「流量成長可以後天鍛鍊」──今日頭條崛起告訴我們的事|數位時代 BusinessNext

「流量成長可以後天鍛鍊」──今日頭條崛起告訴我們的事

甫於三年前才成立的今日頭條，現在已是中國前三大新聞平台。擁有超過8,500萬月活躍用戶，用戶每天停留時間高達16億分鐘，同時帶來6億次點擊。今日頭條的高速成長是如何驅動的呢？

圖說明

今日頭條

成立時間｜2012年
主要產品｜新聞聚合平台
產品成績｜中國前三大，超過8,500萬月活躍用戶

2014年12月，在今日頭條創辦人張一鳴盛情邀請下，張楠擔起闢建今日頭條流量成長部門的重任。「當時中國沒有太多書籍講述流量成長的概念，知識累積依賴實際操作，尤其是美國的經驗談。」他說。2015年中，樂遊星空科技合夥人范冰所著的《成長駭客》（Growth Hacker），是中國第一本以系統化與科普概念解釋流量成長的書籍，此書大受創業圈好評。

流量成長駭客團隊將破百人

此書出版後，「流量成長」這個舊瓶裝新酒的領域成為顯學，中關村創業咖啡廳裡，每個星期都有相關經驗分享活動。雖看似熱鬧，但在中國新創圈，像張楠這樣，有建立團隊經驗的人才並不多，流量成長部門在網路產業發達的美國十分常見，但在中國卻很罕見。騰訊、阿里巴巴與百度等科技巨頭並沒有針對流量成長設置專責部門，僅有今日頭條、知乎與Nice等寥寥可數的新創公司這麼做。

今日頭條的流量成長部門獨立於其他部門以外有很大的策略彈性空間，現在員工已經超過25位。「今日頭條除了成長部門以外，還有300位以上技術工程師，流量成長部門與技術團隊保持合作關係，而非從屬關係。」張楠說。這個部門是多元且跨領域，除了流量成長領域等，該部門也負責基礎數據系統的搭建，例如引入一套商業智慧系統（Business Intelligence）給整個公司使用。「公司的目標是要闢建一個近百人的團隊。」張楠說。

「這個過程挺艱難的，要找到合適人才很不容易。」張楠說今日頭條的流量成長團隊，組成人員分別來自產品經理、數據分析與軟體工程師等不同領域。雖領域多元，但都有網路產業背景。「員工並不一定要懂技術，但懂技術會加分，因為若要馬上實現流量成長的想法，需要技術支持。員工也不一定具備流量成長的技能，也不需有新聞媒體任職經驗，因為在流量成長議題上，原理與共性以及使用的工具都是一致的。」張楠強調。

重視個人特質與團隊合作能力

張楠在挑選人才時，非常重視個人特質，尤其是好奇心與創造力，好奇心強調的是會自動自發去探索網路世界，並且能追根究柢。
「這是一種工作態度，也是一種個性，是可以鍛鍊出來的。」張楠強調。人才本身具有什麼樣的技能不是重點，重點在擁有什麼樣的特質？而且人才特質也可由公司培養出來，因此「養才」也非常重要，新創團隊常忽視這點。

張楠舉例，雖然每間公司都在用Google Analytics分析網頁數據，那你會不會自己找出答案為什麼用這個？有沒有更好的替代工具？Google Analytics數據有沒有不準的地方？若公司換了其他分析工具的原因是什麼呢？看到Facebook介面的資訊流很流暢，自發地找出特別流暢的原因。你每次做A/B Test時都有偏差，想著可能樣本有問題，於是馬上買一本書把這個學會了，就是這樣的精神。

創意並非優先，建立數據系統才是

「而在『創造力』的部分像傳統廣告行業，有很多腦力激盪的時刻。」張楠說。由於產業變化很快，不同地區應用推廣方式都不一樣，因此探索能力非常重要，要能針對問題立即提出應變策略，並且根據實務經驗，總結成自己的理論體系。這些人在加入今日頭條之前，對新聞平台的營運模式並不熟悉，「因為流量成長牽涉市場推廣，軟硬體技術與數據等跨領域，一個人很難對每個領域細節有系統性理解，因此我們非常重視團隊合作。」張楠表示。

在公司不同的發展階段中，流量成長的目標也隨之變化。「若公司是個有20名員工的小公司，需要透過有趣的、能吸引大眾眼球的小創意導入流量，若公司是有千名員工的中大型公司，最重要並不是創意點子，而是能把數據系統做出來。」張楠分析。

而數據分析的人才選取上，他舉例，很多人有基本的提取數據、清洗、分析能力，也能針對數據做出結論，但缺乏從宏觀層面理解整體流程的思維。在數據分析上，若理解一些程式碼，會寫SQL（Structured Query Language，結構化的資料查詢語言），會特別加分，但並非必須。並不要求有頂尖、能理解艱深數學的背景，但要知道一些統計原理，如知道如何選取實驗樣本，以得出精確的結論。

「我們還不是市場第一，現在日活躍用戶約三千萬，但中國有五到六億的行動上網人口，還有很大的成長空間。」張楠說。

Growth Hacking團隊組建三大妙計

個人特質優先：本身具有什麼樣的技能不是選材重點，重點在個人擁有好奇心與創造力等特質。　
後天培養工作態度：流量成長團隊員工所需的個性，是可以鍛鍊出來的。　
數據系統的重要性：若是有千名員工的中大型公司，最重要並不是創意點子，而是能把數據系統做出來。

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攝影／郭涵羚

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不只SEO，還要GEO！企業如何讓AI認識你

回顧過往科技發展週期，新科技普遍需10至12年才能成熟。iKala共同創辦人暨集團董事長程世嘉引述AMD執行長蘇姿丰的比喻來說，若AI是一場棒球賽，目前僅走到第三局。這意味著，只要企業採用率持續攀升，尚且毋需擔憂AI泡沫化；反之，AI產業可能才正要邁入超級循環。

不過，程世嘉也提出「智慧通膨」的現象，他表示：「各大廠不斷推出新模型，資本支出也不斷提升，但使用成本並沒有因此下降，因為算力供不應求；不過長期來看，成本曲線一定會往下走，未來AI智慧會像水龍頭一樣，打開就有。」

隨著AI逐步普及，使用者尋找資訊的方式也隨之轉變。程世嘉強調，搜尋行為正從關鍵字轉向AI對話與生成式搜尋。企業除經營傳統SEO，更需布局GEO（生成式引擎優化），提高被AI引用與推薦的機會。這波版位重分配與十餘年前SEO興起時無異，及早掌握規則者，才能在新流量分配中卡位。

迎戰Business-to-Agent，如何搶進AI決策新戰場

要爭取AI時代的流量紅利，關鍵前提在於企業內部的基礎建設是否到位。「現在超過9成的企業都有AI焦慮症，大家都很急著導入AI工具，但背後缺乏整體的策略與架構。」iKala AI服務事業部副總經理Gary Yang認為，AI專案應如培訓新進員工，結合商業策略與數據資產雙向評估，才能真正落地。

「如果沒有穩定的雲端基礎，企業的AI就會是空中樓閣。」他強調，雲端即是企業佈局AI的關鍵基礎建設之一。如多數企業選擇Google Cloud，看重的就是技術護城河、數據主權與總體擁有成本；而iKala推出的企業級AI代理平台iKala Nexus，定位為策略中樞與營運大腦，即立基於此。

然而，架構穩固只是起點。Google Workspace銷售總監Murray Chiang指出，全球僅約3%企業成功透過AI達成深度轉型，關鍵就在AI代理能取得多少企業資料與情境。因此，企業級Gemini Enterprise App結合個人級Google Workspace，構成Google所主張的「代理型工作轉型」（Agentic Workplace Transformation，AWT）主軸，讓AI從被動對話框升級為跨系統執行的代理，並恪守數據主權歸屬企業的原則，讓企業級AI能真正發揮效益。

當企業打穩內部地基，外部競爭也才能順勢轉向市場端。「Google Search全球年搜尋量達5兆次，近八成消費者認為AI讓購物決策更快、更有信心。」Google Ads廣告產品行銷資深總監Alvin Tsai指出，「B2A」（Business to Agent）的時代來臨，當AI代理主導決策時，看重的是API串接流暢度與數據結構化程度，企業必須從爭取「被看見」的SEO排名，走向爭取「被推薦」的AI清單，並進一步走向「被選擇」。其中，信任將成為AI時代品牌經營的關鍵。

從洞察到執行，iKala全方位解方引領品牌佈局

這份信任要能落地，關鍵在於底層數據是否可信。對此，iKala行銷科技事業部總監Donna Hsu提出的IMC整合行銷架構，正是iKala因應Agentic Commerce時代所提出的整體解決方案。

面對高度碎片化的行銷環境，品牌需要建立的，是一套能從市場洞察延伸至全通路執行、並持續優化的整合行銷系統。Ontix即時掌握消費者社群聲量與市場趨勢，代表品牌對人的理解；Kuroma則從AI搜尋視角，分析品牌在生成式搜尋中的能見度與引用表現，代表對AI的理解；兩者合力，讓品牌同時掌握人類與AI代理的決策脈絡。再透過Kolr行銷數據平台，將洞察轉化為具體行銷執行，使每一次決策都能以數據驅動、持續優化，協助品牌在AI時代建立長期競爭優勢。

最後，在論壇壓軸的高峰對談中，程世嘉強調，當前正是典範轉移的關鍵時機，如同過往率先布局SEO的業者得以享有紅利；他認為，這同樣是企業重生的契機，提早深耕者將在此波轉型中佔得先機。尤其，AI轉型已非單機運作所能達成，企業應優先建立基礎建設與治理架構；當自身能力有限，也須慎選合作夥伴、借助外部資源，並在安全可信任的前提下，實現共同成長。