【PIXNET網路關鍵報告】代工大廠的逆襲!從手機看行銷
【PIXNET網路關鍵報告】代工大廠的逆襲!從手機看行銷
2014.06.10 | 行銷

行動裝置市場自白牌手機代表小米打出一片天後,台灣行動市場價格旋即颳起了一陣親民風!代工大廠陸續推出平價手機系列機種,從小米機到最近ASUS推出的 ZenFone 系列,不論是代言人、飢餓行銷、CP值規格比較…等,在這場行銷大戰中皆瞄準了消費者的荷包!

擁有台灣社群龍頭【痞客邦】及【7Headlines】的 PIXNET DIGITAL MEDIA  發表最新一期《PIXNET 網路關鍵報告》,將【痞客邦】站內「小米」及「Zenfone」相關的6.4 億筆資料進行分析比對,透過大數據徹底剖析手機的行銷攻略! 

發言人?代言人?創辦人?誰是真正具有影響力的人?** **

行動裝置的普及與社群的崛起,讓資訊越來越即時且透明,除了產品本身的競爭外,各品牌的行銷策略也是一大亮點!除了代言人、品牌發言人外,品牌創辦人也是近年來媒體聚焦重點,有些品牌創辦人,甚至比代言人更能讓消費者產生認同感,這也讓各品牌間的行銷戰術增添了不少變數。《PIXNET 網路關鍵報告》將代工大廠自行推出的hTC、小米、ASUS三大品牌的品牌代表人物進行分析,透過數據找到品牌關鍵人物!而在這三大品牌的代表人物中,誰才是最具影響力的「最佳代言人」?

透過比對網友在討論產品的同時,哪一位代表人物最常被提及一起討論?在數據中我們發現了瀏覽同時討論 hTC與逆襲女王王雪紅文章的吸睛度以7.5%穩居第一,顯示王雪紅相較於其他品牌,為最具影響力的代表人物!其次依序為小米機創辦人雷軍、hTC 的執行長周永明,而網路上與產品關連度最低的則是ASUS創辦人施崇棠。  

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品牌經常性的曝光,除了一般的電視、戶外廣告及行銷活動外,透過代言人形象加分與產品連結,有助於提昇消費者認同感,如何成功讓產品在社群上的話題持續延燒,不斷地幫品牌及產品加溫,也是相當重要的一環!

將投注較多資源於代言人的hTC、SONY、ASUS三大品牌進行分析,可以發現五月天代言hTC多系列手機,並大量於媒體曝光的策略奏效,在hTC文章瀏覽數部份,可以看出五月天的代言,為品牌加分了3.1%的網路吸睛度,而在大仁哥當紅時順勢結合品牌印象的SONY,也讓陳柏霖為品牌額外帶來了2.3%的瀏覽人次。雖然在代言人加分度中敬陪末座的蕭敬騰只拿下0.2%的品牌加分,不過相對於ASUS以較少的行銷資源,以及實際僅出席一場發布會的蕭敬騰來說,表現並不算遜色!值得後續觀察的是,由於蕭敬騰在大中華地區的影響力不容小覷,若ASUS後續在大中華地區加重代言人行銷活動,在社群討論度上應會有大幅成長。 

Print 圖片註解:除了官方代表人物外,在 hTC、SONY、ASUS 三大品牌代言人方面,亞洲天團五月天果然不負眾望拿下第一,勝過大仁哥陳柏霖與搖滾王子蕭敬騰。

誰最愛寫?誰最愛看?如何將行銷預算花在刀口上?** **

進一步將小米與ZenFone相關文章的產出與分布進行分析比對,在口碑分布方面,有著截然不同的樣貌。在市場上已推出產品一段時間,相較於ZenFone為較成熟市場品牌的小米 相關數據分布,可以看出論壇、新聞、部落格呈現三分天下的狀態,顯示由新聞操作議題 、從論壇大量發散增加廣度,以及以開箱文與試用體驗文為主的部落格,去深度探討產品本身的三個面向都已經發展完成;反之觀察 ZenFone文章產出 的分布,在以話題及產品能見度為主的新聞與論壇口碑佔了將近九成,以實際使用為產出內容為主的部落格口碑產出卻少之又少。 

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另外《PIXNET 網路關鍵報告》顯示,上市一段時間較為成熟的產品在市場上溝通相當多元,包含了各面向的議題,甚至連兩岸企業競爭力的分析都有;反之甫上市不久的ZenFone 文章分布,大多集中於產品所屬的數位生活類,佔了將近 50% 的比例,由此可見產品的上市時間長短與議題的分布及屬性有相當直接的關係。可以說小米藉由深度的解說、開箱、分享、部落客合作等,以口耳相傳為主要模式的行銷操作,在台灣打下漂亮的一仗! 

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透過數據了解成熟市場與剛上市產品間的網路吸睛度差異後,《PIXNET 網路關鍵報告》 也將瀏覽相關文章的屬性分類及性別分布進行了比對,發現隨著產品上市時間的變化,兩個不同階段的產品,所產生的閱聽眾比例也截然不同。小米方面,因為已進入行銷活動的後端,在議題與文章方面均相當的多元,在性別分佈上,呈現均勻的分布;反之在 Zenfone 系列的分佈上,男性佔了將近 7 成,代表目前仍處於集中溝通重要族群的階段,與小米所呈現的數據相當的不一樣。因此,若想將行銷預算花在刀口上,在產品剛上市的時候,品牌行銷團隊可以鎖定產品所屬類別(如:本次的 3C 數位 )作為第一波行銷的主要攻勢,觀察當在社群製造出第一波聲量後,即可發散第二波議題,引導至論壇進行交叉應用與擴散,而後再以不同的切角與觀點,如情境式銷售等氛圍,往下一目標族群邁進,逐漸的往其他族群擴散,此時也可開始操作女性作者所產出的內容文章,以生活相關等多元的方式進行市場溝通。 

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大廠抬轎?定位相似產品非為競品! 

運用網友在2014/01/01~04/30期間瀏覽小米及ZenFone文章來源關鍵字進行分析,發現瀏覽在過年期間甫有新品上市的小米相關文章來源關鍵字,最多的竟是三星機皇Note 3, 而非來自無論是在定價及行銷策略的皆雷同的ZenFone系列,顯示一直以來,由「價格敏感者」及「資訊敏感者」所主導的3C市場來說,在兩種定位及目標族群相似的產品,未必互為競爭關係!

由《PIXNET 網路關鍵報告》可看出,行動裝置市場的汰舊換新速度相當快,單一型號產品生命週期短、技術規格更新迅速,消費者在比較與討論的同時,除非碰到兩個相似規格、價位的商品在接近的期間內陸續上市,否則消費者在收集資訊時,仍習慣以同期推出的手機做為性價比(CP值)比較,並不會刻意的以價格及產品定位雷同的商品來共同比較,且會將同一機型不同於上世代的產品拿出來比較的,更是少之又少! 

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行銷循序漸進,拓展步步為營! 

觀察一個產品從上市初期至到市場成熟期之間的社群變化,了解到在每一個階段目標族群必須明確,除了精準投放資源到有效的社群平台外,如何解析各項行銷工具的成效,及相互支援擅用不同的社群平台完成階段性任務,才能讓快速變化的社群行銷大戰,打的更加的迅速有效、締造佳績!

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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