[鄭凱駿] 內容行銷玩超大！社群時代，他們不只賣飲料和攝影機！|數位時代 BusinessNext

在網路和社群媒體還沒有那麼發達的年代，電視影響力還是獨霸一方。如果你有一個產品或服務希望讓消費者知道，你可能會找來廣告公司或導演編劇，一起討論怎麼拍一支好看、有創意的廣告，然後放到電視上，有錢一點的就用力播放，如果一切都順利，往往也能夠帶動消費者的購買意願。

但在社群媒體的今天，電視廣告的投放已經很難有效地觸及到每天被各種資訊轟炸的消費者，我們每個人的眼睛停留在電視上的時間，早已被電腦、平板和手機給徹底瓜分。

於是，有別於傳統可能是15秒或30秒的TVC電視廣告，開始出現了長達3至5分鐘，甚至也有15分鐘的「短片」，當然也有人稱之為「微電影」，常常這些也是帶有廣告意味的內容，進而形成「內容行銷」（Content Marketing）的趨勢。

簡單說，就是幫你的產品或服務說一個故事，而在內容行銷裡頭，又是以影片內容最為有效可以吸引人點閱。

圖說明　　 #####在社群媒體上用3至5分鐘短影片說故事，才能抓住消費者的眼球。圖片來源：shutterstock。

只要你滑滑自己的臉書，不難發現，台灣各式各樣的公司，小至個人室內設計師的工作室，大至台灣各大金融銀行公司，幾乎都會有短片或是微電影來宣傳自己的服務和產品。

放眼歐美，談到內容行銷，有些人卻玩很大！其中，能量飲料Red Bull絕對是超級經典的案例。

多數人可能知道這幾年Red Bull大量贊助各種包括F1方程式賽車的世界性大型運動賽事，但其實Red Bull絕對不是一個單純賽事贊助商角色而已，也絕非只是一個擁有車隊的另一個世界性品牌。

只要點開Red Bull的官方網站，看到的不是販售飲料的相關訊息，反倒是非常豐富的各種體育賽事、演唱會、極限運動等相關報導和影音。繼續往網站逛，會看到一個欄位叫做「Red Bull TV」，也就是Red Bull自家的網路影音平台，裡頭包含各式各樣的頻道：從戶外冒險、搖滾音樂到各式各樣的體育活動。

這個網路影音平台曾經也跟美國NBC電視台合作運動賽事節目，第一季就吸引超過600萬觀眾收看，這對因為網路時代挑戰而經營日益困難的傳統美國電視業來說，絕對是劑強心針，現在在Apple TV上也可以看到Red Bull TV的影音內容。

看到這裡，或許我們已經快忘記Red Bull是一間賣能量飲料的公司了，Red Bull有許多令人看了血脈噴張、手汗直流且大起雞皮疙瘩的刺激內容，但最神扯的還是幾年前由奧地利的極限跳傘家Felix Baumgartner花了9分多鐘，從3.9萬公尺高空的太空平流層「跳」回地球表面，展現過人的體能。

這樣獨一無二且無法複製的影音內容，正是讓Red Bull如此與眾不同的關鍵原因，這部影片在直播時吸引了接近800萬人收看，目前影片點閱數也超過4千萬次，而Red Bull在YouTube上的整體訂閱數已經超過530萬，許多評論家皆認為其影響力甚至超過ESPN等國際級專業體育媒體。

##Red Bull投資高品質影片內容

但有趣的是，Red Bull還不只是一個影音平台，Red Bull旗下還有位於美國加州的唱片公司「Red Bull Records」以及簽約藝人和樂團，另外還有平面雜誌「The Red Bulletin Magazine」，真的是全方位，其實這些令人目不暇給的內容，背後是有一個叫做Red Bull Media House的專職製作單位整合起來在運作。

有趣的是，在凡事求短求快的社群媒體時代，Red Bull反而願意投資製作長度較長的影音內容、紀錄片和甚至戲劇內容，然後再授權與銷售給其他媒體播放。

值得一提的是，在紀錄片部分，Red Bull旗下還有一間名為 Terra Mater Factual Studios 的製作公司，位在奧地利維也納，前身是奧地利公共電視台ORF旗下的自然科學史節目部門，專門製作包括自然生態和科學等主題的高品質紀實內容，並積極與國際媒體展開合拍。可見對於Red Bull來說，既使在社群媒體時代，高品質內容依然是其核心精神。

Red Bull在持續投資製作了這麼大量的平面、文字、影音等精彩內容，當然也就順利成章地成立一個名為Red Bull Content Pool的影音資料庫，提供第三方授權使用，成為一個徹底的內容提供者，並同時跨足電視、網路、音樂、平面、出版和音樂等領域。

只是在內容產製過程當中，不只創造各式各樣的收入來源和商業機會，也把自己的能量飲量做了最完美的行銷。據統計2015年在全球超過169個國家賣了接近60億罐，累績全球銷售已經超過600億罐，也難怪其創辦人曾經巧妙地說：「我們只是一間剛好在賣能量飲料的媒體內容公司！」

##GoPro擁有大量使用者自製內容

另外一個不能不提的內容行銷高手是GoPro，GoPro是一間專門販賣小型運動攝影機的公司，幾乎在很多Red Bull所製作的影片當中，都會利用到GoPro攝影機，但全球攝影器材公司何其多，但就屬Go Pro最積極發展影音內容，和Red Bull同樣都是全世界頂尖的內容行銷高手。

GoPro不但不把自己侷限於只是一個賣攝影機的公司，有一個地方較特殊，就是它擁有大量的使用者自製內容（UGC: user-generated content），這些使用者又大多是熱愛拍攝和分享，等同於是時時刻刻不斷地免費幫GoPro拍片和宣傳，有別於Red Bull製作高品質的內容，GoPro還有許多像是更容易引起網路效應的「動物」（）、「驚險」和「科學實驗」等類型的短片。

根據統計，每天有大概6000支使用GoPro相機拍攝的影片被上傳到YouTube，使用者並自動加上#GoPro這樣的hashtag，每個利用GoPro拍片的人無不希望能夠在擁有超過412萬訂閱的GoPro的YouTube頻道或擁有接近980萬讚的GoPro台灣官方臉書頁裡能夠引起注意並展露頭角。

GoPro厲害之處在於，不是每一個人都擅長拍影片，但有了相機後，不用擔心太多，拿了就拍，關鍵在於GoPro必須要不斷地營造一個讓使用者想要分享的社群環境並提供清楚的上傳指南。

其中就包括重新包裝這些使用者自製內容，然後再發表到GoPro的影音平台Go Pro Channel ，讓這些想要紅的使用者感覺到重視與關注，這個平台裡頭還包括每日精選的照片和影片，還有各式獎項和不定期活動等等，都是希望能夠讓更多人用GoPro記錄生活且與人分享。

GoPro如此大量且精彩的影音內容，也引起美國重量級媒體「華盛頓郵報」的注意，製作了一個叫做「16個必看的GoPro時刻」短片。

除了非常用心經營這些使用者自拍內容外，GoPro也積極和包括奧運選手、運動玩家（例如職業滑板選手Ryan Sheckler在紐約的一天）和音樂家等專業人士合作，希望他們也能夠捕捉下自己生活動人的一刻。此外，旅遊也是GoPro積極拓展的領域，包括和國際飯店集團Marriott合作，免費提供住客相機，希望他們能夠把旅遊過程記錄下來。

當Red Bull也經營紀錄片和劇情片的同時，GoPro也開始發表社會議題相關內容，包括這部利用GoPro鏡頭來描寫中國鄉間兩位好哥們，一位看不見、一位獨臂，兩人如何一起種樹的紀錄短片。

一手策劃GoPro這些完全符合社群時代潮流的精彩內容行銷手法，背後的推手是行銷資深副總裁Paul Crandell。他是美國知名的內容行銷高手，曾多次入圍和獲得包括「全美年度內容行銷人員獎」等業內相關行銷獎項，有趣的是，Paul Crandell也曾經在1998到2007年間擔任Red Bull運動行銷工作長達9年。

一間是超過30年老字號賣能量飲料起家的歐洲公司，一間則是才創立10幾年賣運動攝影機起家的美國公司，現在兩者無疑都是擁有巨大社群影響力的「內容媒體公司」。值得期待的是，在網路發展更加快速的此刻，未來不管是Red Bull或Go Pro，勢必會有更多更精采的動人內容和創新企劃，也將會持續改變你我的數位生活方式。

延伸閱讀：提升YouTube影音行銷的不敗法則影音電商會成為一門好生意嗎？

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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

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查，填問券抽好禮，倒數計時：https://www.surveycake.com/s/q4abw

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