讓廣告精準命中!RTB實時競價與重定向廣告的應用
讓廣告精準命中!RTB實時競價與重定向廣告的應用

上一篇我們了解了RTB(實時競價)廣告的發展歷程。本文將針對RTB 與 Retargeting(重定向) 的結合使用方式作說明。這兩個廣告技術,可以幫助廣告主命中消費者,大幅提高廣告效益。讓我們一起來了解它們的運作方式。

RTB (Real Time Bidding)實時競價的運作

RTB 實時競價廣告說明

假設一家汽車公司的目標族群是居住台北、30-35歲的白領男性。當他到訪網站時,電腦(AD Exchange)在判斷出這位用戶的特徵後,即會把此特徵告訴廣告主僱用的DSP廠商。

DSP (需求方平台)就會根據廣告主擬定的競價條件出價,競標成功後就能對用戶進行廣告展示。整個過程的背後其實有龐大的運算,但在用戶眼中似乎一瞬間就完成了。

 

Retargeting 重定向技術的運作

Retargeting 重定向運作說明

Retargeting的功能主要針對曾經到訪過你的網站,卻沒有成交的人展示廣告。假設有一位用戶到訪你的網站,但在看了一些商品後卻遲遲沒有下單就離開了。這時Retargeting的技術就能夠捕捉這名訪客的身份(Cookie),然後特別針對這位訪客投放廣告。無論她上哪個網站,都能對她投放你的廣告,試圖將她導回商品頁面完成購買。

 

掌握用戶樣貌 提升廣告效率

RTB與Retargeting掌握用戶面貌

在過去,廣告主都去分眾網站(niche websites) 採購廣告版位來作曝光,但由於不知道真正點廣告的是誰而造成浪費預算。現在透過RTB競價方式和重定向技術,廣告主就能夠精確掌握用戶樣貌,直接採購特定特徵的人群,進而強化廣告效率,精確使用廣告預算。

 

重定向的實際應用

重定向技術的實際應用

重定向技術可以運用在3個方面:

●「個性化」重定向-根據瀏覽頁面的比例來分析訪客興趣,分析訪客購買了什麼,然後對他投放周邊/相關商品廣告
●「商品」重定向-分析訪客瀏覽過的單一商品,例如:玫瑰化妝水,然後投給該訪客其他的「化妝水」廣告。或分析訪客瀏覽過的商品品類,例如:玫瑰化妝水,然後投給該訪客其他的「玫瑰」保養品廣告
●「購物車」重定向-分析有放入商品至購物車卻沒有完成結賬的訪客,然後提醒他有喜歡的東西還沒有結賬、商品有新的活動、或投放不同品牌的相同商品。

 

重定向廣告的4個目標

重定向的4個目標

重定向廣告可以根據以下4種情況鎖定用戶:

● 來過網站的人
● 根據離開網站時的頁面,投遞該商品廣告
● 把商品加入購物車,但尚未購買商品的人
● 依照訪客來訪時間,在特定時限內(如2週內)做投遞

 

掌握更多的訪客特徵

掌握訪客特徵

ADPartner 的ALL X的技術有能力分析與提供更多的訪客特徵,包括:

● 訪客人口屬性-性別、地域、來源媒體、訪客找回、時間控制、頻率控制
● 訪客行為屬性-站內搜索、購物車、列表頁、首頁、收藏評論、新註冊、單品頁、類別頁
● 訪客興趣愛好-3C、運動、旅行、汽車、家居、娛樂、時尚、電影
● 訪客角色屬性-聯合登錄、是否註冊、入站設備、入站關鍵字、入站次數、登入次數

ALL X能獲得並提供上述真實的後台數據,不僅在收費上有真憑實據,也能幫助廣告主建立客戶的行為模式,充實CRM(客戶關係管理)資料。

 

結語

RTB 與Retargeting兩項技術的結合,使網路廣告從購買「廣告版位」的時代,進化到購買「精準族群」的時代。廣告主可以辨認屬於自己的族群,向對的網站訪客投放廣告,有效運用廣告預算,大幅提升網路廣告的回報率。

完整資訊圖表:http://www.adpartner.me/retargeting.html

出自Inbound Journals

往下滑看下一篇文章
核保、理賠、客服全面AI化:富邦人壽導入「三大智能助理」升級保險服務鏈
核保、理賠、客服全面AI化:富邦人壽導入「三大智能助理」升級保險服務鏈

近年談 AI 轉型的金融業者不少,多半從技術切入,闡述架構藍圖與導入策略。富邦人壽則選擇從行政端著手,先問哪個場景最攸關保戶,再決定 AI 該往哪裡導入。「關鍵在於回歸以人為本的核心,專注於客戶體驗。」保單行政處處主管蔡佳蓉副總經理指出,核保、理賠與客服,是服務價值鏈中與保戶互動最直接的三大關鍵,自然成為富邦人壽 AI 布局的起點。

以 AI 賦能核保,審查時間省六成

開始一張保單的旅程,核保是第一步,攸關保戶是否能儘速取得保障。投保過程中,若涉及既有病史或體況,核保便須介入評估,綜合審視商品條款、投保規則與法律規範,以決定是否承保,可說是一項高度專業的決策工程。

「以一份新契約為例,客戶的病歷資料可能厚達百頁。核保員得逐頁翻找診斷紀錄、用藥史與手術紀錄,判斷其對承保的影響。但大多數核保人員並不具備醫護背景,這方面的專業判斷力全靠長期經驗積累,導致傳統作業十分耗時。」蔡佳蓉解釋。

為此,富邦人壽建構「核保智能助理」,運用生成式 AI 摘要病歷,解決過往判讀大量專業英文病歷的痛點。這可不是把資料丟進 AI 資料庫就好——蔡佳蓉分享,導入過程中的挑戰之一,是為特種個資去識別化,需先透過個資遮罩工具處理病歷;此外,針對 AI 常見的「幻覺」風險,團隊也反覆調校提示詞,讓摘要報告力求精準正確。

她強調, AI 定位為「初篩與重點整理」的助手,最終決策權仍歸於核保員。透過 AI 摘要、核保員決策的人機協作模式,體況審查平均作業時間成功從 40 分鐘縮短至 15 分鐘,核保效率提升六成,讓核保同仁能將心力集中於高風險案件與例外處理。

以 AI 輔助判讀,加速理賠條款今昔對照

同樣面對大量資料判讀挑戰的,還有理賠。理賠是保險公司實踐承諾、展現服務價值的重要時刻,但隨著醫療技術不斷進步,許多保單條款當年訂定的手術項目,到了今天可能已發展出全新的治療方式。理賠人員需要從大量醫療資料中,判斷新技術是否符合條款約定,過程相當耗時,也需要高度的醫療專業知識。

對此,富邦人壽導入「理賠智能助理」,整合醫療資訊與內部顧問醫師的專業意見,協助理賠人員快速比對保單條款與客戶所接受治療的對應關係。例如,當醫療科技演進產生新的手術方式時,AI 可協助理賠人員快速了解該疾病與手術的進行方式,並檢索相關條款與內部規則,提供理賠判斷建議,縮短過去需逐一查找資料的時間。此外,系統亦能協助摘錄擷取診斷書、病理報告及醫療費用單據等理賠文件審核重點,大幅縮短人工判讀比對時間,讓理賠人員更專注於專業判斷與保戶溝通,加速理賠服務效率與一致性。

客戶服務處處主管張婉茹指出:「AI 除了加速理賠作業,也能將資深理賠人員的專業經驗與判斷邏輯濃縮為高效吸收的知識庫,協助新進同仁快速掌握案件重點與判斷依據,縮短學習曲線,並提升理賠判斷的一致性與品質。」透過 AI 助理減輕資料整理的負擔,理賠人員得以將精力回歸專業決策與客戶溝通。

以 AI 客服加速分流,前線服務更到位

在核保與理賠之外,最大量的服務場景是客服。張婉茹表示,隨著數位原生世代逐漸成為保戶主力,客戶傾向先自主操作解決問題,不會直接撥打電話;一旦選擇撥打電話,就代表問題已超出自助服務能處理的範圍。

對此,AI 客服的導入,不只是回答問題,更是協助客戶找到最適合服務管道的「智慧導航員」。「我們是第一線面對客戶,因此 AI 客服最重要的不是回答得多,而是回答得正確。」張婉茹表示,富邦人壽在設計上特別重視回答來源的可信度,透過既有知識庫與 FAQ 資料治理機制,讓 AI 優先扮演「理解需求、引導服務」的角色,確保保戶獲得正確且一致的資訊。

事實上,富邦人壽的文字客服早於大型語言模型盛行前便已上線,目前文字客服平均每月處理超過六萬則訊息,智能助理能即時理解客戶需求,將保單查詢、資料變更等簡易服務導引至 App 或線上平台快速完成;面對理賠、保單變更或保障內容等較複雜的需求,則由真人客服接手提供專業協助。讓簡單問題快速解決、複雜問題由專人服務,將有限的人力資源投入最需要專業與溫度的服務情境,讓分流機制發揮實際成效。

從核保員手中的病歷、理賠人員桌上的單據,到線上客服的迅速回應,富邦人壽的 AI 布局,始終緊貼第一線作業現場。張婉茹表示,科技發展不一定要一次 end to end 全到位,應該是不停小步快跑,慢慢把應用場景擴大。去年底推出的全新富邦人壽 App,將「簡單、貼心、隨行」的理念落實在使用者介面體驗上,就是一次階段性集大成的成果。

但無論 AI 如何加速資料判讀、優化流程,專業判斷與服務溫度仍是機器無法取代的核心。「要有專業,才能判斷 AI 的產出品質。」富邦人壽兩位主管也強調,科技迅速發展下,富邦人壽導入 AI,不是要取代核保員、理賠人員或客服人員,而是希望讓每一位同仁把時間花在最有價值的地方。當AI承接了流程中繁瑣的資料負荷,人員就能更專注在判斷、溝通與服務,讓同仁的專業與心力回歸到最需要判斷力與人情味的溝通之上,這才是真正以客戶為中心的 AI 轉型。也是富邦人壽實現「AI Everywhere」的旅途上不忘的目標。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓