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

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。

@@ACTIVITYID:378@@

往下滑看下一篇文章
免費下載「會議紀錄整理師」!逐字稿丟給AI,自動抓決議跟待辦,支援ChatGPT與Claude
免費下載「會議紀錄整理師」!逐字稿丟給AI,自動抓決議跟待辦,支援ChatGPT與Claude

在某個大雨滂沱的晚上,超級感謝有 7 位一天一 AI 的讀者來體驗我做的「會議紀錄整理師」AI 工作流。現在,我要把它免費開放給你用了!

今天來跟你分享,一天一AI PRO 設計出的 AI 工作流,到底可以幹嘛,並且讓你試用看看。

首發就是「會議紀錄整理師」,這是我自己最常用的工作流之一。有了它,會議上我都可以集中精神發表意見,之後 AI 再幫我統整即可!

除了省時省力、釐清待辦,我還多做了一點巧思:區分出討論項目與決議。那些會議上討論過的,但根本沒結論的事情,我請 AI 幫忙抓出來。

這個工作流可以到一天一AI PRO 的官網下載,裝進你的 ChatGPT 和 Claude。具體怎麼做?往下看圖卡吧。

還想看哪些內容?歡迎點此連結跟我分享~

AI會議紀錄怎麼做?「會議紀錄整理師」自動整理逐字稿

會議紀錄整理師是什麼?

每次會議我會取得同意後錄音,一結束就把逐字稿丟給 AI,呼叫「會議紀錄整理師」技能來做紀錄。逐字稿的錯字多、內容散亂、缺乏說話者資訊,通通沒關係,這個技能可以通過一串設計好的流程,區分是哪種會議(進度追蹤、規劃討論、解題決策)來決定紀錄的重點,最後產出會議紀錄通知信+留存版的完整紀錄文件。

AI整理會議紀錄最大亮點:自動區分討論、決議與待辦

最有感的亮點:區分出討論項目與決議

看完「會議紀錄整理師」整理的紀錄,第一印象一定是「很清楚、有結構」。但細看會發現,它除了幫你列清楚待辦事項,也會提醒你會議缺失的資訊,例如沒指定負責人、沒確定截止日期、哪些是拍板的決定、哪些決議沒討論完、哪些人的意見有衝突。

同件事反覆討論怎麼整理?AI只抓最後拍板結論

結論回掃:同件事來回討論,AI 只認最後的拍板

開會常常一個議題反覆討論,前面說「先用 A 方案」,後面又改口「還是 B 好」。一般 AI 整理會把兩個都列出來,會搞不清楚到底選了哪個。「會議紀錄整理師」有「結論回掃」機制:以最後一次明確確認為準,早期被推翻的版本會被歸類到「否決了什麼」,不會讓過時的決策混淆你。

與會者有誰?例行會議可以沿用團隊設定

與會者有誰?例行會議可以沿用設定

第一次使用,直接貼逐字稿就能跑。AI 遇到不認識的人名或職稱,會在結尾列出來問你:「這位是誰、負責什麼?要不要記下來?」你回覆後,它就建立你的團隊記憶檔。下次再開相同主題的會議會自動沿用,提高會議紀錄裡名字、職稱、待辦事項隸屬的正確性。

ChatGPT、Claude怎麼安裝「會議紀錄整理師」?

下載後怎麼用?

註冊登入一天一AI PRO 官方網站,找到「會議紀錄整理師」的立即下載按鈕,下載 zip 檔。Claude 網頁版的用戶,從Setting→Skills→右上方Add選擇→Upload skill→上傳 zip 檔。ChatGPT 網頁版的用戶要是付費版:開一個新對話→選擇「工作」標籤→在對話框上傳 zip 檔→輸入「幫我安裝到個人雲端技能」。完成設定後,重整頁面、開新對話,在對話框輸入「/」或是「@」輸入「會議紀錄整理師」就能把技能呼叫出來,再把會議逐字稿貼給它就行了。

AI會議紀錄還能怎麼用?散會前確認、累積成專案進度報告

散會前就做紀錄、同專案紀錄能做成進度報告

我在每個會議結束前,都會速跑紀錄,現場確認與會者的理解都一致。同一個專案的會議紀錄累積起來,還可以變成專案進度簡報給主管看:這個月做了哪些決策、還有哪些待辦沒完成、風險有沒有被處理掉。

訂閱《一天一AI》日報,每天跟你分享超實用的AI小技巧!

延伸閱讀:
一天一AI PRO上線!6組專家工作流,讓ChatGPT、Claude不再每次從頭教

AI又唱反調?每月10分鐘做記憶健檢,4招讓ChatGPT、Claude認得現在的你

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓