社交媒體連結世界,但那真的是社交嗎?
社交媒體連結世界,但那真的是社交嗎?

人類離不開社交,網路的出現為人類社交提供了新的管道和平臺。成立於2002年的Friendster 開創了透過個人主頁進行社交的先河,此後,「人」成為網路社交媒體上的核心。無論是Facebook還是微博,都無一例外地以使用者個人主頁呈現內容。

2012年Facebook成功上市宣告了網路社交時代的來臨。Facebook之外的社交產品也如雨後春筍般不斷出現,從商業模式層面來說,目前市面上存在三種類型的社交媒體:

  • 免費模式:Facebook、微博
  • 使用者付費模式:App.netEllo
  • 使用者賺錢模式:Tsu

從免費到付費,從向用戶付費到付費給用戶,各式各樣新的「社交媒體」變著戲法展現出人類的想像力。

免費模式下的社交:新瓶裡的舊酒?

免費一度是網路時代的不二法則,按照網路免費經濟提出者Chris Anderson 的定義:所謂免費,並非「是一種左口袋出、右口袋進的行銷策略,而是一種建立在以電腦位元組為基礎上的經濟學」,它可以讓一件商品的邊際成本最終歸零。

但免費的社交媒體實在難稱得上是新一代的免費經濟。首先,比起傳統媒體需要使用者付費訂閱,社交媒體用免費開啟了用戶零門檻參與進來的新模式,但另一方面,社交媒體依然需要和傳統媒體一樣以使用者規模、使用者影響力來贏取廣告商的青睞。接下來,社交媒體比傳統媒體更進一步,通過量化大規模的使用者資料,不斷優化在廣告推送方面的精準度,比如社交巨頭Facebook今年6月份被披露的一個「用戶情感實驗」:

Facebook在2012年的一週時間內對大約70萬用戶展開「情緒傳染」研究。這項研究在沒有提前告知使用者的情況下,對使用者情緒進行分析,爾後對使用者timeline內的資訊進行部分管控,對被研究用戶僅開放「開心的消息」或「悲傷的消息」,進而論證外部資訊會對使用者的情緒產生傳染式影響。

這是一項在法律上毫無問題的情感實驗,利用這個或類似的實驗,像Facebook、微博這樣的社交媒體可以隨時調節使用者所看到的內容,尤其是廣告。

也正如那句話所言:「如果商家為你提供免費服務,那你就不是他們的客戶,而是他們的產品。」

用戶付費的社交媒體:錢是不是問題?

9月底,Ello稱為美國科技圈內津津樂道的社交產品。這個看起來有些簡陋的社交媒體引發Twitter上廣泛討論,其主要原因就在於它所標榜的商業模式,在網站首頁,Ello一段極其醒目的話為自己產品代言:

Your social network is owned by advertisers…You are the product that’s bought and sold
……
We believe a social network can be a tool for empowerment. Not a tool to deceive, coerce and manipulate — but a place to connect, create and celebrate life. You are not a product.

在Ello的商業邏輯裡,使用者不再是產品,使用者就是使用者,用戶來到社交媒體是為了他的社交目的,比如連接。使用者的資料不會給廣告商,但使用者需要支付給Ello一定費用,以實現更高級的功能,比如如果你想要擁有兩個帳戶,就必須一年支付2美元。

社交媒體向使用者收費的模式並非Ello獨創,App.net也有類似的方式,只不過使用者需要為兩個帳戶支付每年50美元的費用。Ello創辦人Budnitz則認為,App.net每年50美元的收費導致用戶付費率極低,成為其發展的主要障礙。但Budnitz對2美元的收費未免太自信了,這裡存在著很大的不確定性。

且不說大多數用戶早已被Facebook式的免費社交媒體塑造成了「鐵公雞」,就算有用戶願意付費,如何能夠在產品設計和體驗方面提供足夠的付費理由?對絕大多數用戶來說,一句「你不是社交媒體買賣的商品」並不能打動他,他不僅不會付費,還不一定會留下來,新興社交媒體的最大危機便是信任危機——用戶只相信看到的一切——你的體驗不好,功能欠缺,我又有什麼理由留在這裡呢?

另一方面,拒絕廣告必然會讓網站收入受到影響,隨之也會影響到品牌推廣與人才招募的開支。這對一個打著「顛覆」Facebook的新創公司來說絕非一個好消息。

付費給用戶的社交媒體:變異還是創新?

總部位於美國紐約的行動社交媒體Tsu提出了另外一種解決方案,那就是付費給用戶,除了付費給那些活躍用戶,還會付費給邀請新用戶過來的老用戶。

Tsu創辦人Sebastian Sobczak這樣描述他的商業計畫,Tsu僅會保留10%的廣告營收,剩餘的90%將會發放給用戶。比如,Tsu在一天內獲得的所有廣告營收,將會基於用戶的貼文量在24小時內產生了多少流量,而分發給用戶。用戶貼文產生的流量和參與度越高,相應的就能獲得更多的廣告分成。

與Ello相比,Tsu並不排斥廣告,相反,它非常歡迎廣告;其次它也不同於Facebook的做法,Facebook完全將用戶作為商品,在Tsu這裡,用戶和網站屬於同一陣營,他們共同做大網站流量,並賺取廣告商的錢。

這看起來是一個非常完美的商業模式,與國內一些自媒體平臺運作方式十分相似。但如果再細細觀察,Tsu所面臨的環境可能比Ello還要惡劣:

以流量多少評價貼文的標準會引發大規模的眼球效應,在金錢的刺激下,刺激性標題、成人內容很容易成為流量最高的貼文;

Tsu極易由名人所主導,這也是每個社交媒體的通病。但在Tsu標榜的付費用戶的宣誓之下,普通用戶假如無法從中賺到錢,必然會影響到他們的活躍度;

再進一步來看,Tsu描繪出的一個看起來很美的商業模式,卻也和傳統意義上的社交媒體漸行漸遠。當Tsu上的內容越來越重視標題,越來越被名人所左右,社交場合應有的點滴分享也會被行銷、廣告所取代,畢竟大多數普通用戶並不具備寫出所謂熱門文章的能力。從這個角度來說,Tsu可能早已不再是一個社交媒體,而成為一個行銷或自媒體平臺。

社交媒體是社交問題的解決者還是製造者?

社交的本質是溝通,而社交媒體的本質是流量。如今越來越強的溝通需求被強勢的社交媒體轉化為流量進而變現時,用戶的隱私權與原創內容版權不復存在,而那些新興的社交媒體,以「顛覆」、「創新」為口號,實質上不過是一次次無效果的實驗罷了。

這些社交媒體並未從根本上解決人們的社交困境,相反,很多人的社交難題在社交媒體的作用下被放大。2013年,密西根大學心理學家Ethan Kross和他的同事們在兩週的時間內給安娜堡的82位居民每天發送5條簡訊。他們想從中得知一些情況:這些居民的整體感受、他們的憂慮和孤獨程度、使用Facebook的頻率、以及收到上一條簡訊以來他們和其他人直接交往的情況。研究發現,在兩條簡訊的間隔中,人們使用Facebook的頻率越高就越不快樂,對生活的整體滿意度也會不斷下降。

為什麼我們在社交媒體裡不快樂?梭羅(Henry David Thoreau)曾寫道:「我們急不可待地要修建一條電報線,從緬因州連通到德州;可是在緬因州與德州之間恐怕沒什麼重要到要靠電報來聯絡的事情。」電報的發明,讓一切不相關的事物變得相關,而在社交媒體時代,一切不相關的人都開始變得相關。於是,我們進入一個無處不相關的連接世界。

《從七宗罪看互聯網產品的人性糾纏》一文裡,作者趙雲峰做了進一步的闡述:

早期的ChinaRen同學錄,到後來的校內和QQ空間,再到現在的微博和朋友圈,一時間我們同學、朋友的各種資訊全部觸手可及並保持持續更新,而「你可能認識他」等好友推薦功能也更加拓展了你的資訊來源,擴大了我們可橫向對比的範圍和人群。資訊的流動和透明使我們總是能在第一時間知道對方的各種情況,這給我們帶來了比之前更多的橫向比較機會,從而使我們更容易心生妒忌。

每當我們使用社交工具,我們都會被「為何當年的最後一名變成了有錢人」、「為何同行小夥伴可以去馬爾地夫而我卻一直在北京馬甸」、「為何大老闆去澳洲跳傘而我現在卻想跳樓」等問題所勾引出嫉妒感。即便是那些高高在上的社交名人,也會整天嫉妒別人:「這個傻逼的殭屍粉絲數怎麼又漲了!」

因此,當「我們之所以對那句『朋友圈裡總有那麼一兩個,只要他一發照片你就想罵他傻逼的人』的吐槽如此感同身受,是不是因為我們內心的嫉妒在從中作祟? 」

也正如前文所言,社交媒體以「溝通」的名義做著流量的生意,我們作為流量生產線上的工人抑或商品,成為推動Facebook市值一次次新高的幕後英雄,但我們從中所得到,或許只有那不斷變化的粉絲數字以及內心時隱時現的虛榮感。

本文出自虎嗅網/未完成

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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