行銷人看過來!2017年經營Facebook粉絲團,你需要注意這三件事
行銷人看過來!2017年經營Facebook粉絲團,你需要注意這三件事
2017.02.02 | 社群行銷

2009年開心農場在台灣一夕爆紅,大家都在偷菜的同時,已經把個人資料都輸入Facebook平台中,七年來全台灣有一千七百萬以上的Facebook帳戶,大大小小的企業、公司行號與各式組織,一窩蜂在此獨佔社群行銷領域的社群平台上創造「粉絲頁」。

但七年過去,「粉絲頁」真正的價值有沒有出來?這麼多人力、物力、預算投入平台中,是否真的產生足夠經濟效益?2017年會是許多企業進入反思的一年,汲汲營營追求「紛絲數」、「按讚數」、「分享數」甚至比較進階的「互動率」會逐漸淡化, 關鍵績效指標將務實地導向社群平台的經營初衷 ――獲利

長尾社群思考:而非只戮力經營自己的粉絲

臉書真正的價值,並非是讓企業品牌累積粉絲與免費推播廣告訊息,也非增進一對一互動(即便是大品牌也沒資源一天到晚跟幾萬粉絲一對一互動),而是臉書平台具備全世界最精準的「分眾」能力(Segmentation)。

在台灣平均每個人加入/按讚的粉絲頁多達200個,每個人的朋友也將近200個,因此,戮力經營自己的粉絲團,只會墮入自然觸及下降的漩渦中(目前大約只有2%-6%之間,比起2013年以前動輒能做到14%~20%的好時光已過),而在「內容為王」的經營鐵律下,演變為努力博取分享與按讚,但對於品牌/產品的連結度產生巨大的鴻溝,近期例子可參考全國電子感人落淚的微電影廣告【阿公的電視機】,雖然討論度極高,但當問到是否願意因此去全國電子買電器,網路族群大部分皆回答「不會,還是會先上網比價。」為了避免此種內容浪費,往後需帶入更多「臉書分眾能力」思考。

圖1 全國電子1.png
圖/ GSO

「分眾」即是多采多姿的興趣社團、部落客/名人/產品粉絲頁,就如2004年由Chris Anderson發表的「長尾理論」,臉書世界更是長尾理論的具體呈現。

臉書的分眾能力,強大到甚至有單一型號的產品都有自己的社團,社團人數更高達上萬,例如Panasonic的麵包機,愛好者進入專屬社團,主動分享食譜與使用方式的文章高達數千篇,互動與觸及之熱烈程度遠遠高與Panasonic自身粉絲專頁。

圖2 Panasonic SD BMT1000T製麵包機共享俱樂部.png
圖/ gso

如何合作/經營/投遞廣告在屬性相契合的粉絲團/社團,才是往後經營臉書的重要關鍵,因為長尾效應的關係,我們以全國電子為例,這個案子如何透過「分眾」概念強化?首先結合跟影片關聯性更強大的促銷案讓話題延燒, 例如:「帶阿公到店裡再打9折」、「幫阿公買家電,就送XX禮物、XX服務、XX賀卡、XX優惠。」(註: 現有的甲地買、乙地送其實不錯,但直接帶出「阿公」連結性可以更好,或許之後全國電子也有相關活動規劃,我們拭目以待。)

再透過與屬性相合的粉絲團,透過小額的廣告採買將訊息精準放送出去,必定能強化網路消費者進一步去自家的電商平台/實體門市購買的慾望。

圖3 分眾.jpg
圖/ gso

委外(Out Source)vs. 自營(In House)

「該委外網路行銷公司(Outsource給Agency)還是內部養人自己經營(In House)?」

幾年前大家處於毫無概念的摸索階段,眾多品牌跌跌撞撞,想盡辦法辦法找平衡點。2017年此問題會浮出檯面,主因為行銷公司代操的價碼大為提高,從早期的一個月四六萬就有人接,現在Agency Fee從每月10萬80萬不等,算一算大品牌一年花個四百至八百萬都有可能,但一個全職小編可能月薪只需有三萬五萬,搭配眾多行銷公司訓練出的社群人才,請四人小團隊一年人事費用大概三百四百萬可以支應。

而Agency不但每篇素材,每個行銷案都要算*,且組織內就也需要管理外包的人員,因此,In House成了具有強大吸引力的社群經營模式之一。(*註: 實際上是看合作項目的談法而訂。)

那到底如何選擇?還是回歸需求與成本效益。當素材產製超過每月六十篇、每月有兩檔行銷活動、每月社群廣告行銷預算超過十萬,即可考慮自組團隊。

一個In House的社群經營團隊主要構成如下:

  1. 平台規劃與行銷企劃
  2. 小編/文案製作
  3. 平面素材製作/影片素材製作
  4. 數位廣告操盤手

這邊石子也建議,雖有不少人才一人可身兼多種專長,但仍建議最少有三人全職負責社群平台的經營與維運,除了能互相備援以外,也讓後續規模擴大後的運營能更有效益。

KPI轉換:電子商務 vs. 品牌?

品牌(Branding)或電子商務(Ecommerce)?是另一個2017年臉書策略的重大議題,投入了數年的資源在臉書上,如果仍只是發產品廣告貼文、知識教學、好康促銷訊息、辦抽獎活動,還真的需要投入種資金資源在上面嗎?何況在自然觸及(Organic Reach)大幅衰退的情況下,要有效果大多需要下廣告預算。

如問社群專家高手,永遠是那句「內容為王」(Content is King)說到嘴破,但實際上90%的情況下,就是無法每篇內容都精雕細琢、創意無限、有梗又有料。

臉書上的粉絲頁超過數百萬,單純只是把每一家公司的粉絲頁的目的界定為品牌推廣(Branding)或電子商務(Ecommerce)太狹隘,今年所有的行銷主管需要先做一件事:重新思考社群粉絲頁的價值提供。

紛絲頁可具備以下不同的形態:

  1. 顧客服務(Customer Service):如華航粉絲頁有線上客服人員進駐
  2. 電子商務(Ecommerce):如PChome、閃電購物網、MOMO購物網
  3. 社群互動(Engagement):如餐廳、店家、網路名人、藝人
  4. 品牌推廣(Branding):如Intel、可口可樂、Burberry
  5. 商業機會(Lead Generation):如管理顧問公司、B2B商家、專業顧問公司
  6. 線上媒體(Online Media):如ETtoday、蘋果日報、國家地理頻道、數位時代

**拋開紛絲人數、留言數、按讚數,先決定粉絲頁要為消費者提供何種價值?**這是今年開始規劃年度計畫前的第一步。

當此決策定案,就可以接著往下發展屬於自身的KPI,細節不多說,整理成表格給大家參考,可以根據不同型態來找到KPI設定方式:

表1 KPI.jpg
圖/ gso

這邊石子也特別兩點提醒:

  1. KPI可以多元組合,不需死守單一種類KPI,即便是我自己經營的粉絲團也都會採用多種不同指標一起看,完全以粉絲團的價值提供來設定。而互動率本身包含:按讚、留言、分享、點擊,瀏覽(影片)皆可視需要單獨拉出來檢視。但石子這邊仍然要提醒,KPI愈少愈容易專注,通常看「首要」、「次要」KPI即可保障社群經營的效益。
  2. 媒體廣告購買(Media Buy)指標,不盡然需要跟社群經營KPI完全一致(因媒體採買有時依行銷案的內容而定,不見得每次都跟業績有關),但彼此之間的鏈結愈強,愈有事半功倍的效果。

突破同溫層很重要嗎?

「同溫層」是近幾年出現的流行名詞,絕大部分也因為臉書篩選你動態牆上的貼文內容有關,在臉書運算邏輯下,每個人動態牆上的貼文愈來愈「客製化」,只出現自己有興趣或喜歡的議題。

因此,這幾年來大批青壯年人口投入公眾議題的熱潮下,往往出現動態牆上只有自己贊成/喜歡/支持那方的言論形式,而有「同溫層效應」出現。

那粉絲專頁也會有同溫層嗎?

答案是肯定的,當你在怎麼努力粉絲數成長也猶如龜爬,基本上就進入同溫層領域,對你的粉絲頁有興趣的人大致上已底定。而此點最容易判別的即是「抽獎部隊」的人數。

臉書拚互動,一向就是留言分享按讚抽獎的形式最受歡迎,但你有沒有懷疑過,到底是不是同樣一批人在參加抽獎?如果是同一批人,那我一天到晚辦抽獎活動意義何在?

有個很簡單的方式可以驗證「同一批抽獎部隊」這個假設,網路上的免費應用程式Woobox(下圖),可以讓你把貼文留言的使用者帳號一次導入Excel中,此時只需要簡單的樞紐分析,就可以看是否多次抽獎活動的留言都是同一批人在參加。

圖4 Woobox.png
圖/ gso

以我過往的經驗來說,用這個方式驗證幾乎有60%-80%的人都是同一批人。當此種情形發生,需要很嚴肅地看待,因為代表大部分抽獎互動活動都是在同溫層中間博取KPI值。(另一個指標,即是參加活動留言分享的人很多,但觸及人數卻異常少,此時代表抽獎部隊用專屬抽獎分身帳號來參與,因此帳號中的朋友數非常少,甚至沒有。)

突破同溫層的方式最有效的即是運用臉書廣告,將此類抽獎活動推播向不同的分眾,即可每次蒐羅不同的族群,擴大觸及的範圍。

2017年最火紅的功能:Chatbot

Chatbot 將是今年最熱鬧的議題之一,早先Facebook於2016年四月公佈Chatbot API的開放,在Message上的應用如雨後春筍冒出,但多數仍在試驗階段,真正產生之效益還待觀察。

台灣之前的「PPAV」情色影片番號/女優搜尋機器人即是一大代表作,雖很遺憾該機器人在媒體報導後遭下架,因為情色產業往往是推動新科技進入商業應用與發展的重大推手,但Chatbot的強大應用與後續延伸效益展露無遺。

圖5 .PPAV   Facebook 搜尋.png
圖/ gso

機器人類型主要分四大類:

  1. 電子商務流程簡化(搜尋->購買,可用最少三~五步驟完成)
  2. 特殊服務提供(查詢氣象、查詢英文單字、線上問券調查)
  3. 獨有企業服務(醫師諮詢、航班動態查詢)
  4. 行銷娛樂類(聊天機器人、行銷活動機智問答)

目前可真正看到投資效益的服務,大概還是在電子商務這塊,eBay的機器人相當精細,石子自己去測試過,已可透過簡單的詞句判斷消費者需求,給予建議,並具備即刻購買的快速連結。(參考下圖,也鼓勵大家自己去玩玩看。)

圖6 Chat bot Ebay.jpg
圖/ gso

一般品牌與公司行號,較難有內部資源來開發Chatbot,幸運的是,台灣已有相當多新創業團隊在提供此種規劃與服務,費用將依複雜度從50萬-2,000萬不等(差距幅度驚人,但Chatbot複雜度差異懸殊,從簡單問答,到串公司內部網路系統服務,或甚至加掛語意/語音分析等功能。)

值得一提的是台灣由於Line具有遠高於Facebook Messenger的市佔率與活耀度,也已經開放Business Connect功能,Chatbot一但開發出來,可以兩邊介接起來提供服務,提供台灣廠商投入做Chatbot的另一個誘因。

目前也已有廠商提出逗趣的英文單字服務(參考下圖的VoiceTube Line官方帳號機器人),而Line現階段並未收取任何機器人回應之訊息費用,可預期未來一年將看到更多Line Chatbot應用出現。

圖7 Chat bot Line.jpg
圖/ gso

結語

2017年是社群經營團隊與決策層最挑戰的一年,面臨經濟環境不穩定等多種不利因素夾殺下,仍然要思索未來強化競爭力的方法。此時,社群經營最終回歸獲利,數位行銷領導團隊必須重新鎖定自身之核心價值,方有可能讓社群平台更活絡更具備資金投入之正當性。

但在「獲利」這個大目標下,社群平台還具備多元的創新應用,例如有B2B大廠開始運用社群平台來創造品牌形象與年輕族群溝通,預期提供招募新優秀人材的品牌價值,亦有品牌/組織透過粉絲團來跟消費群眾互動,參與多項有趣的決策訂定(俗稱試水溫)。

相信2017年社群只會更豐富燦爛,大眾也只會愈發依賴與黏著臉書等平台。

本文授權轉載自: 破解社群與APP行銷

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

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。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

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。

qnap3.png
「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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