全聯小編究竟有多強？台灣通路業的社群修羅場！|數位時代 BusinessNext

長期關注社群行銷動態的朋友們，一定有聽過「全聯福利中心小編」的威名。團結一塊肌啤酒節、農民曆衛生紙、狂到不行的中元企劃⋯皆在社群引起大量討論。相信無論你是關注通路業、還是關注社群行銷的朋友，應該跟我一樣在心中浮現了這個問題：傳說級的全聯小編，究竟有多強？

數位時代 #####圖說：全聯推出「存好心、備好料、做好事」廣告。圖片來源：截自全聯網站。

##站上社群之巔，誰是通路最強小編？

為了知道這個答案，我們利用QSearch比較近一個月（2016/7/1~8/2）7家主要超市、量販與CVS通路（全聯、7-11、全家、萊爾富、家樂福、大潤發、愛買，各自Facebook粉絲專頁的社群聲量 (註1)）橫軸為粉絲數、縱軸為發文量、圓圈大小越大則代表互動分數越高 (註2)。

圖說明
#####圖說：7大通路社群的粉絲數、發文量與互動分數。

從上圖我們可以發現，如果只依靠自己的粉絲專頁拳拳到肉的對抗，90萬粉絲的全聯，造成的互動雖然可以輾壓其他量販店，甚至險勝了有140萬粉絲的全家，但在小七240萬粉絲的強大社群面前，也只能光榮惜敗。然而全聯依靠強大的內容，以最少的發文數（平均一天僅1.6篇文）取得大量互動，非常值得肯定。相對的，愛買的互動數量則是靠著大量地發文堆積（看看上圖那精美的離群值），平均一天發17.5篇文！⋯堪稱通路業最血汗的小編，請一起為愛買小編默哀5秒鐘。至於大潤發，就算在實體通路的表現有競爭力，但在社群操作上已被對手們甩了好幾個街區。

##小編燒腦一頭熱，不如一隻蛋黃哥？

哀傷的是，雖然我非常推崇用心思考切入點的社群內容，但不難發現「抽獎旅鼠型的貼文」仍然在通路型社群造成最多的互動，這也是7-11、全家除了粉絲數多之外，另一個能維持大量互動的原因。七月此7個通路粉絲專頁表現最佳的貼文 (註3)，前四名皆是此類型，冠軍是全家在7/6進行的「蛋黃哥大車隊」，共造成個3.7萬個讚、7000多次分享，容我叫蛋黃一聲大哥。

什麼叫「抽獎旅鼠」？全家、7-11不少熱門貼文，其實網友根本不會因為留言或分享抽到任何東西，但因為一開始有人留言，所有人就盲目複製貼上了！⋯簡直是社群的旅鼠效應。然而，我們該思考的是：這樣的旅鼠貼文，真的能增進目標客群對於該通路的品牌好感、促成該通路的業績成長嗎？

圖說明 #####圖說：2016/7/1~8/2 通路社群的十大熱門貼文。

##隱藏的真正力量！全聯做到了什麼？

或許為了「單篇貼文的成效」，我們可以依靠著抽獎活動造成更多的互動。然而，要讓更多消費者記得你的品牌、討論你的品牌，我們必須把「自有社群外的討論聲量」考慮進來，而這也正是全聯強大的原因。沒錯，全聯真正強大的是：它的內容可以走出全聯自己的社群，它的廣告、貼文會在群眾、意見領袖、媒體社群中被分享、被討論。

這影響力有多大，從對超市和量販通路一整年最重要檔期之一的「中元大檔」這一週的數據就能看出來。透過QSearch我們整理出所有討論到「量販/超市通路 + 中元」的粉絲專頁貼文聲量。

圖說明 #####圖說：超市、量販店中元社群聲量。

全聯中元「為看不見的朋友們，存好心備好料」企劃，造成了蘋果日報、東森新聞、PTT八卦粉絲團、Yahoo奇摩新聞⋯甚至意見領袖聶永真的分享，並在不同的社群中造成了網友們的熱烈討論。**這一週內，全聯自身跟中元相關的發文不過才5篇，最後卻造成額外216篇的相關討論！**無論全聯是否主動布局這些媒體曝光，全聯的內容的確引起廣大迴響。這些在外部社群造成的聲量總合，遠超過全聯粉絲專頁本身的力量。

有些產業或品牌非常適合這樣有「大局觀」的社群操作：**聲量不見得一定要完全發生在自己的社群，而是思考怎麼讓自己在整個社群大環境中造成最大聲量。**這些擴散都能在消費者心中留下對品牌的強烈印象，價值最終還是會回到品牌本身。

圖說明 #####圖說：全聯社群近三波操作皆有被新聞媒體擴散。

##最會搞鬼！全聯中元企劃襲捲江湖的秘密？

從7/29全聯上中元「看不見的朋友」影片，到8/1 公開了延續上支影片的RIP互動式網頁，這一氣呵成的操作，絕對不是「我拍了電視廣告，然後把它放到網路上」這樣的落伍觀念。

全聯與操刀的奧美團隊打從一開始就知道「這支作品，將會透過社群以規劃好的方式引爆」。那麼，關鍵是什麼？

你必須融入社群、瞭解社群，針對社群上的目標客群「打造內容」。

而不是將線下的行銷手法、或其他平台的素材，原封不動搬移到社群上。品牌在操作社群時最容易犯下的錯誤就是：只考慮到「我想要跟目標客群講什麼訊息」，而沒有考慮「目標客群在社群上尋求什麼樣貌的資訊」。全聯在內容切入點的規劃、內容素材的準備、小編與網友們互動的細膩度，展現了「讓社群成為品牌重要火力輸出」的覺悟。而你的品牌呢？是否已經有針對社群打造內容了呢？

##雖然落落長，但通路的故事可是說不完的...

各大連鎖通路雖然絕大多數已開始經營自己的電商，但實際業績仍然是以實體店面為大宗。「線上社群」的經營或許目前不見得能驗證對於業績的貢獻，**但用心經營社群對品牌絕對是加分、加分、加加分。**以上簡單的分析跟大家分享，但這並不能代表我們已經看透了臺灣通路社群的全貌，還有更多切入角度和值得討論的主題等我們去思考。而且可別忘了，臺灣通路的社群還有屈臣氏、康是美⋯等隱藏魔王呢！饒了我吧，下次有機會再跟各位分享。

備註：註1、可惜的是，好市多在臺灣尚未有官方粉絲專頁，不然分析通路肯定不能錯過好市多這一方之霸。註2、「互動分數」則是QSearch根據讚、留言、分享等互動指標加權計算後得出。註3、「熱門貼文」是利用QSearch列出互動分數的前十名。

全聯福利中心 7-ELEVEN 全家FamilyMart 萊爾富超商Hi-Life 家樂福 Carrefour Taiwan 大潤發 RT-Mart 愛買a.mart

本文授權轉載自陳思傑臉書網誌。作者簡介：陳思傑（Szu-Chieh Jesse Chen），現為臺灣吧 - Taiwan Bar行銷總監、只要有人社群顧問執行長、客家小吵 Hakka Fighter創作者。特別感謝QSearch (App)全力支援並給予諸多建議！

延伸閱讀：全聯廣告創意推手龔大中：要有好創意，得先有嚴謹的邏輯

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當資料不能離開企業，運算就得靠近：AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化，不只是運算能力提高，而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊，QNAP 身為資料安全的守護者，長期發展的是地端網路儲存設備（NAS），並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線，提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技（QNAP）總經理劉文義解釋，當資料因合規要求或敏感度不能上雲，就必須留在靠近使用者與應用的地方；運算需求一旦增加，承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資，金融與保險業受到合規與法規限制，部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言，問題並不是雲端好不好用，而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

真正讓更多企業回頭計算的，則是長期成本。劉文義指出，資料上傳雲端可能免費，下載卻會按流量收費；當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推，可能會發現，購買一台同等容量的 NAS，還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁，總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載；地端則較適合高頻存取、對延遲敏感，或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的，是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察，客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB，或備份速度有多快；現在更常問的是，機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起，把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合，試圖讓 NAS 從資料保存的位置，進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大，搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例，當照片累積到 10 萬、20 萬張，要找出其中幾張特定畫面，已不可能只靠人工翻找。此時，能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具，會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論：AI NAS 如何進入企業工作流？

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」，而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。依 QNAP 觀察，目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群，仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關，卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本，並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成（RAG）知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型，而是在模型回答前，先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容，再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用，協助企業建立私有知識庫；而走在最前面的少數企業，則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權，QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型，可由企業依需求決定，不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定（MCP）相關能力，讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定，並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過，劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言，目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用，可能需要約 300 到 800 TOPS，甚至 1,000 TOPS，因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力；一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元，一張算不完，就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍，並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體，使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源，這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中，一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台，以一百多 TOPS 的範圍，可順暢使用 AI 應用程式；另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡，處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發，目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用，讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場：能源公司如何導入私有 LLM？

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣？劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫，但很快遇到兩個瓶頸：一是員工查詢時明顯出現卡頓；二是專利、技術與合約都高度敏感，高層不願上傳至公有雲，擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來，該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX，搭配顯示卡與全快閃 SSD，在地端部署私有大型語言模型，把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用，進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間，核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明，若任務範圍明確，有些應用不必動用雲端大型模型，地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同，導入前仍需要概念驗證（POC）與技術人員評估。

而且，資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值，是讓資料邊界與控制權回到企業手上；相對地，安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做，哪些再等？先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI，不只由產業標籤決定，也要看工作是否重複，以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察，第一批走進來的，除了受法規限制的醫療、金融與保險業，也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業，以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業，因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有　10　台、20　台機器，每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同，需要相對應的儲存裝置；生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料，AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多，或重複性動作越多的產業，越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說，較傳統、人力密集，或仍高度依賴人工判斷的製造業，短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料，企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷：資料是否被頻繁調用？規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯？內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密？三個條件愈集中，地端部署愈值得評估；三者都不成立時，使用雲端 API 往往更簡單，也可能更划算。

可以先等的企業，大致也有三種。第一，資料仍分散、版本混亂、權限不清，急著上 AI 只會把混亂放大，先完成集中與治理，效率就可能先提升。第二，找不到一個具體且反覆發生的業務痛點，只因為「別人都在做」而採購，設備很可能變成昂貴的展示品。第三，使用量仍小、需求偶發，現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此，POC 不應只驗證「模型答不答得出來」，還要回答三個問題：資料由誰負責，誰可以存取？導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業？正式上線後，誰負責資料、模型與資安維運？只有當效益與責任都能被量化，才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房，動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太，其中歐洲占比將近一半，而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證，並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求；累積至今，已售出約數百萬台裝置，協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點，劉文義提出一個明確的價格與效能交會點：地端應用若要順暢運作，運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS，甚至 800 TOPS，同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

「AI NAS 不是多了 AI 功能，而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言，地端算力成本高昂，QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構，助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。

圖／數位時代

「預測約兩、三年後，應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點，就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前，企業真正能先做的，不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡，而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色：原油再多，沒有整理、提煉與配送的過程，也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力，而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換，但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備，而是在資料必須留在企業內時，讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日（五）舉行，現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控，並安排 Live Demo，適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點：新板希爾頓酒店｜如意 AB 廳

活動時間：09:20–16:00

地址：新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名：https://bnex.tw/9f7my4

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