讓廣告精準命中！RTB實時競價與重定向廣告的應用|數位時代 BusinessNext

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

騰雲科技持續展現強勁成長，不僅連續五年維持雙位數的營收增幅，更於 2025 年前三季累計營收來到 5.47 億元、淨利 1.03 億元，年成長率高達 67%，顯示騰雲科技已從智慧零售解決方案供應商擴展成為智慧社區、智慧城市解決方案供應商，並持續發揮高毛利、高成長、以智慧場域資料為核心驅動的代理式 AI 解決方案全方位供應商。

騰雲科技是怎麼辦到的？

騰雲科技董事長暨總經理梁基文不藏私分享兩大關鍵：「首先是以 AI 賦能的產品與服務，協助客戶提升效率、優化營收；其次是透過騰雲孵化器與其生態系中新創夥伴協作，打造零售、不動產、製造與數位保險等產業所需的新商務服務。」

以 AI 賦能全產品線，強化客戶黏著度、深化長期關係

梁基文表示：「AI 不是單一產品或立即變現的技術，要能有效消除資訊不對等，需協助企業先將散落的資料整合成數據資產，才能找出能驅動決策的洞察。」因此，要讓 AI 真正落地，需要同時理解產業現況與營運痛點的夥伴，才能把技術與數據轉化為具體價值，成為企業成長的新引擎。

有鑑於此，騰雲科技的策略是推出 AI Agent 平台 –TrendVotex，由深耕百貨零售、商業不動產等產業的專業團隊協助打造符合場景需求的 AI 代理服務。

例如，為百貨零售打造的「AI 品牌行銷專家」透過市場輿論進行趨勢及同業動態分析、以口碑行銷進行品牌塑造、針對會員數據進行自動化文案生成及傳播、針對行銷成果進行效益分析等自動化決策，「AI 招商助理」則能整合商圈熱度、樓層營運狀態等資訊，提出精準的櫃位調整與招商策略。至於針對複合式商業不動產管理場景推出「AI 能源智慧管理」服務，導入 AIoT 終端裝置佈署並運用其感測數據與歷史異常紀錄，預測設備故障風險，協助排程維修，降低停機時間，大幅提升營運績效。

梁基文補充說明：「除了協助企業打造專屬 AI 代理與串接代理式工作流程（Agentic Workflow），我們也推出 Marketing、Content、Sales、Manufacturing 等跨產業可重複使用的 AI 代理模組，加速零售、不動產、製造、旅遊與數位保險服務等產業的導入腳步。」

值得注意的是，為真正發揮、極大化 AI 價值，騰雲科技不僅提供技術，也協助企業梳理流程、整合分散數據，打造可支撐多場景的數據驅動營運中台。

梁基文表示，不只零售業正加速虛實通路整合，製造與金融服務業也十分重視「全通路數據」，例如製造業需要即時掌握生產過程關鍵數據指標與庫存狀況以確保良率及產能、數位保險業則積極深化對顧客旅程的掌握以完善服務能量等，騰雲科技推出「隨開即用」、雲地整合的 AI 平台，讓企業能在多場景中無縫串接數據並兼顧資訊安全，充分展現「From Insight to Intelligence」價值。

例如，協助數位保險整合顧客的「線上資料（如客戶資料、風險判斷」與「線下數據（如客戶活動數據、場域營運數據）」，透過 AI 進行產品推薦、簡化內部核保作業流程，並提供更加順暢的一致體驗，讓保險也能像零售一樣真正做到懂顧客。

「接下來，我們會把在百貨零售與商業不動產驗證過的技術，進一步擴大到製造、數位保險等產業，讓價值放到最大。」梁基文如是說道。

五大技術、四大產業，騰雲科技以孵化器成就下一個十年

梁基文表示：「過去 10 年，我們專注在『新零售・新生活』；接下來將延伸至『新商務・新生活』，透過收購、合資、投資等方式與外部夥伴共創新的成長動能。」

具體做法是以 ABCDE（AI、Blockchain、Cloud、Data、Experience）五大技術為核心，鎖定零售、不動產、製造與金融服務四大產業，透過外部合作與孵化機制強化解決方案的廣度與深度：整合現場設備、門市裝置、POS、排隊系統、取貨流程、感測器與後勤運作，推出 AIoT 智慧場域管理方案，滿足跨場域、跨產業與跨國企業的需求。

例如，協助泰國五星級酒店導入 AIoT 智慧場域管理方案以優化能源設備管理、降低營運成本並提升使用者體驗等。明（2026）年，騰雲科技計畫將 AIoT 智慧場域管理方案推向製造業廠房，協助客戶管理冷氣、燈光等能源設備並進行碳管理，同時，透過監控產線設備的振動與溫度等數據，提供 AI 預判的設備維修時機（Preventive Maintenance），擴大數位與綠色雙軸轉型的綜效。

除以集團力量推廣 AIoT 智慧場域管理方案，騰雲科技亦積極擴大相應的生態體系發展：首先是與跨業夥伴一同延伸 AIoT 智慧場域管理方案的應用範疇，如與保險業者合資成立數位保險公司以提供 AI-Ready 數位應用方案；其次是建立消費者生態體系以發揮「新商務‧新生活」的相互影響綜效。例如，騰雲科技子公司騰加數位將擴大 AIoT 平台運營版圖，深入零售、商辦與飯店等多元場景，並以此為載體整合數位支付、會員數據與數位內容傳播等應用，藉此強化場域的智慧化能力，以及拓展騰雲解決方案的落地深度與廣度。

「透過 AIoT 智慧場域管理方案、營運中台與 TrendVotex 等產品與服務，我們不僅能更精準回應台灣、日本與東南亞市場在流程自動化、營運效率提升上的需求，也能同步改善大眾的日常體驗，真正落實『新商務・新生活』的共好價值。」關於未來的發展，梁基文如是總結。

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