大數據時代的數位廣告神器RTB
大數據時代的數位廣告神器RTB
2015.03.02 | 行銷

長期關注台灣數位廣告發展的人,也許去年中已注意到市場遊戲規則改變了,一股以自動化廣告購買為基底的RTB浪潮正快速竄起,從一個名詞成為一種現象,不論是廣告代理商還是廣告主都不敢錯過這股攪動網路未來的新趨勢。

「台灣RTB的發展速度快得超乎我預期,我本來以為會慢一點,現在提早到了!從去年年中就開始燒。」年初才宣布與中國最大廣告需求方平台聚效廣告合作的ADPartner執行長林毅祥如此形容國內的RTB(Real-Time Bidding)熱潮。從去年開始,RTB成為台灣數位廣告產業最夯的關鍵字,從廣告代理商、入口網站、媒體採購到行銷人員都在喊RTB,但相較歐美與中國市場對RTB的認知已行之有年,台灣的進程只能算中段班。

RTB早在2009年就已有雛型,其後各大網路龍頭如Google、Facebook和雅虎都相繼宣布採用即時競價購買機制。去年旗下擁有幫寶適、歐蕾、飛柔等民生消費品牌的寶僑集團宣布將投入70%的預算在自動化購買廣告上,而美國運通在更早之前就宣布要達到100%自動化購買廣告的目標。根據MAGNA GLOBAL的報告,2014年全球透過自動化購買廣告的交易金額為210億美元,2018年將達530億美元,成長1.5倍。

在各產業中,又以擁有強烈網路廣告購買需求的電商業者最積極,全中國最大的DSP(Demand-Side Platform)平台聚效廣告執行長楊炯緯指出,全中國前200大的電商業者,有8成都已透過聚效廣告購買數位廣告。

到底為什麼廣告主如此熱愛RTB?「這對客戶和對消費者都是有利的,客戶買到他想要買的群眾,消費者看到對他有效的訊息,是個雙贏的工具。」安索帕全球執行長林友琴一語道破RTB對廣告主和消費者最明顯的益處。隨著數據翻倍成長,數據分析和媒合技術長足進步,10年前沒辦法做到的事,現在透過數據分析平台(Data Management Platform,DMP),可以做到海量資料管理和即時分析,即時競價系統方成為可能。

從買版位到買群眾

數據是支撐即時競價系統運作的心臟,但購買目標群眾才是即時競價系統的核心精神,這也是和舊有數位廣告購買模式最大的不同。林毅祥表示,廣告主已經從買版位、時間和特定媒體管道,變成買一個目標受眾的特定行為,廣告主買的不是曝光量或點擊率,而是實際的效果,如「提升銷售額」、「增加會員人數」或「拉高註冊資料的比率」。透過數據分析和即時競價機制,廣告主可以購買符合其目標特性的群眾,但這在DMP和RTB出現之前,是沒有辦法做到的。

由於網路使用者的瀏覽行為越趨破碎化,網路超連結的特性讓使用者在不同網站之間來來去去,廣告主若只購買單一網站的單一版位,無法確保看到廣告的人是對那則廣告有興趣的人。競價機制讓廣告主用他們願意付出的成本購買目標群眾,出價最高的廣告主得以將廣告投放到目標群眾的眼前,不限於單一網站,做到讓商品跟著人走的境界。

看準RTB熱潮,從今年3月起採用自動化購買廣告程序的雅虎奇摩,全面開放版位給廣告主即時競標。雅虎奇摩媒體業務事業群資深總監謝美芬認為,RTB讓廣告主、網站主和消費者三方得利,一方面提升廣告主的廣告投放效益,二方面RTB對每個曝光差異訂價,讓網站主的版位販售更有效率且具有彈性空間,三方面消費者看到跟他自身興趣關聯性較高的廣告,也會比較不那麼排斥廣告,因為廣告會成為對他有價值的訊息。

國內提供相關服務的業者已如雨後春筍般崛起,其中沛星科技甚至獲紅杉資本A輪資金600萬美元,成為台灣第一個得到紅杉資本投資的新創公司,為國內DSP業者打下一劑強心針。

然而目前國內廣告主對於即時競價系統的認知仍處在啟蒙階段,願意將廣告預算投入即時競價系統的並不多。宏盟媒體集團執行長黃燕玲就指出,現在台灣大多數的廣告主都只有DSP的某一部分概念,也都還在嘗試理解究竟可以為他們帶來何種程度的效益。

未來RTB技術將會從線上延伸到線下,荷蘭便在火車站的數位看板導入即時競價系統,用攝影機感應路人並結合車站流量資訊,即時變換數位看板的廣告內容。KKBOX投資的Paganini+也將推出國內首見的音訊即時競價系統,讓音訊廣告也能做到精準行銷。從圖文、影音到音訊,台灣的RTB熱潮才正要開始。

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(尊重智慧財產權,如需轉載請註明資料來源:《數位時代》第250期)
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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