多螢跨頻使用正夯!電視+手機為主要組合
多螢跨頻使用正夯!電視+手機為主要組合
2014.08.08 | 行銷

本季的台灣網路、行動調查數據報告,域動行銷將以五個面向剖析消費者在網路、行動載具上的行為。其中特別針對12大產業進行消費者廣告內容、形式喜好調查,挖掘12大產業在消費者心中廣告內容、形式喜好的共通性。

此外,更首次公布全新15大消費者群像,一日生活分析 VS.族群流動觀察分析,提供最全面且深入的消費者群像報告。以及夏日颱風豪雨連連,域動行銷也整理出去年雨季發生區間的數據變化觀察,有助於行銷者提早規劃媒體佈署的準備,把握豪雨、颱風期間的行動商機。

行動用戶數日漸攀升 網路、行動上網使用行為已持平

在最新Q2網路、行動流量報告中,我們可以發現,流量分布上已經產生不同變化,在Q2時,網路、行動在週間互補區塊增加,週六日網路、行動流量反而來到持平狀況,互補不如以往明顯。

多螢跨頻已為趨勢,電視+手機為主要組合

超過八成的受訪者表示,使用電腦/電視時都會同步使用其他媒體裝置,顯示多螢行為已漸漸成為習慣。且電視+手機是最常發生的跨螢多頻模式高達31%。

主題式產業分析,挖掘12大產業消費者廣告喜好

域動行銷針對12大產業進行消費者廣告內容、形式喜好調查,並且挖掘12大產業在消費者心中廣告內容、形式喜好的共通性,以及特別將各產業分為四大主題:

品牌形象影響購買,影音、全版廣告最吸睛

根據調查有將近7成5的消費者認為,好的汽機車廣告是勾起購買慾望的關鍵;且在網路/行動媒體中,消費者最喜歡點選的廣告形式是:影音廣告、全版廣告。

Q2全新15大消費者群像一日生活分析VS.族群流動觀察分析

域動行銷2014/7/1正式推出DSP廣告平台,從此宣告媒體進入「受眾購買」時代已經來臨,但我們秉持使用者分群分析優先,再談受眾購買,於是域動行銷在2013年12月底,率先建立DMP數據平台(data management platform),將資料數據進行蒐集與分析,推出『15大消費者群像分析』,經過長達半年消費者有機式的數據累積與優化學習,在2014年Q2,隆重推出『15大消費者群像分析』再次優化版。

族群一日生活分析:親子Family 媽咪小秘密 網路世界晝伏夜出

關注養兒育女家庭,多偏向婦女族群,一日行為分布中,在傍晚4~5點行為密集度開始上升,直到晚間7點,進入家庭相處交流時間後才逐步遞減。有趣的是,在深夜1點直至隔天早上7點,關心親子Family的女性族群,關注度最為密集,顯示許多女性在家人、小孩進入夢鄉後,才開始有屬於自己的時間。

族群流動觀察分析:外貌協會 時尚,如同氧氣一般重要

注重外表、喜歡在櫃點仔細挑選美妝產品,對於新品上市蠢蠢欲動,只要能常保美麗的投資,都是必要。這類族群以女性居多,這群女性即使擁有家庭後,也不甘只做黃臉婆,更希望透過事業的投入保有自我價值,也會將在乎外貌的觀點投注在Family的採購上,因此消費力更是龐大。【外貌協會,同時有機會出現在親子Family(12%)+白領商務(15%)】

台灣春夏雨量豐沛,把握風雨商機

行銷者面對氣候變化,針對以下幾個產業,給予因應建議如下:

  • 家庭用品類、飲品食品酒類
    與消費者預期心理同步,順勢推出優惠價格/符合家庭大量購買包套,使消費者在賣場補糧時,讓您的商品成為消費者風災時刻心中的首選。
  • 數位實體遊戲、文化創意娛樂
    風災打發時間不易,有趣新奇的遊戲功能、寶物優惠、影視套票、節目組合訊息的即時曝光,成功填補消費者風災無趣的時刻。

完整「2014年Q2台灣網路、行動調查數據報告」,請點此下載PDF。

本文出自域動行銷

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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