RTB再進化,自動化購買電視廣告勢不可擋
RTB再進化,自動化購買電視廣告勢不可擋
2015.05.29 | 行銷

自動化購買廣告(Programmatic Buying Ad)市場規模越來越大,根據BI Intelligence的報告,即時競價廣告(Real-Time Bidding)在2018年將會佔整個美國數位廣告銷售額的33%,等同於182億美元,年複合成長率為42%,自動化購買廣告更會在2018年佔整個數位廣告銷售市場的一半。

隨著線上與行動廣告越來越數據導向,廣告主可以較為有效地鎖定目標群眾,打破網站與網站,App與App之間的限制,讓廣告跟著人走,提升廣告效果,也可以更為有效地控制廣告預算。但現在自動化購買廣告已不限於線上世界,德國DSP業者Sociomantic全球媒體總監瑞荷(Alex Reinhold)日前首度來台參加RTB Next高峰會時表示,未來所有的裝置將會形成一個線上廣告生態系,裡頭有自動化廣告也有即時競價廣告,還有行動、電腦、數位看板、廣播和電視等裝置。

RTB Next 高峰會 Sociomantic
(圖說:Sociomantic為德國DSP業者,去年與數據公司Dunhumby合併,客戶遍及全球70幾個市場,由左至右為:Sociomantic全球媒體總監Alex Reinhold、dunhumphy亞洲暨中國區總經理Simon Jury、聖洋科技執行長邱繼弘與群洋數位執行長黃郁馨。照片來源:聖洋科技提供。)

##電視廣告自動化購買勢不可擋
「我們正在從靜態廣告進展到動態廣告,再到多媒體(Rich Media)、影音等等,電視自動化購買廣告是個不可阻擋的趨勢,它並不是正在發生或即將到來,而是根本勢不可擋。」瑞荷說。

Sociomantic大中華區商務總監周昊宇舉例,保險業者Allstate就與美國衛星廣播服務商Disk Network合作,結合Experian、Epsilon等業者的客戶資料,在電視上投放定址廣告(addressable ads),Allstate可事先決定哪些觀眾可以看到它的房地產保險廣告,例如若該觀眾本身已擁有房子,那麼Allstate就不會投放廣告給他。

中國電視業者也開始嘗試自動化購買廣告,周昊宇表示湖南衛視已經撥了2%的預算做自動化購買電視廣告,中國的自動化廣告購買市場非常獨特,大型網路公司會成立自己的DSP,例如京東與阿里巴巴皆有自己的DSP公司。

##國內電視數位化程度低,廣告量體不足
Sociomantic台灣代理商聖洋科技執行長邱繼弘表示,台灣電視數位化程度還不夠高,可以被自動化購買的電視廣告太少,因此業務端也賣不動。周昊宇說:「台灣是被動型的市場,看到別人做了變成趨勢之後,他再學進來,他比較不是吃螃蟹的人。」

瑞荷表示,即時競價廣告產業也出現越來越精細化的趨勢,除了開放給所有廣告主的公開競價平台,現在也有半開放的私有競價平台以及給大型廣告主與大型網站進行交易的優先購買平台,在優先購買平台,媒體所有者(Publisher)可以優先挑選讓哪些廣告主競標廣告,在優先購買平台未售出或者是流標的版位,會依序釋出給私有競價平台與公開競價平台。

RTB Next
(圖說:RTB市場越趨精細化,根據廣告主預算與出版商大小,競價平台可以分成三種。圖片來源:聖洋科技提供。)

邱繼弘認為台灣的RTB廣告進展比起歐美有些落後,還一直停留在定向廣告(Retargeting ad),但很多時候這些廣告可能都沒有用,未來企業應該要整合自家顧客管理資料(CRM)以及自動化廣告群眾數據。

「台灣最大的問題是很多人連第一步都跨不進去,他們都說我們公司的資料很機密,不能給你看,但通常會這樣講的人都沒有整理過自己家的資料。台灣通常都用個資法三個字跟你說不能做程序化購買廣告,但個資法根本沒規定,大企業沒有決心去解決他們遇到的問題。」邱繼弘說。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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