社群行銷成選舉利器!從網路大數據看立委選戰
社群行銷成選舉利器!從網路大數據看立委選戰

2016年國會大選中,有354位候選人競選73名區域立委,i-Buzz網路口碑研究中心在選前即觀察了熱門選區的立委選舉口碑,做了一系列的參選人社群影響力分析,本文挑選社群經營能力出眾,且在此次選戰中勝選的立委,綜合比較勝選者的社群經營模式。雲端與大數據的能力在選戰中的角色越發重要,社群能力雖然不是勝選的唯一關鍵,卻也是加強候選人戰力的重要利器。

選前社群勤耕耘,圖像式貼文最吸睛

首先從社群經營的熱度、粉絲的互動表現觀察,前兩名為洪慈庸、蘇巧慧,其後依序為吳秉叡、蔣萬安、費鴻泰、羅致政、賴士葆。而熱度的關鍵除了貼文的內容之外,發文數亦占了相當重要的角色,平均每天至少發表一篇以上的貼文,才能維持粉絲專頁的討論熱度。

圖說明

另從發文類型觀察,無純文字貼文的洪慈庸,平均單篇貼文互動表現最佳,而純文字貼文比例最高的賴士葆,與粉絲的互動相對低落。因此從數據來看,在這幾位勝選立委的臉書經營中,較少使用純文字的貼文,大多以照片與影片的素材為主。

圖說明

選情受大環境操控,名人支持成選舉亮點

細部觀察七個選區中,洪慈庸、蘇巧慧、吳秉叡、羅致政四位立委,社群經營不僅在粉絲數與互動表現上強過對手,亦將前十大熱門貼文全數囊括。而從四位立委的熱門貼文中,可歸納出以下幾個特點:「政治明星加持」、「與蔡英文、蘇貞昌、賴清德等人的合照、影片」、「名人的表態支持」都讓散播力道更加強大。另外,透過簡單易懂的全國性熱門議題,明確地表明其政治立場、理念,都獲得了臉書用戶熱烈的回響。

相較之下,蔣萬安、費鴻泰、賴士葆的社群經營雖然也優於一般候選人,然而此次選舉藍營政治明星並不被外界看好,因此不論是馬英九或朱立倫發揮的「母機帶小雞」效應皆不大,縱使與馬英九或朱立倫搭上話題,也未必獲得網民青睞。因此社群經營只能使用選舉行程、地方議題或塑造個人的親民形象為主。

圖說明

值得注意的是,勝選的蔣萬安、費鴻泰及賴世葆,在社群經營上並不如其對手潘建志、楊實秋與李慶元。勝選關鍵在於這幾個選區基本選民結構為藍大於綠,而楊實秋、李慶元過去是藍營出身,在選民眼中,難免有背叛之嫌。另外,潘建志此次並未獲得民進黨提名,又面臨綠社盟搶票,綠營的選民分散,成就了蔣萬安。

善用社群工具替選情加溫,擴散效應開發潛在票倉

許多人會問,選舉的網路戰與組織戰何者重要?或許在十年前,必須靠地方組織戰,但在十年後的現在,人人依賴網路,網路戰便成了關鍵。在此次的總統大選中,由於選區囊括了全國各縣市,因此支持各總統候選人的粉絲基本上亦是選民,然而在區域立委中,支持該立委候選人的粉絲不一定來自其選區,這也增加了「以粉絲數估算勝選機率」的難度。

圖說明

然而,若僅與對手相較的粉絲數、互動表現、熱門貼文綜合觀察,再排除藍綠分票的情況下,網路的熱度對於候選人勝選確實有著幫助作用。在排除特定情況下,粉絲數高者,得票通常也會較高,如上圖所示。而吳秉叡粉絲數並沒有特別突出,但得票率高的原因在於該選區藍營陣前換將,未能得到多人支持,費鴻泰、賴士葆的選區面臨綠營分裂,得票比率因此被分散。

從此次的總統及立委選舉來看,我們可以肯定政治大數據在未來會更加重要,社群經營的模式對內可反映出候選人欲塑造出的形象,貼文的互動狀況則代表了粉絲與候選人之間的社群親密度;臉書貼文的擴散特性,則讓候選人的貼文有機會被粉絲團以外的網友看見。而對於選民而言,如果自己所支持的候選人網路熱度高,在社群氛圍的影響下,他們會更願意在網路上出聲支持,同時發揮網路口碑與現實選票的加成效果。

關鍵字: #社群行銷
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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