[專訪] 推特台灣用戶成長策略:從名人著手
[專訪] 推特台灣用戶成長策略:從名人著手
2015.08.25 | 科技

繼臉書年初來台開設辦公室,開拓台灣數位廣告市場,全球有3億多用戶的社群網站推特(Twitter)今日也首度訪台,宣布加深與國內廣告主和代理商合作關係,加入台灣數位廣告戰場。負責大中華區和俄羅斯業務的Twitter新興市場銷售總監葛林伯格(Peter Greenberger)接受《數位時代》專訪時表示,台灣的行動裝置滲透率高達七成,創業家精神被評為全球前十名,推特因而看好台灣數位廣告市場,目前雖然沒有在台灣開設辦公室的計畫,但今年三月才開幕的香港辦公室仍在持續招募員工。

事實上,這並非推特主管第一次來台灣,去年推特亞太區線上銷售管理總監納克斯(Aliza Knox)曾出席數位亞洲大會發表演說,但這是推特官方第一次正式宣布來台。上禮拜高雄市政府才宣布開設推特帳號,這是全台灣第一個由推特官方認證的公部門機關帳號,其他已加入推特的名人還包括五月天、孫燕姿和林俊傑。

高雄推特帳號
(圖說:高雄市政府上禮拜宣布申請Twitter帳號,成為台灣第一個官方認證的Twitter公部門機關帳號。照片來源:推特提供。)

推特全新廣告利器:不是推特用戶,也可以被追蹤

雖然推特近日遭逢用戶數成長停滯以及股價跌破發行價等挑戰,上禮拜仍推出全新數位廣告平台Twitter Audience Platform(TAP)希望力挽狂瀾,刺激廣告營收,而這也是推特此次來台的主要目的之一:推廣推特數位廣告工具以及教育廣告主和代理商如何使用推特優化廣告績效。

延伸閱讀:說真的!你需要兩個社群網站嗎?Twitter 的難題

葛林伯格表示,全球有3.16億名推特用戶,但透過TAP,廣告主可以觸及全球7億名用戶,推特前年以3.5億美元併購的行動App平台新創MoPub可以追蹤分析3萬餘個App,就算使用者不是推特用戶或手機裡面沒有推特App,廣告主也可以透過TAP追蹤目標受眾的年齡、性別和所在地,並且與推特上的用戶喜好交叉比對,猜測該受眾的興趣,讓廣告主可以更精準地鎖定目標客群,廣告形式包括影音、內嵌App廣告或蓋頁式廣告。

根據葛林伯格提供的資料,TAP推出後大幅提升了用戶的App使用時間達123%,涉入(engagement)成本降低了三成,而且廣告主可以接觸到的受眾擴大了兩倍。目前梅西百貨和三星等廣告主已加入TAP平台。

圖說明
(圖說:Twitter新興市場銷售總監Peter Greenberger和Twitter大中華區商務總監Alan Lan。照片來源:推特提供。)

除了推廣全新廣告工具,推特去年推出的全球廣告代理商夥伴推廣計畫Flight School也將在台灣啟動,目前亞太區有近150名廣告商加入Twitter Flight School。參加推特培訓計畫後,合作夥伴廠商將可放上Twitter認證LOGO。

印尼用戶成長直追日本

而隨著已開發國家的用戶數逐漸停滯,臉書、Instagram和推特等社群工具都開始瞄準東南亞和印度等新興市場。葛林伯格表示,日本仍是推特亞太區前五大的市場,但印尼急起直追,目前印尼與日本的用戶規模不相上下,印尼用戶使用影音直播Periscope App的接受度更是全球第一,印度和南韓的推特用戶也都持續成長,亞太地區無疑將會是推特重要的成長引擎。

問及推特刺激台灣用戶數成長的策略,葛林伯格表示推特剛在香港招募一名專門與名人合作的員工,指導名人如何使用推特與追蹤者互動,葛林伯格強調推特的優勢是優質內容以及名流等意見領袖,因此提高優質的中文內容比例將會是推特接下來在台灣發展的重點。

一位不願具名的數位廣告業者表示,他樂見推特來台推廣數位行銷工具,特別是MoPub在東南亞行動流量很大,能夠提供廣告主另一種行銷國際的選擇,但考量到推特台灣用戶數並不多,在跟廣告主溝通推廣時可能會比較困難。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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