自己定義廣告觸及人數,Facebook新行銷工具投報率70%
自己定義廣告觸及人數,Facebook新行銷工具投報率70%
2014.08.27 | 行銷

社群媒體品牌行銷新花招,Facebook鎖定中小企業客戶,27日在台灣發布2大創新精準行銷工具,包括「進階影片廣告(Premium Video Ads)」功能及「觸及範圍與頻率(Reach and Frequency)」工具,讓廣告主自己定義廣告的觸及人數,投資報酬率高達70%。

Facebook大中華區總經理梁幼莓指出,Facebook在亞太區的行動網路用戶成長很快,去年來自行動的營收約占41%,今年達62%。Facebook在台灣每天的活躍使用者有1100萬、行動版使用者為970萬,而每個月活躍使用者達1500萬、行動版使用者為1300萬,其中有73%的每月活躍使用者每天都會登入。

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(圖說:Facebook在台灣的活躍使用者數量。圖片來源:郭芝榕攝影。)

多屏幕時代的來臨,50%的人看電視的時候,也會看其他螢幕,手機、平板,60%的人會在電視廣告時段瀏覽其他媒體螢幕。台灣有74%的人會在看電視時使用Facebook。

梁幼莓表示,傳統電視廣播廣告著重廣告的觸及人數與能觸及民眾的次數。觸及範圍與頻率工具能讓廣告主以頻率計價,自己定義要觸及多少人數、曝光期間、目標群眾、以及廣告對使用者曝光的次數,甚至可鎖定PC或手機的不重複使用者。

例如,一個廣告要跑一個月,TA是14-45歲女性、300萬人,平均看到3次或5次,都可以直接用工具定義,再播出廣告。

MillwardBrown(明略行)台灣分公司研究總監梁曉芸說,「電視廣告搭配Facebook廣告可以達到最好的效果,成本也最低。Facebook精準行銷的效果強過電視40倍,也比其他數位媒體高5倍。」

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(圖說:MillwardBrown(明略行)台灣分公司研究總監梁曉芸。圖片來源:郭芝榕攝影。)

梁幼莓說,「Facebook的實名制讓使用者數據更加精準,觸及範圍與頻率工具是非常突破性的發展。」因為其他網路媒體很難精準計算觸達率,以前只能用cookie、點擊數及CPC估算。而一個人往往擁有多個裝置,Facebook同一個帳號登入不同裝置,可準確知道PC和行動裝置的不同使用行為。

數位影片夯,選擇影片觸及次數

根據Facebook的數據顯示,數位影片的年增長率為210%,用行動裝置看影片的年增長率532%,有20%的人是通過行動裝置看影片。84%網路使用者會上網看影片,18-28歲中,有60%網路使用者用行動裝置看影片。69%的Facebook用戶在Facebook看影片,有56%曾在fb上發布影片或分享影片連結。

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(圖說:Facebook大中華區總經理梁幼莓。圖片來源:郭芝榕攝影。)

Facebook同時推出進階影片廣告功能,融合視覺、聽覺以及動畫,廣告主可選擇「影片觸及次數」。想提升影片點閱率的廣告主,Facebook將自動優化影片廣告,並將影片跨裝置、跨目標受眾顯示在使用者的動態消息中。

梁幼莓說,進階影片廣告功能有三大功能,第一、再行銷(retartgeting),同一個影片,可針對不同的人分顯示不同分鏡的影片。假設影片有上、中、下集,看過上集的人就只會在動態消息中看到中集,讓使用者可連續完整看完。

第二、新的影片體驗,針對不同目標族群可以推廣不同的影片內容。由於Facebook上的大數據可以定向,動態消息往往是原生、個人、相關性高的內容,所以Facebook想讓影片廣告也很「個人化」。

第三、內容報表工具,推出內容報表工具。包括影片不同時間點觀看次數的百分比、查看人口統計詳細資料以及平均觀看時間。例如,看影片3秒,或幾乎看完整部影片的人數分別是多少。

關鍵字: #Facebook
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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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