[Mr. Finance] 票與錢
[Mr. Finance] 票與錢

去年底,台灣最熱門的新聞話題之一,就是「買票」,除了選舉後許多當選人因為「買票」被提起當選無效之訴以外,就是大家搶著要「買票」,要買張惠妹演唱會的票。

哪知道到了今年初,選舉已經是如此遙遠,「買票」居然還是最熱門的新聞話題,而且沒有「之一」,要買江蕙演唱會票券這件事,以及隨之而來的種種光怪陸離現象,在在令人匪夷所思,常踞新聞排行榜第一名,連陳水扁在6年後出獄也沒這幾場演唱會紅。

其實在台灣買票的習俗相當原始。關於選舉的,我不知道,但是每逢大比賽或知名演唱會開賣,就會出現許多人在超商的ibon或FamiPort大排長龍。

這種老習慣以及這兩次的搶票,在眾多媒體的放大鏡解讀下,更顯得台灣的售票系統有真是驚人的落後。在這種落後的系統下,便出現了種種買票秘笈,內容不外乎是到中南部(像是阿里山)比較容易買到票,或是哪家超商比較容易搶到票,令人覺得十分不可思議。

進入網路時代已經這麼久了,為什麼還要在超商前面癡癡等待搶票?為什麼不直接用網路?答案是幾年前,網路售票剛開始的時候,因為超商也恰巧引進ibon及FamiPort賣票,而且超商頻寬較寬,許多消費者覺得好像比較容易搶得到票。事實上,可能也是如此,於是紛紛到超商買票。如此一晃,6、7年過去了,大家覺得到超商買票是正常的。

但是多年後的今天,還是如此嗎?至少在別的國家地區,不管是先進或落後,都少見這樣的賣票方式。

其實在去年底張惠妹的賣票嘗試中,就是一個跟先進國家看齊的嘗試,只是只成功了一半。在張惠妹的賣票系統中,不必上超商,在網路上可以直接購票,而且也在12分鐘內完銷所有票券。但不幸的是,賣票的幾個階段:「訂位」、「金流」、「取票」,因為負責賣票的公司很認真,想把第一、第二件事一起完成,但是因為信用卡系統太複雜,以至於最後階段的信用卡確認作業功虧一簣。許多人無法順利完成購買作業,因此引起很多人抗議,但是在下次改善後,應該就沒有太大問題。

但是寬宏為江蕙安排的售票方式,就是一個徹底令人匪夷所思的作法,有人可以先買票,有人在寬宏買票,四大超商都有人排隊,卻很少人真正買到票。

不過想想還好有這些萬眾矚目的事件,才讓大家注意到買票方式的落伍。再加上今年1月16日電子支付(原稱第三方支付)專法的通過,買票甚至給付票錢,都將走入新的紀元。

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AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用
AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用

下一個替你買東西的,可能不是你自己,而是 AI。當 AI 開始介入搜尋、比較與消費決策,品牌與消費者之間的入口也正在改變。iKala 共同創辦人暨董事長程世嘉認為,AI 競爭正進入下一階段,企業真正要面對的已不只是「如何導入 AI」,而是當消費者逐漸把選擇權交給 AI,品牌如何確保自己仍在 AI 的選擇名單中?

零點擊只是開始!Agentic Commerce 恐讓 AI 從「導購」變「代購」

過去,消費者透過搜尋引擎找到品牌、進入官網,再完成比較與購買;如今,愈來愈多搜尋與決策可以直接在 AI 中完成。程世嘉表示,「零點擊只是剛開始。」隨著 AI Agent 從提供答案進一步走向執行任務,下一步甚至可能替消費者選擇商品、完成交易,讓 Agentic Commerce 從「AI 幫你找」走向「AI 幫你買」。

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程世嘉指出「零點擊只是剛開始」,AI Agent 正從「幫你找」進化到「幫你買」,加速 Agentic Commerce 時代到來。
圖/ iKala

這場變化真正改寫的,不只是流量入口,而是交易的主導權。當 AI 開始代表消費者採取行動,品牌未來面對的,可能不再只是「如何吸引消費者」,而是如何成為 AI 最終選擇的對象。

AI 不認識你,廣告下再多都沒用!SEO 下一戰:搶進 AI 的「推薦名單」

要被 AI 選中,第一步是先被 AI 認識。程世嘉直言:「如果 AI 連第一步都不認識你,那你在網路上下多少廣告都沒用。」這也讓品牌競爭從 SEO 進一步走向 GEO(Generative Engine Optimization):過去企業搶的是搜尋排名,現在更要掌握 AI 如何描述品牌、引用哪些來源,以及在什麼問題下會提到自己。

面對新的消費決策入口,iKala 將 AI Marketing 定位為協助品牌成長的全方位行銷服務,結合市場資料、自有 AI 產品與專業顧問團隊,提供從顧問診斷、策略規劃、專案落地到成效優化的一站式服務。從品牌定位、市場與競品分析,到 GEO 內容優化、創作者合作與媒體投放,iKala 不只提供數據分析工具,更協助品牌找出成長機會、制定行銷策略,並持續追蹤與優化執行成效。

iKala AI Marketing 總監許巧彤指出,品牌不只要「聽人」,也要「聽 AI」。透過 Ontix 掌握社群話題、消費者需求與市場趨勢,協助品牌發掘潛在商機;Kuroma 追蹤品牌在 AI 平台的能見度、推薦情境與引用來源,找出內容布局與 GEO 優化方向;Kolr 則結合創作者數據與行銷執行服務,協助品牌媒合合適的 KOL/KOC,規劃內容合作與媒體投放,將市場洞察轉化為實際行銷行動。

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iKala AI Marketing 總監許巧彤分享,iKala 透過全方位行銷服務,搭配獨家產品賦能,協助品牌成長。
圖/ iKala

對內打通資料,對外洞察市場!程世嘉:老闆要懂 AI,AI 更要懂台灣

外部的搜尋與消費入口正在改變,企業內部也面臨另一場 AI 轉型。

企業 AI 為什麼推不動?程世嘉直指,第一個問題往往是「老闆自己不用 AI」。決策者若連 AI 能做什麼、不能做什麼都不清楚,再大的導入計畫也很難解決真正的企業痛點。iKala 提出「小步快跑、長期陪跑」的轉型策略,從關鍵場景快速驗證,再逐步擴大;同時以 AI Service、AI Marketing 雙軸出擊,讓 AI 不只改善內部工作效率,也能成為企業掌握商機、推動品牌成長的助力。

而當 AI 愈來愈深入企業決策、品牌溝通與消費者選擇,另一個問題也隨之浮現:AI 真的讀得懂台灣嗎?

對 AI 而言,語言相通,不等於真正讀懂一個市場。語言背後還有文化脈絡、在地知識,以及台灣人實際使用語言的方式。iKala 投入 TMMLU+,便是希望透過開源的繁體中文 AI 評測基準,檢驗模型對繁體中文與台灣知識的理解能力,讓「AI 到底懂不懂台灣」不再只是主觀感受,而有一套具體的評測依據。

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TMMLU+ 在九月全新推出 v1.1
圖/ iKala

從 Agentic Commerce、GEO 到企業 AI 落地,背後其實都回到同一件事:AI 應用最終仍建立在人與資料之上。正如許巧彤所說,「先有人才有 AI,因為 AI 終究是要讀資料。」人們創造內容、累積市場訊號,AI 從中學習、理解並影響消費決策,形成相互作用的循環。當 AI 逐漸從輔助工具走向決策與交易入口,企業競爭的關鍵將不再只是如何運用 AI,更在於如何讓 AI 理解企業、讓企業讀懂市場,進而掌握新的成長機會。

【關於iKala】

iKala 致力於透過將 AI 與數據嵌入企業經營核心,協助企業做出更精準、更快速的決策。我們透過引導組織從「數據累積」邁向「決策產出」來支援 AI 轉型,並提供完整的 AI 解決方案,將企業的自有數據與 iKala 基於全球數十億社群訊號所建立的智慧模型相結合。

iKala 總部位於台灣,足跡遍布全球,服務超過 1,000 家企業及 50,000 個品牌,版圖橫跨全球 190 多個國家,客戶群包含多家財星 500 強企業(Fortune 500)。

iKala 官方網站:https://ikala.ai
iKala AI Marketing 介紹:https://ikala.ai/zh-tw/ikala-ai-marketing/

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