實時競價廣告RTB產業到底有多夯?
實時競價廣告RTB產業到底有多夯?
2014.07.24 | 行銷

自先前陸續發表關於 RTB 的相關文章,引發台灣廣告產業界對於 RTB(Real time bidding) 與數位廣告的熱烈討論,目前RTB於歐美及中國大陸市場應用已經非常蓬勃,供應鏈發展完整,從DSP、SSP、DMP,產業分工非常精細。台灣技術團隊 Appier 也於近期獲得知名創投青睞,證明台灣有能力在這波趨勢洪流中佔有一席之地。ADPartner 本次就總體面、個體面和資本市場面,分享長期關注全球網路數位廣告趨勢的心得。

一、產業總體面

近年新媒體和數位廣告產業的蓬勃發展是顯而易見的。依據最新台北市媒體服務代理商協會 MAA 最新發布的「2014年台灣媒體白皮書」,2013年全台灣廣告總量近 600億元,網路數位廣告已佔據其中 22.3% 約 137 億元,並維持年增 17.8% 的高速成長,其與電視廣告(有線 + 無線)的差距已縮小到 45%,同時持續擴大對報紙、雜誌、廣播等其他傳統媒體的領先優勢。

產業的此消彼長取決於受眾(Audience)使用行為的改變。就媒體覆蓋率數據可以發現,2013年網路新媒體覆蓋率從 57.1% 增加到 61.6%,是唯一保持高速成長的媒體類型,隨著PC、Smartphone、Tablet普及率上升,受眾每日的使用者行為和目光聚焦,會傾向在這些 4” ~ 22” 螢幕間轉換,進而排擠其他媒體的廣告效果。

在MAA同一份報告中,網路媒體佔有率的變遷也出現有趣的變化,相較於2012年數據,2013年前五大網站中,龍頭 Yahoo 下滑了 3%,FB、Google、和Youtube則持續保持 5~6%的成長,這個趨勢從 2011 年延續至今。這個現象顯示,受眾的使用行為除了載具的選擇出現變化,與網站互動的習性也出現變化,今日的受眾比以往重視線上社群交流與分享,對影像和影音的需求也正快速增加。

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台灣並非數位廣告產業的特例,而是全球趨勢大洪流中的一員。美國IAB(Interactive Advertising Bureau)公佈的 2013 年數據,美國網路廣告營收為 428 億美元(年化成長17%),並首次超越無線電視(Broadcast TV)成為媒體龍頭。中國易觀智庫的 2013 年數據也顯示,中國大陸互聯網廣告市場來到1,000億人民幣(年化成長16.8%),並特別指出「…新技術的發展將驅動整體互聯網廣告市場的持續發展,尤其是DSP和RTB的概念自2012年進入中國…」。由此可知,網路數位廣告產業在使用者習慣和技術演進的兩相配合下,質量俱進全面發展的時刻已然到來。

二、企業個體面

產業環境發展蓬勃,企業個體自然就有大舉投入。在美國市調公司 Inc.com 於 2013 年 9 月發佈,最新一期關於「美國 500 大高速成長私人企業」的調查資料中,在 22 個產業分類裡,屬於「Advertising + Marketing」這個分類的企業就佔了 58 家,2012 年營收總額 12 億美元,佔前 500 名總額的 8.5%,近 3 年平均都以 3 ~ 70倍的速度成長。該分類前十名全數都與實時數位廣告技術和服務(Real-time ad technology & service)有關,包括擁有 DSP + DMP 整合平台的 DataXu、專精於 Re-targeting 的 AdRoll,以及甫於 2014 年 2 月被 Oracle 以 4 億美元併購的 BlueKai。

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三、資本市場面

如果從產業的總體和個體面,都顯示這是一個高速成長的產業,那站在資本面的投資人又是如何看待數位廣告這個趨勢呢?簡單列舉台灣及全球於 2013-14 年間,幾個與數位廣告技術相關的重大融資及收購案:

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而市場領先者的表現又如何呢?目前已經IPO 的標竿企業 CRITEO (NASDAQ:CRTO,DSP + DMP + Retargeting完整解決方案),以2014年6月20日收盤價 $34.09計算,市值(Market Cap)為 $1.96B。

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單就 Appier 完成 A 輪融資的案例討論,比較適合的對照組應是同樣專注於 RTB 與跨螢行銷(cross-screen ad)、同樣獲得紅杉資本支持且 A 輪融資金額相近的 Drawbridge,壓寶性質相近的企業是創投基於分散風險考量的一般性作法。目前我們沒有關於 Appier 企業估值與收益的可靠資料,然以一般 A 輪融資取得 20-30% 股權的慣例估算,Appier 的 A輪融資後估值(post-money valuation)應該落在 $ 20-30M這個區間,在之後的 6~12 個月內增加現金流,進入 B 輪融資後估值比照 Drawbridge 成長2~3倍,對創投來說是合理的期待。而在提供資本支持的同時,創投應會比照競爭對手標準,給予 Appier 團隊年複合成長率倍數增長的壓力,因此與開發新功能相比,提昇變現能力應會是 Appier 團隊下階段的主要目標。

四、結語

綜觀以上可知,實時競價(RTB,Real time bidding)、廣告交換(Ad exchange)、重定向訪客找回(Re-targeting)、跨螢行銷等諸多技術革新,正在歐美及中國如火如荼地進行,這些新創技術讓精準行銷真正在新媒體數位廣告產業實現,而不再是遙不可及的理想,台灣不應置身於大局之外。近期諸多同業也陸續傳出融資成功與新功能發表的好消息,再次印證 ADPartner 執行長 TK 於 5 月 30 日的 DMA 研討會中所提及,數位廣告 RTB 是未來趨勢,也是現在進行式。「RTB 是場只能打出去的戰爭」,ADPartner 作為台灣數位廣告 RTB 的先鋒,目前已自主擁有 ALL X DSP 平台,並將陸續推出多項升級新功能,專注瞭解合作夥伴需求與提昇客戶營銷成效。我們在此期待並呼籲台灣有更多夥伴加入數位廣告領域,共同提升台灣在全球數位廣告的競爭地位。

附註:資料來源:

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
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ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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