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

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永豐金控首辦科技年會,打造「Just right」的未來金融
永豐金控首辦科技年會,打造「Just right」的未來金融

當 AI 成為金融業的新標配,企業的競爭力分水嶺已不再是「要不要導入 AI」,而是誰能率先讓技術從概念驗證走向規模化落地,並真正改變核心服務或流程,AI 不再只是技術部門的創新實驗,而是重塑金融競爭力的關鍵引擎。值此關鍵時刻,永豐金控於12 月 5 日舉辦首屆「2025永豐金控科技年會」,完整揭露其在 AI 應用上的階段性成果與未來布局,並分享如何以科技為引擎,重塑金融服務的速度、精準度與想像力。

低調布局、深度轉型:永豐的 AI 實力其實早已成形

一直以來,台灣人普遍被教育要「少說話、多做事」,許多企業也習慣把努力放在背後、成果留給時間驗證,永豐金控的 AI 發展路徑,正是這種低調務實性格的展現——不急著對外發聲、也不追逐媒體聲量,而是默默在集團內推動一項又一項創新落地。

自 2020 年啟動數位變革專案,並自建金控 AI 團隊「圖靈計畫」以來,永豐金控便將「場景經營」與「AI 與數位科技」兩大策略定為科技發展主軸,全面將 AI 佈建至集團營運的各個環節,至今已累積推動逾百項金融科技應用專案,涵蓋銀行、證券等子公司,不僅取得多項專利,其中不少更是業界首創的技術與服務模式。

永豐金控數位科技長張天豪以2024年瞬間爆紅的生成式 AI 為例,永豐金控領先業界開發創新服務,獨家首創 Orbit.AI 投資水晶球,可提供五大市場及美元、日圓二大貨幣的即時訊息,更進一步強化大戶投 App的使用體驗,透過AI摘要個股新聞,並挑選具市場影響力的訊息供投顧研究員撰寫評析,再將內容推薦給客戶參考。

永豐金控
圖/ 永豐金控

此外,永豐創新應用AI Agent(人工智慧代理)推出「永豐iWish」智能服務,Al Agent 會根據客戶所提供的資訊,自動完成新臺幣存款、提款、匯款及轉帳等預填表單作業;同時還推出理專 Copilot,用 AI 協助搜尋客戶、即時摘要客戶個人資訊與商機,協助理專更有效率地經營客戶、提供更精準的理財服務。

然而,因為永豐金控向來「做得多、說得少」,外界反而難以想像其在 AI 投入上的規模與深度。「我們在年度調查中驚訝地發現,外界普遍沒有意識到永豐金控其實非常積極發展 AI,甚至已有多項應用在實際運作中,」張天豪坦言。

對外揭露 AI 腳步與未來路線,打造永豐金控科技生態圈

為補上長期以來的對外溝通缺口,永豐金控選擇舉辦科技年會,將過去這些「做得多、說得少」的科技成果,首次系統性地分享給市場與大眾,永豐希望讓外界清楚理解:集團過去多年累積的 AI 技術能力,未來將落地在哪些場景、又能為客戶與金融服務創造什麼價值。

透過完整呈現未來的科技應用理念和想法,永豐金控期待吸引認同理念的消費者、企業客戶及科技人才。張天豪指出,科技人與社會新鮮人往往不知道金融業同樣需要大量 AI 與科技專才,因此永豐希望藉此機會讓更多人才看見,金融業也能是實踐科技創新的舞台,進而緩解當前產業的人才缺口。

更重要的是,永豐希望藉此機會找到理念相同的戰略合作夥伴,共同打造永豐金控的科技生態圈。畢竟 AI 時代的技術佚代速度太快,金融業若沿用過往「等需求成形再找外部廠商」的合作方式,不僅跟不上科技變化,也難以累積核心能力。因此永豐選擇主動釋出未來規劃,讓擁有技術或對金融場景有想法的外部夥伴能主動洽談、探索更多合作可能。

「我們希望更多科技人才與外部夥伴的加入,加速實現年會主題J’right Experience的願景,」張天豪說明,J’right Experience 來源於 Just right experience,象徵永豐金控對 AI 應用的期待,當科技發展到一定成熟度,金融服務會自然到讓人忘記技術的存在,仿佛金融服務本來就應該是這樣。

張天豪強調,真正決定 AI 價值的並非技術本身,而是「選對場景」,這也是永豐金控透過「J’right Experience」想向外界傳達的核心理念:打造一種直覺、自然,讓人覺得「金融服務本來就應該這樣」的 AI 體驗。

不只談理念,還能搶先體驗下一代 AI 金融服務

永豐金控不只透過年會主題傳達自身對 AI 應用的期待,更特別打造兩款專為實體會場量身開發的 AI 互動產品——「永豐iWish」和「永豐智投」,這是在永豐既有的 AI 技術能力之上,再引入 Multi-Agent 等新技術,讓操作更直覺、回覆更精準,讓與會者能在現場親身體驗下一代 AI 金融服務的運作模式,感受截然不同的互動體驗。

永豐金控
圖/ 永豐金控

除了與永豐金控一同見證未來金融場景的樣貌,本次年會更邀請多位重磅講者同台對話,包含台灣微軟首席技術長花凱龍以AI 驅動金融業的未來談願景到落地、NVIDIA 資深解決方案架構師李正匡博士從技術角度看金融 AI 應用,以及 Amret 數位資訊長 Sajjad 帶來金融 AI 應用的國際看法。此外,永豐金控的業務與技術團隊也將以對話形式分享實務經驗,從需求端到技術端完整拆解 AI 如何真正落地於金融場景。

AI 正在重新定義金融服務,而永豐金控正用實際行動走在這場變革的最前線。如果你想深入理解 AI 金融的最新進展、下一個五年可能的發展方向,或親自體驗下一代金融服務的模樣,這場年會你絕對不能錯過。

「永豐金控科技年會」將在12月5日於三創生活園區5F CLAPPER STUDIO展演廳盛大登場,以LINE TODAY線上線下同步舉辦。即日起開放活動報名,凡線上報名成功,即可獲得永豐金證券股票禮品卡抽獎資格;線上報名成功,並全程觀看直播及填寫會後問卷,還有機會獲得iPhone 17及AirPods Pro 3等科技好禮;現場參與並完成產品體驗,還可獲得多項專屬禮品。

立即報名,一起見證金融科技的關鍵時刻。
https://techcon.sinopac.com/sinopactechcon2025/

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