Criteo大數據運算速度比Twitter快,推出跨裝置重新定向廣告
Criteo大數據運算速度比Twitter快,推出跨裝置重新定向廣告
2014.09.30 | 行銷

瞄準台灣電子商務的爆炸性成長,以及智慧型手機的成熟市場,橫跨全球130個城市的網路營銷廣告公司Criteo,鎖定台灣市場的行動購物潛力,Criteo東南亞地區董事總經理齊藤裕子特地從新加坡來到台灣跟媒體見面,表達她對台灣市場的重視。

Criteo早在2005年成立,一開始是在電商網站上可使用的推薦引擎,但並沒有很好的收益,2009年轉型為用推薦引擎做重新定向(Re-targeting)。去年9月IPO,從重新定向來的收益約為6億2千萬美元,連續16季留客率高達90%。

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(圖說:台灣電商成熟、智慧型手機使用率高、行動購物轉換率高,Criteo東南亞地區董事總經理齊藤裕子看好台灣行動商務市場。圖片來源:郭芝榕攝影。)

齊藤裕子說,97.5%使用者沒有做任何購買就離開電商網站,電商網站往往砸下重金想吸引消費者,但卻效果不好。她進一步指出,只看瀏覽量是不夠的,使用者能否真的購買才重要,因此要看轉換率。

Criteo推出重新定向,只針對在電商網站瀏覽、購物的使用者,利用績效性展示廣告,成功地再次把使用者帶回網站消費。齊藤裕子舉例,「績效性展示廣告對電商的重要性,就像渦輪引擎之於車子。」利用即時資料分析和預測技術,可在網頁上的橫幅廣告推播個人化的廣告,把廣告在對的時間、對的地點,投放給對的使用者。使用者點選個人化動態廣告的次數高於相較靜態展示廣告6倍,例如:跟以前相比,法國休閒服飾網站Aigle的客戶量成長了25%。

三大引擎處理大數據,重新定向

技術導向的Criteo,有40%員工皆為研發人員。Criteo很倚重大數據,一共有2千台伺服器、6個資料中心,處理速度快,可同時做17萬筆資料的RTB即時競價,每秒可處理高達1萬3千張的圖片,比Twitter每秒處理的資訊還要多。

使用三種引擎處理從客戶網站所得來的大數據,並做精準推播。第一、預測競價,會蒐集發佈商的績效,包括使用者看了什麼產品、哪些發佈商的績效好…等等,進而預測要在什麼空間發佈對使用者有效的廣告。第二、推薦引擎,呈現出相關性的產品,齊藤裕子說,有看過Criteo投放廣告的使用者,其中有60%最終買的東西是被推薦的產品,而非使用者一開始想買的。第三、動態文案,用A/B測試(註1)測出可以吸引使用者目光的色彩、編排及文案。

行動商務帶動跨裝置重新定向

隨著行動商務日益崛起,Criteo從PC購物網站的重新定向,由於PC和行動辨別不出是否為同一個使用者,所以這一年半來轉到行動裝置的重新定向,又進一步推出跨裝置重新定向的解決方案。

與PC端記錄電商購物網站的使用者cookie不同,Criteo電商客戶在網站上放像素和標籤,蒐集網站使用者的資訊,並要求使用者使用E-mail。Criteo只會收到加密過的E-mail資訊,並不會蒐集名字、E-mail等可辨識個人身份的資訊,進而做到重新定向。

由於Criteo跟很多廣告主合作,匯集大量加密的使用者資訊,同一個E-mail只要蒐集一次資訊,形成Criteo特有的生態體系,由每個客戶都提供一點點資訊,拼湊出更完整的使用者圖像。這對跨裝置的數位廣告來說是很大的突破。

除了Android和iOS之外,先前Criteo併購可以做到App內廣告(in-App)的AD-X Tracking,也支援App內的廣告。雖然不使用cookie,但強調App與PC會有相似的使用者經驗,使用者只要看過某個產品,即使已跳去瀏覽別的網站或App,使用者也會在別的網站看到相同的產品廣告。

看好台灣市場,Criteo鎖定台灣行動商務

Criteo在東南亞的9個市場提供服務,齊藤裕子是區域負責人,她說,「亞太地區的營收占全球的20%,每季度成長率超過40%。我們對台灣市場非常看好,台灣的成長率是東南亞9個國家中的前三名。」一年前剛設立新加坡辦事處時,只有齊藤裕子一位員工,後來增加到10名員工。目前在台灣最大的客戶是Yahoo!奇摩購物中心Agoda。由於太看好台灣市場,Criteo特別在台灣雇用一名員工,開發中文市場。

齊藤裕子指出,台灣是非常有吸引力的市場,除了電商發達,廣告主和使用者對電商很熟悉。此外,她與台灣廣告主互動的經驗發現,目前已有30-40%流量從行動裝置來,顯示台灣對行動商務的需求愈來愈高。雖然台灣是成熟市場,但不代表不再成長,尤其在行動商務上,還有很多公司要加入電商戰場。

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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