[痞客邦關鍵報告] 數位浪潮最後一哩－即時在地行銷|數位時代 BusinessNext

數位媒體、平台近年來如雨後春筍般不斷竄起，不斷地對消費者進行大量的商業行為與媒體廣告的接觸與遞送。但是如何在對的時間與對的地點給予對的內容，成功打通到達消費者的最後一關，一直以來是各大產業、數位媒體與各大平台積極前進的目標！

##透過大數據，站在巨人的肩膀上

以全台最大內容平台痞客邦為例，若以每篇內容文章為一張A4紙高度計算，痞客邦目前文章量約為28萬棟的101大樓，並且每天繼續以超過230棟101的速度不斷累積，這些內容以及被瀏覽的行為看似零碎無特定脈絡，但若透過大數據進行分析，將非結構化的資料從資料庫串接到滿足使用者需求的資訊運用，萃取、轉化為可被應用的服務提供給使用者，利用數位創新槓桿大型服務，未來產業結構將重新重組，不再僅是實體交易E化、內容數位化或類比改進等形態改變而已，而是整個產業鏈及生態將會重組。

然而在大數據行銷已內化至各產業，漸漸改變了產品開發、市場行銷等模組，後續數位媒體行銷應用將會如何發展？繼現在最夯的即時競價廣告（RTB）模式後，數位媒體的下一站將由即時在地行銷（LBS）完成到達消費者最後一哩的任務，並結合各產業產品、服務發展，成為 2016 年後的最新趨勢！即時在地行銷（LBS）與即時競價廣告（RTB）的不同，是在於核心理念的差異，前者注重的是使用者情境；後者主要在於清理庫存，兩者在設計與出發點上，就決定了截然不同的走向。

圖說明

(圖註:
若即時在地行銷結合了大數據的龐大資料，就如同站在巨人的肩膀上，可以透過數據與資料站得更高，看的更遠！)

##流量來自於需求，工具只是驅動

根據全台最大社群網站痞客邦數據顯示，每天約有 2800 萬的流量，有將近半數來自於手機，透過行動裝置進行瀏覽與閱讀，而這些位於全台各地的閱讀者，無論是透過何種載具，共同的行為動機皆為「需求」！，也就是試圖透過在網路上的搜尋，解決自己在日常生活中產生的需求或問題，像是尋找美食旅遊、搜尋時尚美妝等，皆透過如：東區平價聚餐美食、上班族一週穿搭等自身情境、需求的「情境式搜尋」，進而轉入痞客邦站內產生流量，同時間，使用者在完成搜尋的結果後，不論是透過社群網站或是即時通訊軟體，大多也會再透過社群擴散出去，從使用者需求被滿足後，再透過社群與通訊工具等重新驅動與擴散，讓產業以及品牌行銷人員，可以透過內容與使用者重新且不斷地接觸，形成社群互動的迴路，帶來大量的流量與商機。

(圖二)

##搜尋情境決定接廣告好感度

透過痞客邦長期觀察社群及整合數位行銷操作的產業經驗發現，消費者進行搜尋的時候，「時間」與「情境」這兩大要點，將決定了消費者是否會採取下一步行動。在痞客邦發布的各產業【痞客邦關鍵報告】中，可以明顯的看出週間與週末使用的裝置，有明顯的改變，消費者會在週間的時候透過桌機進行規劃與整理；到週末的時候，多半會改以行動裝置進行搜尋與確認；在搜尋面，消費者也朝向情境式的搜尋蛻變，以夏天為例，透過系統發現消費者不單單只搜尋品牌及品項名稱，如：防曬用品 / 防曬乳等關鍵字，使用者已趨於轉向搜尋海邊注意事項、夏季美白要點等取而代之，且搜尋時的時間、地點也成為了消費者需求的明確指向，因此能否在「對的時間與對的地點」給予目標消費者想要的東西，將是決定行銷成效是否有效的重要關鍵。

##【痞客邦關鍵報告】參考文章：

[痞客邦關鍵報告] 年度網路口碑檢測：美妝產業市場分析
 [痞客邦關鍵報告] 年度網路口碑檢測:掌握國內旅遊消費市場脈動
 [痞客邦關鍵報告]口碑驅動電影票房 2014五大片商黑馬電影

##縮小距離，放大商業價值

即時在地行銷（ LBS）比起傳統的廣告遞送，除了具備「即時情境」的優勢外，更具備了「精準」的特性，比起過往的簡訊遞送，即時行銷系統精準了 1 萬倍（一般簡訊投遞範圍為 1KM x 1KM）透過LBS 在地化的設定，可以將目標鎖定至 10M X 10M 的位置，透過系統縮小距離，放大了商業價值！達到了讓使用者在經過店家門口的時候，接收到該商家的優惠與訊息，串接線上與線下（ O2O）產生商業價值！對於民眾來說，可以簡易的透過行動裝置直接搜尋滿足需求，並且獲得即時的優惠與服務；對於商家來說，可以透過更精準的訊息遞送，接觸到更大量、有意願消費甚至就在門口的消費者，並且提供聯繫的方式，對於整體的生態圈來說，在縮小了距離的同時，也大大的放大了整體的商業價值，締造消費者與商家雙贏局面。

圖說明

##即時在地化整合 O2O 創造新契機

隨著電子商務與 O2O 的蓬勃發展，即時在地化行銷更具備巨大的市場潛力，逐漸轉換成新的商業模式，透過 LBS 的規劃，伴隨定位高精度週邊功能的興起，可以整合所在位置的商家，再透過大數據的分析與具象化的呈現方式，把餐廳、加油站、電影院、百貨公司、觀光景點及交通設施等重要地理資訊一一彙整，並且結合廣告的推送，讓找餐廳的消費者可以找到優惠，讓看電影的消費者可以看到折價...另一方面，對於商家來說，也可以反向的把促銷的商品、優惠的訊息、甚至是注意的事項精準的推送至 50 公尺內消費者的手機上，形成了雙贏互惠的正向循環，成為了最後關鍵的推手。

圖說明

##透過即時在地行銷平台串起數位浪潮最後一哩

從社群活動到內容行銷再累積成大數據，再藉由大數據的資料分析歸納後，產生了RTB 與 DMP的廣告模式，最後透過 LBS 將 O2O 串起，打開了數位時代中的嶄新的一頁，自 2010 年累積至 2015 年的能量，將協同 LBS 與行動裝置的使用一次爆發，讓行銷走入生活中，預計於 2016 年給予社群行銷全新的體驗。

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AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式，也為零售業帶來新的成長機會。然而，當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運，台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示，台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距，資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策，如何將 AI 從單點工具導入，真正成為零售成長的助力，已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會，以「Where AI Meets Commerce」為主軸，邀集零售與科技業者，從流量獲取、數據應用到會員經營，探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE，也在會中宣布邁向 AI in Retail，推出官方 MCP（Model Context Protocol），進一步串聯零售數據與 AI 應用，協助品牌掌握新興 AI 流量入口，為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告：零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年，SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%，是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大！」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出，從全球市場來看，尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶，來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍，訂單量更成長 35 倍；相較之下，台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍，顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現，台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜，從多通路走向全域經營、數據與規模擴大，如何確保資料品質、打通資訊孤島，並兼顧資安與治理，成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此，SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向：首先，建立 AI Ready 數據基礎，整合分散的零售資訊，為 AI 應用做好準備；其次，深化 MCP 布局，讓品牌能依照自身需求，自主選擇並串接不同的 AI Agent；第三，成立 AI 轉型委員會，將 AI 導入內部工作流程，推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議；最後，擴大 AI 夥伴生態系，開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用，讓品牌能更靈活地組合所需工具。

「過去十年，SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變，其實都代表著品牌經營方式的改變；而下一個入口，就是 AI。」葉力維表示，當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑，品牌不能只停留在導入單一工具，更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來，能否做好 AI Ready 的準備，將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP，助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備？SHOPLINE 產品副總賴哲文指出：「人、貨、場的接觸點沒有改變，改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景，消費者、員工與企業的角色也隨之改變：做決定的是消費者，當消費者問 AI「我該買哪個品牌」，品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰；執行的是員工，員工則可將部分執行工作交由 AI 處理，將更多精力投入判斷與決策；做判斷的是企業，AI 能否提供可靠的洞察與建議，關鍵仍在於數據品質，以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦，品牌經營也必須從傳統 SEO，進一步走向 AIEO（AI Engine Optimization），讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性，才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此，SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構：以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據；透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接；再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent，逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時，SHOPLINE 也透過第一方數據歸因，改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題，讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

在工具應用上，SHOPLINE 推出官方 MCP，涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills，搭配 MCP Tool 的後台相關能力，進一步產出數據洞察報表與執行建議，讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全，SHOPLINE 也設下三道防護機制，包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取，以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調，當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運，品牌不只要讓 AI 看得懂商品，更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外，SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈，邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技，以及女性高效身體保養品牌 HYPHY，攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據，提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大，轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析，投放效率下滑，源於成長結構改變：影響消費者的場域更分散，找人的方式從興趣推測走向真實行為，素材也無法一套打完全場。

對此，Justar 運用 AI 結合電子發票數據，以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫，涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓（Persona），比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾，而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤，再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材，並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調，從真實種子到規模化放大，重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群，延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容，藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象，才能為品牌實現「線上找到人，線下讓他記住你」的成效。

BUNNYWORK 推 AI 營運特助，主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外，AI 也開始深入零售業的日常營運，協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出，電商營運常面臨幾大痛點：商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷，滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同，留下的利潤差很多。營收決定你做多大，營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點，BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案，目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據，BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤：根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單，並每日掃描商品銷售速度，一旦偵測到滯銷風險，即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外，AI 也幫助電商看見潛在機會：偵測到爆款潛力的商品，提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源，把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議？背後仍取決於數據基礎。周于如解釋，ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據，並即時同步多通路的商品與庫存資訊，讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌，同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎，AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會，協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

精兵團隊導入 AI，解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率，AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出，OmniSegment CDP（顧客數據平台）能整合分散的顧客資料，建立 360 度顧客輪廓，進一步支援跨渠道的精準經營；旗下導購型 AI Agent「AgentBit」，提供對話式分眾，讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾，不再需要手動設定篩選條件；商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡，自動將高相關商品推送給高潛力買家；AI 智慧分析更只需透過問答，即時分析品牌檔期成效與提供優化建議，並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘，大幅提升行銷團隊協作效率，並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播，協助品牌更有效地觸及目標客群。

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享，品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群，希望在規模化經營的同時，仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後，團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群，並取得具體的行銷優化建議，降低操作門檻。以單檔活動為例，LINE 發送量僅為原先的 15%，點擊率卻提升 227%，EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍，展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌，林又立也分享了務實的做法：「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬，先踏出第一步，把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型，不如從具體的營運需求出發，逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲，葉力維也提醒，品牌導入 AI 前，應先盤點內部工作流程，找出真正影響效率與成效的瓶頸，再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上，才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI，先解決實際問題，才能讓技術真正轉化為營運成果。