真有廣告能不討人厭嗎？Yahoo奇摩推「原生廣告」|數位時代 BusinessNext

什麼是原生廣告？

原生廣告「Native Advertising」是這幾年來很熱門的名詞，簡單的說，就是一種讓你自然而然閱讀下去，不容易發現自己在閱讀廣告的廣告形式，概念與過去我們說的廣編文、業配文有點像。在網站上的呈現方式五花八門，像是Facebook，我們會在動態牆看到動態贊助、建議貼文等內容。基本上這種廣告會成為網站或是APP的一部份，比方說我們常常會在新聞網站上看到某一條新聞的連結，標題看起來好像很驚悚，但點選進去之後才發現是廣告。

嚴格說起來，原生廣告沒有特定的形式，而是一種概念。廣告必須要有好的內容，才能吸引消費者觀看。然後透過裝置平台的特性，將效果發揮最大化，不對觀看者造成困擾。最簡單的例子就是Youtube上的微電影廣告，影片拍得好，你就會自然而然幫他分享、傳播，而不會理會他是不是廣告。

據國外調查，有63%的廣告主認同原生廣告有效提升消費者對於廣告的參與程度，53%的網友瀏覽原生廣告的次數，會高於一般傳統展示型廣告。在台灣方面，Yahoo奇摩也與國立交通大學傳播與科技學系副教授陶振超合作，首度針對台灣網友，以眼動儀追蹤「原生廣告」在行動裝置上的吸睛效益。

針對這次的研究結果，陶振超表示：「結果發現，以內容形式處理廣告的原生廣告，吸睛能力趨近內容本身，因此提高網友對原生廣告的接受度，也更能掌握注意力。」

Yahoo原生廣告的優勢

Yahoo奇摩原生廣告主推的特色之一是「曝光免費」，因為他們採用點擊計價，讓廣告預算不浪費，廣告主因而可以享有更多免費曝光機會。他們同時也以「好吃宅配網」為案例。

好吃宅配網創辦人之一郭書齊表示，Yahoo奇摩原生廣告操作簡單，只要單一圖片文字便能快速上線，就像是上傳部落格一樣，比傳統的廣告或是以往的網路廣告要簡單的多了，而且效果相當好。

郭書齊以好吃宅配網上熱銷的「福義軒大包手工蛋捲」為例，透過Yahoo奇摩原生廣告跨裝置行銷，首次開賣就創下單日銷量破千的佳績，廣告點擊率提升6成，投資報酬率比使用其他社群媒體高3～4成。

如何落實執行是問題

雖然說原生廣告很夯，而且也被很多研究證實了的確比傳統廣告有效果，但是正如前面所說的，原生廣告要成功的關鍵在於「要有好的內容」並且「不被消費者討厭」。因此，就算是廣告，「內容」依然還是重要的關鍵。怎麼去執行，依然有手腕的高低之分。

最近最明顯的原生廣告，當然就是名人淋水桶的慈善活動。這個活動既有趣，網友又會主動幫你宣傳，而隨著參與的名人越來越有名，關心的人也會越來越多，讓活動自然擴散出去。

而一般社群網站的原生廣告或許不見得內容有能力作得多好，但至少也要做到「不被討厭」。因此，像臉書你可以自己主動報告你不喜歡這則廣告，參與一些意見調查，以後那一類型的廣告就不會再出現在你的頁面上。

最差的就是部分新聞網站的作法，用引人的標題將廣告夾在新聞連結之間，你一不小心點進去，才發現看的是廣告。消費者最討厭的就是「被騙」，用這種騙人的形式其實只能成功一兩次，之後消費者再也不會去看你一眼。這種形式就只是「廣編文＋」，而不是原生廣告了。

本文出自T客邦

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。