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 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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