5 大趨勢，預測 2014 年的 Facebook 廣告|數位時代 BusinessNext

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

過去兩年，人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢，從客服、知識管理到軟體開發，越來越多企業將大型語言模型（LLM）導入企業營運流程，隨著應用程度的深化與廣化，越來越多發現，真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」，而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全，以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後，AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程，連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度，而這意味著，想要發揮AI綜效，光只有模型與技術尚不夠，必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設（AI Infra）。

深耕AI管理領域多年的數位無限（INFINITIX），近年積極布局軟體定應AI基礎建設（Software Defined AI Infrastructure）市場，除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係，如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格，2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎，也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線，協助企業、雲端服務供應商（CSP）與新世代AI雲端業者，更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示：「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構，讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備，同時，向上鏈結模型、Token跟AI應用，加速企業的AI創新轉型腳步。」

從AI模型到AI經濟，企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI，焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力，但在大型語言模型推論需求暴增的現下，AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程；企業真正需要的，不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後，全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」，亦即，影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU，而是消耗多少Token、產生多少AI服務，以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之，在AI新世界，算力調度能力的重要水漲船高。對此，陳文裕十分認同的說：「企業想要提升AI競爭力，不僅要掌握模型與應用，還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命，甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上，這也是大量AI資料中心（AIDC）跟新世代AI雲端服務（Neo Cloud）業者出現的原因，包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式，提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢，數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務，協助客戶提升GPU使用率，更進一步推出ixCSP平台，讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者，能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰：模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速，企業在追逐AI落地的同時，勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高，以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡，數位無限的作法是，透過AI-Stack將底層硬體抽象化，以Token或模型服務形式提供，讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如，高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題，加速39項AI模型進入臨床應用階段，成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步，為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源，也可以透過ixCSP平台，把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司，甚至上下游合作夥伴使用，進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設，企業真正需要的，也不再只是單一模型，而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra，而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致：從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商，更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值，數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案，協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境，降低企業從PoC走向實際導入的門檻，加速AI落地。

總的來說，隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理，企業比拚的不僅是導入速度，而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra，而這與數位無限的發展目標一致，將持續不斷優化產品服務，化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。