[梁世佑] 這瘋狂世界的一週|數位時代 BusinessNext

丈夫不理孕婦、主播不理記者、被刀刺的青年忍痛不去醫院⋯⋯一切都只是為了玩《Pokémon Go》！這款遊戲重新定義了商業、遊戲，甚至娛樂。

在上個月，法國尼斯發生了恐怖暴力攻擊事件，造成將近90人的死亡，南海仲裁案爭議興起政治爭議，土耳其的「微軍事政變」從深夜到破曉，還有一款叫《Pokémon Go》的手機遊戲在短短一周內席捲了全球。

因為《Pokémon Go》，任天堂在日本東京證券交易所的股價已經在7月15日突破了27,700日幣，這是自六年前體感主機Wii以來的最高值。在這一周內，以幾乎每天接近10％的漲幅增加，市值增加了150億美元，公司總值增加了86％，單日漲幅更創下1983年以來的史上新高，這些都只靠著一款手機遊戲。

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根據海外研究機構Superdata的研究，《Pokémon Go》自從7月6日上市後，在四天內創造了1,400萬美元的收入，這個數字對比其他的遊戲，例如同樣以精靈寶可夢為題材的《Pokémon Shuffle Mobile》花了509天才到到達這個記錄，而任天堂自己社交服務《MiiTOMO》或是類似玩法的《Ingress》連個零頭都不到，不要忘了前四天還只有紐西蘭、澳洲等幾個非電玩大國可以玩。

關於使用者的相關數據方面，知名的數據分析網站SurveyMonkey指出該遊戲在7月11日美國開放下載時活躍用戶便達2,100萬，在安卓系統上的安裝用戶已經超越經營多年的推特，目前數字正在逼近Google Map和Snapchat。另外一家數據分析商SimilarWeb則揭露《Pokémon Go》有超過60％以上的用戶會連續每天登入，平均每日使用時間為43分鐘，超越Instagram和WhatsApp，認定《Pokémon Go》是美國遊戲史上最受歡迎的手機遊戲。

在最近的新聞中，你看到了各種關於《Pokémon Go》瘋狂玩家的行為。因為想要探索稀少精靈，無意間發現了意外命案的屍體，教堂和警察局被占領、因為有人說紐約中央公園出現了水精靈，半夜無數人下車狂奔，丈夫不理孕婦，主播不理記者，一個路上被刺一刀的青年竟然忍痛不去醫院，都只為了玩這款遊戲。

美國白宮每隔十幾分鐘就會進行道場保衛戰，還有人去問鎮守在白宮的水箭龜是不是歐巴馬的？腦筋動得快的商人早就想出了各種行銷，電信商宣布本遊戲不限流量的方案；餐廳在門口立牌子宣告到本餐廳用餐，可以捕捉到兩隻精靈。

當然集體行為也同時帶來困擾和犯罪。不管是美國大屠殺遇難者紀念館或是九一一國家紀念博物館、阿靈頓國家公墓都湧進了玩家，在大屠殺遇難者紀念館中發現了「瓦斯彈」寶可夢更引發了對於受難者家屬二次傷害的爭議；歐洲在開放下載第一天後，最具代表性的波蘭奧斯威辛粹集中營紀念館便宣告不歡迎玩家的光臨，還有無數的偽裝病毒木馬程式出現在網路上，現實中更有搶劫犯利用本遊戲來進行犯案。這些都在訴說《Pokémon Go》早已不單是個遊戲，而是社會集體意識運動，或者說正在重新定義何謂遊戲。

另一個吵很兇的是：遊戲的未來是AR還是VR？因為《Pokémon Go》成為全球焦點，所以也開始出現了「其實遊戲的未來是實境增強的AR應用，而非VR」的言論。關於這一議題，有在關注遊戲產業消息的朋友，大概已經看過許多正反不同意見了，我認為「AR和VR兩者並非互斥」，《Pokémon Go》的成功其實是「天時地利人和」。AR的技術早就已經發展了，並非今天才有；同樣的，如果拿一個全球同樣知名的IP，例如《星際大戰》來做成寶可夢這樣的遊戲能如此爆紅嗎？這也不可能，因為《星際大戰》是個宇宙空間、光劍戰鬥的幻想SF氛圍，它應該更適合沉浸式的VR體驗，享受那種在宇宙開戰機的樂趣。

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而《Pokémon Go》的故事在講什麼？不就是一個立志成為訓練大師的冒險人生，在世界各地補抓寶可夢，挑戰道場最後成為大師的旅程嗎？而這一過程幾乎和玩家的真實遊玩經驗如出一轍，現實的街道更提高了真實感；換言之，利用AR技術的《Pokémon Go》根本就是把過往的遊戲經驗如真地搬到現實生活之中，再加上《Pokémon Go》是個擁有20年、跨國家種族文化的強大品牌，天時地利人和，才能產生今天的熱潮，這不是其他遊戲能夠隨意模仿的。

我們可以把AR和VR看做家用主機（包含PC端和主機端）與智慧手機的對比。智慧手機的普及讓手機遊戲盛行是事實，但傳統的3A大作家機遊戲依舊存在，VR在我看來就是家機端的擴充與延續，需要更高級的配備與器材，提供更完整、高聲光效果和融入感的遊戲體驗；而AR則會更與智慧攜帶裝置、隨身器材連動，展現高度的現實增強；換言之，在我看來一個是「感受幻想世界的真實」，另一個則是「增強現實世界的互動」，兩者並非互剋的技術。

這短短一周席捲全球的寶可夢風潮更提醒了一件事：臺灣現今的問題不在技術，而在缺乏全球知名等級的內容。而內容的養成除了時間和資金外，更需要持續的教育和文化的培養，這也是我們努力的方向。

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圖片來自：Shutterstocks

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AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式，也為零售業帶來新的成長機會。然而，當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運，台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示，台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距，資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策，如何將 AI 從單點工具導入，真正成為零售成長的助力，已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會，以「Where AI Meets Commerce」為主軸，邀集零售與科技業者，從流量獲取、數據應用到會員經營，探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE，也在會中宣布邁向 AI in Retail，推出官方 MCP（Model Context Protocol），進一步串聯零售數據與 AI 應用，協助品牌掌握新興 AI 流量入口，為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告：零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年，SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%，是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大！」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出，從全球市場來看，尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶，來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍，訂單量更成長 35 倍；相較之下，台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍，顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現，台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜，從多通路走向全域經營、數據與規模擴大，如何確保資料品質、打通資訊孤島，並兼顧資安與治理，成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此，SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向：首先，建立 AI Ready 數據基礎，整合分散的零售資訊，為 AI 應用做好準備；其次，深化 MCP 布局，讓品牌能依照自身需求，自主選擇並串接不同的 AI Agent；第三，成立 AI 轉型委員會，將 AI 導入內部工作流程，推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議；最後，擴大 AI 夥伴生態系，開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用，讓品牌能更靈活地組合所需工具。

「過去十年，SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變，其實都代表著品牌經營方式的改變；而下一個入口，就是 AI。」葉力維表示，當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑，品牌不能只停留在導入單一工具，更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來，能否做好 AI Ready 的準備，將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP，助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備？SHOPLINE 產品副總賴哲文指出：「人、貨、場的接觸點沒有改變，改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景，消費者、員工與企業的角色也隨之改變：做決定的是消費者，當消費者問 AI「我該買哪個品牌」，品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰；執行的是員工，員工則可將部分執行工作交由 AI 處理，將更多精力投入判斷與決策；做判斷的是企業，AI 能否提供可靠的洞察與建議，關鍵仍在於數據品質，以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦，品牌經營也必須從傳統 SEO，進一步走向 AIEO（AI Engine Optimization），讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性，才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此，SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構：以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據；透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接；再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent，逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時，SHOPLINE 也透過第一方數據歸因，改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題，讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

在工具應用上，SHOPLINE 推出官方 MCP，涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills，搭配 MCP Tool 的後台相關能力，進一步產出數據洞察報表與執行建議，讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全，SHOPLINE 也設下三道防護機制，包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取，以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調，當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運，品牌不只要讓 AI 看得懂商品，更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外，SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈，邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技，以及女性高效身體保養品牌 HYPHY，攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據，提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大，轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析，投放效率下滑，源於成長結構改變：影響消費者的場域更分散，找人的方式從興趣推測走向真實行為，素材也無法一套打完全場。

對此，Justar 運用 AI 結合電子發票數據，以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫，涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓（Persona），比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾，而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤，再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材，並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調，從真實種子到規模化放大，重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群，延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容，藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象，才能為品牌實現「線上找到人，線下讓他記住你」的成效。

BUNNYWORK 推 AI 營運特助，主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外，AI 也開始深入零售業的日常營運，協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出，電商營運常面臨幾大痛點：商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷，滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同，留下的利潤差很多。營收決定你做多大，營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點，BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案，目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據，BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤：根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單，並每日掃描商品銷售速度，一旦偵測到滯銷風險，即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外，AI 也幫助電商看見潛在機會：偵測到爆款潛力的商品，提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源，把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議？背後仍取決於數據基礎。周于如解釋，ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據，並即時同步多通路的商品與庫存資訊，讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌，同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎，AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會，協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

精兵團隊導入 AI，解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率，AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出，OmniSegment CDP（顧客數據平台）能整合分散的顧客資料，建立 360 度顧客輪廓，進一步支援跨渠道的精準經營；旗下導購型 AI Agent「AgentBit」，提供對話式分眾，讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾，不再需要手動設定篩選條件；商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡，自動將高相關商品推送給高潛力買家；AI 智慧分析更只需透過問答，即時分析品牌檔期成效與提供優化建議，並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘，大幅提升行銷團隊協作效率，並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播，協助品牌更有效地觸及目標客群。

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享，品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群，希望在規模化經營的同時，仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後，團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群，並取得具體的行銷優化建議，降低操作門檻。以單檔活動為例，LINE 發送量僅為原先的 15%，點擊率卻提升 227%，EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍，展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌，林又立也分享了務實的做法：「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬，先踏出第一步，把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型，不如從具體的營運需求出發，逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲，葉力維也提醒，品牌導入 AI 前，應先盤點內部工作流程，找出真正影響效率與成效的瓶頸，再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上，才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI，先解決實際問題，才能讓技術真正轉化為營運成果。