專注力「比金魚還短」的時代，Facebook教你如何抓住行動用戶眼球|數位時代 BusinessNext

品牌抓住行動使用者三大關鍵

Facebook全球企業行銷副總裁Sarah Personette表示，台灣智慧手機滲透率高達86.8%，98%台灣網路用戶使用多台螢幕，行動化程度很高，而且使用者用手機觀看影片的專注度也比電視還高。在這個大趨勢之下，品牌如何在行動裝置上抓住使用者？她認為，掌握行動用戶樂於發掘的心態，發揮創意，並且創造出「具有關聯性的內容」會是三大關鍵。

圖說：Facebook大中華區Head of Creative Shop倫潔瑩（Kitty Lun）。圖片來源：顏理謙攝。

大中華區Head of Creative Shop倫潔瑩（Kitty Lun）則說，現在是「用指尖說故事、聽故事」的年代，而且手機可以幫助品牌做到「量化的個人化行銷。」她以日本手機遊戲《怪物彈珠」（Monster Strike）的廣告為例指出，當初Facebook剪出了8個不同的版本，並且根據使用者的喜好和興趣投遞不同版本。另外她指出，很多人認為相較於電視，手機的螢幕很小，會限制創意。但是，「其實手機讓創意有大量發揮的空間。」比方說幻燈片廣告（slideshow）、局部動態攝影照片（cinemagraph）、全螢幕互動廣告（canvas）、360影片廣告等都是有趣的形式。

廣告創意最終是為了創造效果，但是一旦談到效果，就免不了被點擊、分享、觀看次數等各式各樣的名詞干擾。不過，大中華區行銷科學總監王斌強調，廣告主必須回歸三大「生意的本質」來思考。首先是觸及（Reach），廣告是否觸及足量的受眾和適當的用戶？第二，品牌共鳴（Resonance），廣告是否提升品牌形象並且改變顧客態度？最後是市場反應（Reaction），廣告是否能讓客戶購買產品、註冊服務或進行轉介等其他行動，帶來真正的回報？

短時、有效的影片是影音行銷趨勢

會後媒體聯訪時，大中華區董事總經理梁幼梅表示，行動時代中，使用者的專注力越來越短，「金魚的專注力有9秒，人類大概降到8點多秒」，相較之下，人類甚至比金魚還短了。因此，影音廣告如何在開頭幾秒鐘抓住使用者的目光，將是未來很大的挑戰。

圖說：Facebook大中華區董事總經理梁幼梅。圖片來源：顏理謙攝。

大中華區行銷科學總監王斌補充，Facebook曾經做過很多研究，比方說曾經在平台上放了不同長度的影片並觀察品牌傳達效果。根據研究結果，50%的品牌形象會在影片前5秒展示出來，70%的品牌形象會在前10秒展示出來。「我們的建議是，在注意力碎片化的時代，不一定非要製作像傳統3分鐘或5分鐘，甚至10分鐘的影片。應該是在頭5秒、10秒就把你真正想跟消費者溝通的訊息用有效的方式講出來。」他強調，「短時、有效的影片是現在的趨勢。」

影音行銷大家都在玩，如何才能突圍？「突出就是靠idea了！」大中華區Head of Creatice Shop倫潔瑩很直接地說。她表示，目前影音行銷有兩大方向，第一是開頭幾秒之內就讓消費者明白「你究竟想怎樣」，第二是製造懸疑感，勾起消費者興趣。兩者雖然矛盾，但就看創意怎麼玩，敢不敢賭一把。她認為，最基本的就是告訴消費者你的品牌是什麼、產品是什麼，「但是創意有時候就是要超越基本。」

除了創意吸睛，當然也需要技巧輔助。以現在流行的無聲影片來說，以前大家認為上字幕會擋住畫面，但是現在卻會鼓勵廣告主加上字幕，「而且有一些很美的影片沒有聲音反而更好。」說到底，不管運用了多少技巧和科技，消費者真正在意的還是好看的內容。「坦白說，直播也好、各種科技也好，要是內容不相關、沒有亮點，也沒有人看。」倫潔瑩說。

圖說：Facebook今（5）日下午在台灣舉辦「Facebook觸。動商機行銷論壇」。圖片來源：顏理謙攝。

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過去兩年，人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢，從客服、知識管理到軟體開發，越來越多企業將大型語言模型（LLM）導入企業營運流程，隨著應用程度的深化與廣化，越來越多發現，真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」，而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全，以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後，AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程，連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度，而這意味著，想要發揮AI綜效，光只有模型與技術尚不夠，必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設（AI Infra）。

深耕AI管理領域多年的數位無限（INFINITIX），近年積極布局軟體定應AI基礎建設（Software Defined AI Infrastructure）市場，除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係，如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格，2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎，也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線，協助企業、雲端服務供應商（CSP）與新世代AI雲端業者，更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示：「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構，讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備，同時，向上鏈結模型、Token跟AI應用，加速企業的AI創新轉型腳步。」

從AI模型到AI經濟，企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI，焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力，但在大型語言模型推論需求暴增的現下，AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程；企業真正需要的，不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後，全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」，亦即，影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU，而是消耗多少Token、產生多少AI服務，以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之，在AI新世界，算力調度能力的重要水漲船高。對此，陳文裕十分認同的說：「企業想要提升AI競爭力，不僅要掌握模型與應用，還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命，甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上，這也是大量AI資料中心（AIDC）跟新世代AI雲端服務（Neo Cloud）業者出現的原因，包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式，提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢，數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務，協助客戶提升GPU使用率，更進一步推出ixCSP平台，讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者，能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰：模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速，企業在追逐AI落地的同時，勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高，以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡，數位無限的作法是，透過AI-Stack將底層硬體抽象化，以Token或模型服務形式提供，讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如，高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題，加速39項AI模型進入臨床應用階段，成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步，為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源，也可以透過ixCSP平台，把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司，甚至上下游合作夥伴使用，進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設，企業真正需要的，也不再只是單一模型，而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra，而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致：從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商，更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值，數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案，協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境，降低企業從PoC走向實際導入的門檻，加速AI落地。

總的來說，隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理，企業比拚的不僅是導入速度，而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra，而這與數位無限的發展目標一致，將持續不斷優化產品服務，化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。