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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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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