數據分析的需求上一直有被Facebook忽略的感覺,現在廣告主在“免費”和“付費”媒體的選擇方面,終於有更廣的處置自由度了。

那麼,2014年的Facebook廣告將如何發展呢?讓我們看看以下5個預測:(參考資料)

2014年Facebook廣告5個趨勢

1. 行動版的社交圖表搜尋(Graph Search)功能將改變FB廣告的玩法

Facebook推出行動版的Graph Search(桌面版已推出)是必然的發展,對FB廣告也將是一個正向的轉折點。廣告主將可以針對用戶在行動裝置上的搜尋詞彙來投放廣告,也可以針對用戶(附社群情境的)搜尋來投放一種類似“搜尋贊助結果”(sponsored search result)的廣告。雖然Facebook以前推出的“贊助結果”廣告曾經受到廣泛的譴責,但是那是針對之前的搜尋功能。現在FB的搜尋功能已經完全融合在其DNA裡了,尤其是在行動版上,搜尋功能會扮演更有影響力的角色。所以我們可以預期在2014年,Facebook廣告的發展將更有趣,同時也更競爭。

2. 優質的創意(Creative)在Facebook是不可或缺的

品牌將需要把更多的研究精力和焦點投放在Facebook廣告圖片上,因為現在FB廣告的尺寸(尤其是在News Feed上)是這麼的大。而FB廣告相對短暫的生命期限(lifespan)意味著品牌必須預備大量能引發互動的圖片,使廣告維持在News Feed的頂部。要讓廣告保持對用戶的精準度,獨特、經常更換的圖片創意是必須的,對於倚賴富互動性、創意廣告的“直接反應”來誘發購買決定的廣告主而言,創意圖片尤其重要。

3. 零售商的離線轉換

針對消費者在Facebook上的購買途徑來看,如果零售商可以追蹤到FB廣告產生的離線的銷售的轉換,給予廣告主更深入的洞察數據,讓他們瞭解特定廣告類型產生的消費者行動,將是Facebook走出的重要一步。而Facebook已經於2013年2月就Custom Audiences作功能更新,讓廣告主測量離線的銷售狀況。這項更新將可以讓廣告主把銷售數據與FB數據結合運用,顯示消費者看到廣告後會產生甚麼樣的行動。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4.再見右一側廣告欄

由於廣告主逐漸更偏愛成效較高的貼文廣告(Page Post Ad)和應用程式安裝廣告(APP Install Ad),右側欄廣告類型在2014年將失寵。而事實上,右側欄廣告也已經走下坡了一段時間了,廣告主將被迫把Facebook變成他們實際上的主頁和廣告內容的載具,這也強化了粉絲專頁即是“任務控制中心”的概念。當然右側欄廣告仍然會繼續被使用,但是它們多會是小型的APP廣告或貼文廣告。這個改變將把用戶變成Facebook實際上的“品保”(quality assurance)。用戶將在與廣告作互動、按讚、檢舉的能力上,更加有掌控的能力。這也保證“優質內容”在博取廣告版面上會戰勝。

5. Facebook將繼續從“互動/關係”廣告轉向“以成效為訴求”的廣告解決方案

對於關注成效的行銷者來說,Facebook近期從互動和關係廣告,轉向類似2013年4月引進的Cost-Per-Action廣告,是很好的消息。行銷業者一直鼓吹Facebook推出更多以成效為訴求的廣告產品。廣告主需要比增加“互動”更進一步的能力,他們需要的是驅動消費者行動的能力。以成效為主的廣告在這方面就能為廣告主做到這點。

額外趨勢:踏入Twitter的領土

Facebook已經知道一件事:用戶談論的話題對於廣告主而言是超級相關的。Twitter已經證實以“品牌被提及”(brand mentions)為模型的廣告是有效的。Facebook也必然會跟著做。在過去我們已經看到步Twitter後塵,在News Feed中展示熱門話題和品牌、聚集hash主體標籤等。所以,如果在2014年出現以這兩種功能為主的廣告產品,應該也不會讓人感到以外。

轉自:inbound journals

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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