[Neo Marketing] 可口可樂「內容2020」的內容行銷5堂課（中）|數位時代 BusinessNext

第三堂課：讓內容流向四面八方！

在這部影片裡，最重要的關鍵字是：liquid content - 流動式的內容，這是可口可樂追求「內容極致」的目標。

這組字直接翻成中文可能不太好懂，但它的概念其實有點像《老子》說的「上善若水」，那麼，最好的內容也應該像水一樣，能不斷奔流到四面八方，生生不息，再回頭滋養造福品牌。而且，這樣的內容，還必須與企業經營目標、品牌以及消費者感興趣的事有關，並且有所連結（linked）。

但內容怎麼動起來？很大的關鍵在於角度。

可口可樂全球數位行銷經理Ashley說，在可口可樂內容處理任何內容，其步驟如同記者在報稿前，一定會自我審核，她提出了幾個面向可供參考：

**1．讀者為什麼要看？**看完了會不會讓人有迫不及待想與家人、朋友分享的衝動？
**2．素材夠不夠新，有沒有驚喜感？**現在很多文章只要看開頭便能猜到結尾，夠怪、夠引人注目的往往會更受歡迎。
3．訴諸普世情感 (universal appeal)。向來強調「快樂」的可口可樂，試圖翻轉看待快樂的視角，跳出個人、家庭層次，延伸到社會、國家更大的面向。

例如，在互不往來長達60年的印度、巴基斯坦發起"Small World Machine﹣Bring India & Pakistan Together"計劃，讓兩地人們透過即時視訊，隔著螢幕完成擊掌、跳舞或共同畫一個和平符號等動作，在快樂的氛圍中重新認識彼此，拾回友誼，正如一位參與者所說的，「其實，我們並沒有那麼地不同！」

Ashley表示，一般內容在可口可樂新的官網「JOUNRNEY」上，平均按讚或分享數約在1千次，但這一則內容高達8千次，創下有史以來記錄。

▲可樂蛋糕的例子再次證明，消費者最在意的，還是和自己相關的內容，端看品牌操作內容時，如何轉換成人們愛看的角度。

4．正視資料分析所帶來的能量。可口可樂會透過Google Analytics、Gigya線上即時監測造訪人次、最多瀏覽文章、待了多長時間、跳離率、讀者地理來源、臉書按讚數及分享。而這也給了可口可樂一些出乎意料的驚奇與回饋。

再回到JOUNRNEY的首頁，現在迎面而來的標籤依序是「首頁」、「品牌」、「影音」、「食物」、「歷史」、「音樂」以及最後一欄部落格「unbottled」。有沒有覺得哪裡怪怪的，食物、企業歷史，為什麼會在這裡和其他內容相提並論？

JOUNRNEY的編輯團隊，從後台看到許多消費者會特別上來找「可樂蛋糕」食譜，這才發現，原來拿可口可樂入菜，是讀者們想知道的資訊，於是特別把這個欄位拉出來。

企業歷史的例子也是。

可口可樂本來以為大概沒人想知道這塊內容，沒想到，許多消費者上網找這間百年企業的故事，但他們也不是就這樣大剌剌地把企業簡史丟到官網，而是用類博物館的作法，透過主題策展來回顧歷史，甚至會問粉絲們，「還記得你人生中第一罐可樂嗎？」透過個人親身故事分享，會讓人覺得，其實每個人都是創造這條百年長河的參與者。

本文由Yahoo Content Marketing Forum 授權刊登，未經許可，請勿轉載。

延伸活動：
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隨著 AI 工具逐漸普及，真正拉開差距的，已不只是技術或算力的強弱，是企業能否整理資料、重新設計流程，並把 AI 融合既有工作方式，持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services（AWS）將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表，從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向，拆解 AI 落地前必須處理的現實問題，協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步，不只是再導入一套 AI 工具，而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購，系統可以建置，但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責，才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型，同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業，場域複雜、既有系統眾多，正因如此，更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎，進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄，今年以「雲騰智慧大南方齊創 AI 好未來」為主軸，將討論重心從雲端與算力基礎，推進到應用全面升級，協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升，才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑，10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」，而是導入之後企業的真實改變。

OpenAI 重磅講者親臨高雄，從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey，以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題，分享在 AI 技術快速演進之下，企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張，哪些應用已具備規模化條件？哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備？這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向，拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本，AI 啟航」先回到資料基礎：外部模型跑得再快，若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位，技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門，真正困難的不只是把系統建起來，而是由誰推動流程改造、由誰認列成果，以及當 AI 產出的判斷出現問題時，責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題，對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求，也提醒企業：效率不能取代治理，AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界，將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

從六種產業場景，看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例，不只要說明「做了什麼」，還要回答幾個更實際的問題：解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷，又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景	議程規劃與關鍵課題
智慧支付	藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控；處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造	以語意層串接資料孤島，讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技	會說台語的 AI Agent：從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造	零售製造轉型；把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明，AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的，不只是更多案例，而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻，把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」，邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位，聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理，還是組織協作，不同問題點，都能找到對應的解方。

10 月 23 日，從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級，到運動產業的會員體驗創新，看 AI 如何從概念走進產業現場，成為百工百業轉型升級的實際動能。

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」，掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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