[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。

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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