四年拿下7,400萬日活躍用戶,今日頭條已經準備跨入全球市場
四年拿下7,400萬日活躍用戶,今日頭條已經準備跨入全球市場

如果有兩家你一定要關心的快速成長中國新創,非今日頭條和滴滴莫屬。今日頭條可以說是全世界最大的新聞媒體資訊App,擁有7400萬日活躍用戶、1.38億月活躍用戶,而且它保持獨立經營,直接與中國網路巨頭BAT競爭,而未被併購。

但它不認為自己是媒體,自詡是科技公司,用人工智慧機器學習做出個人化推薦,號稱比你更懂你想看的內容是什麼,也的確在中國捲起一陣旋風。

創辦人張一鳴才33歲,跟Facebook創辦人佐克伯年紀相仿,也同樣做資訊聚合,所以被中國媒體喻為「中國的佐克伯」!

四年來成長飛快

剛上任的今日頭條國際業務運營總裁Josh Liu,在Infinity Venture Summit公開演講,他說,「這是訊息找人的時代!已經不再是人找訊息了。」假設有1千萬人口,每個人接觸的訊息源就超過1萬,利用手機的碎片化時間,也讓訊息的個人化推薦成為剛需。

Josh Liu分享今日頭條最新的數據,每天使用者使用今日頭條App達76分鐘,黏著度非常高。此外,每天有13億篇文章被閱讀、15億影音被觀看、30萬頭條號作者每天在平台上發布15萬篇文章及影音、1萬個媒體合作夥伴提供好的合作內容。

Infinity Venture Partners Summit今日頭條數據。郭芝榕攝影.jpg
今日頭條日活躍用戶數達7400萬,黏著度很高。
圖/ 攝影/郭芝榕

他說,頭條是得到知識和資訊的地方,新聞只占5至10%。「人們在找頭條不只是來看新聞,也會看其他類型的資訊和影音!」

Infinity Venture Partners Summit今日頭條里程碑。郭芝榕攝影.jpg
今日頭條里程碑,2014年已經變現,兩年來都沒有新的募資。
圖/ 攝影/郭芝榕

個人化推薦怎麼做?

今日頭條沒有任何主編在選取新聞,他們用「主編的群體智慧」,將各大媒體的頭條、重要及熱門新聞也加進演算法指標中,若是各大媒體主編都認為重要的新聞,自然會被今日頭條的使用者看見。

對他們來說,機器恐怕比人還重要,而為了要做到個人化推薦,今日頭條的確做得很極致。目前總員工2,500名,工程師有1,500個,其中800位工程師聚焦在演算法、資料分析,相當驚人!

Infinity Venture Parters Summit今日頭條個人化推薦的數據。郭芝榕攝影.
今日頭條個人化推薦的數據。
圖/ 攝影/郭芝榕

個人化推薦來自幾百個使用者不同的面向和使用者會感興趣的圖像模型,這背後奠基於資料。今日頭條即時更新使用者圖像,每天約更新300次程式碼。

要運作這麼龐大的資料,今日頭條一共擁有2萬伺服器,用公有雲和自己的建造的伺服器混合使用,每天有14億request(程式的請求)。每天要處理的資料更高達4.7PB,光使用者圖像資料就有140TB。

Infinity Venture Parters Summit今日頭條演算法運作方式。郭芝榕攝影.j
今日頭條的核心競爭力是人工智慧演算法,才能做到個人化推薦。
圖/ 攝影/郭芝榕

**今日頭條如何掌握使用者連自己都捉摸不透的興趣?**Josh Liu舉其中一個協同過濾算法為例,可以同時做到個性化和「泛化」。今日頭條每天推送4千條訊息,但對每個個人只會推送4至5條訊息。

除了使用者的興趣之外,也會保留興趣探索的空間。一開始會先學習使用者喜歡看的內容,從使用者裝置、年齡、有興趣的內容等資料歸類使用者,把特徵做泛化,找出具有類似特徵用戶會喜歡的內容,推送給這個使用者,再用點擊率和閱讀時間長短等指標測試使用者是否喜歡。

主要商業模式:原生廣告

目前今日頭條的年收入約為10億美元(約60億人民幣),原生廣告是它最主要的商業模式,他們認為廣告也是訊息的一種,好的廣告也必須有好的點擊率,才不會干擾使用者閱讀的體驗,所以今日頭條並不是全盤接收所有廣告。

除了原生廣告之外,今日頭條也剛嘗試做電商導購,對使用者推薦適合的商品。Josh Liu說,「重點在深,不在多!這麼多商業模式不是不能做,而是同時做太多會分散心力。」

今日頭條所打造的平台是為了讓年輕創作者得以生存,過去平台和媒體皆用編輯思維,但只要編輯不選你的文章,有些文章就沒有機會被看到。

另外,今日頭條還提供千人萬元計畫,從2015年11月開始,每個月固定提供給1千個創作者約1萬人民幣的廣告分潤。此外,據悉,今日頭條預計將年收入的15%左右分潤給內容創作者。

今日頭條快速擴張海外市場

今日頭條國際化團隊目前正式員工加實習生約有100人。2017年預計擴張全球市場,初期鎖定加拿大、美國、巴西、英國、東南亞和日本等等市場,目前在美國有三個辦公室,正在籌備日本辦公室,也預計在新加坡設立辦公室。

Infinity Venture Parters Summit今日頭條2017擴張全球市場。郭芝榕攝
今日頭條2017擴張全球市場。
圖/ 攝影/郭芝榕

Josh Liu指出,目前還在調整產品,希望2017年第一季可以達到好的品質,才會決定是否進入更多市場。

為什麼今日頭條要跨出海外?

Josh Liu說,人工智慧代表全新訊息發現和分發的模式,在中國最複雜的市場上,已經充分證明,這個新的模式可以幫使用者得到他想要的內容。

此外,對中國網路公司來說,一方面因為這是人工智慧大規模爆發的時代,另一方面是因為以GDP來說,中國現在是第二大國,未來預計會超過美國。再加上目前中國智慧型手機用戶增長已有飽和的趨勢,所以中國網路公司往海外走是勢在必行,連今日頭條都不例外。

Infinity Venture Parters Summit今日頭條用TopBuzz擴張海外市場。
今日頭條用TopBuzz擴張海外市場。
圖/ 攝影/郭芝榕

今日頭條在2016年就已經在美國、日本和巴西發布海外版今日頭條「TopBuzz」及「TopBuzz Video」。試水溫三個月,今日頭條在海外的日活躍用戶接近百萬。

至於布局海外的策略,今日頭條會用共同合作、自己做或是併購等三種方式來進入市場,像印尼、印度市場,就會透過今日頭條已投資的公司擴張海外市場,開放今日頭條人工智慧演算法的API,讓在地公司推廣。

今日頭條把同樣的模式複製到全球市場,但日本市場很獨特,有很強的新聞聚合App在地競爭者諸如SmartNews和Gunosy等等,所以今日頭條選擇用影音產品「TopBuzz Video」切入市場,才能讓自己移動得更快,現階段積極與日本內容提供商談授權合作,希望取得好的內容。

布局海外,今日頭條看準廣告市場仍然很龐大,在全球一樣要用廣告來變現,到底這個顛覆性的模式到底能不能帶著人工智慧席捲全球市場,成為獨霸全球的資訊平台呢?接下來令人期待。

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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

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。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「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。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

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。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

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。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

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。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

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。

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