[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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當資料不能離開企業，運算就得靠近：AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化，不只是運算能力提高，而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊，QNAP 身為資料安全的守護者，長期發展的是地端網路儲存設備（NAS），並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線，提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技（QNAP）總經理劉文義解釋，當資料因合規要求或敏感度不能上雲，就必須留在靠近使用者與應用的地方；運算需求一旦增加，承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資，金融與保險業受到合規與法規限制，部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言，問題並不是雲端好不好用，而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

真正讓更多企業回頭計算的，則是長期成本。劉文義指出，資料上傳雲端可能免費，下載卻會按流量收費；當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推，可能會發現，購買一台同等容量的 NAS，還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁，總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載；地端則較適合高頻存取、對延遲敏感，或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的，是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察，客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB，或備份速度有多快；現在更常問的是，機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起，把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合，試圖讓 NAS 從資料保存的位置，進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大，搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例，當照片累積到 10 萬、20 萬張，要找出其中幾張特定畫面，已不可能只靠人工翻找。此時，能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具，會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論：AI NAS 如何進入企業工作流？

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」，而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。依 QNAP 觀察，目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群，仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關，卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本，並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成（RAG）知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型，而是在模型回答前，先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容，再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用，協助企業建立私有知識庫；而走在最前面的少數企業，則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權，QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型，可由企業依需求決定，不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定（MCP）相關能力，讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定，並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過，劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言，目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用，可能需要約 300 到 800 TOPS，甚至 1,000 TOPS，因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力；一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元，一張算不完，就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍，並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體，使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源，這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中，一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台，以一百多 TOPS 的範圍，可順暢使用 AI 應用程式；另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡，處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發，目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用，讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場：能源公司如何導入私有 LLM？

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣？劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫，但很快遇到兩個瓶頸：一是員工查詢時明顯出現卡頓；二是專利、技術與合約都高度敏感，高層不願上傳至公有雲，擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來，該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX，搭配顯示卡與全快閃 SSD，在地端部署私有大型語言模型，把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用，進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間，核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明，若任務範圍明確，有些應用不必動用雲端大型模型，地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同，導入前仍需要概念驗證（POC）與技術人員評估。

而且，資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值，是讓資料邊界與控制權回到企業手上；相對地，安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做，哪些再等？先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI，不只由產業標籤決定，也要看工作是否重複，以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察，第一批走進來的，除了受法規限制的醫療、金融與保險業，也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業，以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業，因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有　10　台、20　台機器，每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同，需要相對應的儲存裝置；生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料，AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多，或重複性動作越多的產業，越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說，較傳統、人力密集，或仍高度依賴人工判斷的製造業，短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料，企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷：資料是否被頻繁調用？規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯？內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密？三個條件愈集中，地端部署愈值得評估；三者都不成立時，使用雲端 API 往往更簡單，也可能更划算。

可以先等的企業，大致也有三種。第一，資料仍分散、版本混亂、權限不清，急著上 AI 只會把混亂放大，先完成集中與治理，效率就可能先提升。第二，找不到一個具體且反覆發生的業務痛點，只因為「別人都在做」而採購，設備很可能變成昂貴的展示品。第三，使用量仍小、需求偶發，現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此，POC 不應只驗證「模型答不答得出來」，還要回答三個問題：資料由誰負責，誰可以存取？導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業？正式上線後，誰負責資料、模型與資安維運？只有當效益與責任都能被量化，才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房，動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太，其中歐洲占比將近一半，而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證，並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求；累積至今，已售出約數百萬台裝置，協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點，劉文義提出一個明確的價格與效能交會點：地端應用若要順暢運作，運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS，甚至 800 TOPS，同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

「AI NAS 不是多了 AI 功能，而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言，地端算力成本高昂，QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構，助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。

圖／數位時代

「預測約兩、三年後，應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點，就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前，企業真正能先做的，不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡，而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色：原油再多，沒有整理、提煉與配送的過程，也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力，而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換，但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備，而是在資料必須留在企業內時，讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日（五）舉行，現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控，並安排 Live Demo，適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點：新板希爾頓酒店｜如意 AB 廳

活動時間：09:20–16:00

地址：新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名：https://bnex.tw/9f7my4

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