5年打造每月800萬不重複訪客,社群新星Dcard如何崛起?
5年打造每月800萬不重複訪客,社群新星Dcard如何崛起?
2017.05.10 | 社群行銷

若說1995年誕生的批踢踢實業坊(PTT),讓現在大約25到40多歲的人們能說著共通的網路語言;那對於目前台灣的高中生、大學生等年輕世代來說,共同的社群記憶,或許正逐漸從PTT轉移到「Dcard」上。

2011年,由台灣大學資訊管理系學生林裕欽、簡勤佑所推出的Dcard,一開始的概念很簡單,它是大學生的線上聯誼平台,讓各校學生在午夜12點抽卡配對,並融入一些浪漫元素,只要用戶當天沒有送出邀請、就會擦身而過永遠錯過彼此。隔年,Dcard加進校園聊天室功能,接著一路演變到現在的綜合性論壇。2016年底,Dcard更是已經發展成一個每月不重複訪客800萬以上、註冊用戶數超過上百萬人的社群平台,用戶累計抽出超過1.5億張卡、每10秒就有一篇新文章誕生。

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上線五年多,目前Dcard的團隊已經成長到30多人。
圖/ 吳晴中攝

Dcard上的文章討論度更是一年比一年熱。例如,2017年3月,一篇名為〈阿嬤這是Lv〉的文章,敘述一位阿嬤收到孫子送的名牌包,拿來裝魚還稱讚包包防水的逗趣故事,連英國媒體BBC也轉載,成了另類的國際曝光。而在更早之前,2015年Dcard上的熱門愛情故事〈我吃了那男孩一整年的早餐〉、〈同學我不是故意看你學生證的〉等系列文章更是一發表就獲得廣大迴響,甚至讓出版社、影音平台看上這些IP,接連推出改編漫畫與小說、網路劇集作品。

「我喜歡隱私,所以才會做Dcard。」Dcard共同創辦人暨執行長林裕欽鮮少接受媒體採訪,更不習慣侃侃而述自己的創業經歷,因為對他來說,作風保持低調,其實也是對用戶的一種交代,「一方面是我自己的緣故,一方面也覺得這樣比較容易讓用戶有信賴感。」他說。

成功關鍵:重視「匿名」與「隱私」

正如同Dcard上線以來一向神秘低調,Dcard產品經理林懷宇認為,就是這樣的「隱私」與「匿名」特性,成為Dcard能一路成長茁壯的核心關鍵。

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Dcard以校園交友配對平台起家,主打每個午夜抽一張新的卡片。
圖/ Dcard

林懷宇表示,現在Dcard對自己的定義是「全台灣最大的匿名社群」,雖然很多人會把Dcard拿來跟PTT比較,但其實使用族群並不相悖。「我們不覺得跟PTT完全是競爭對手。」他說,Dcard與PTT有不同的文化與氛圍。比如說,在PTT上,用戶發文時可能會擔心自己被人肉出來,或是預設會收到比較批判性的回饋、而不敢暢所欲言,但目前這樣的情形在Dcard上比較少看到,平台整體氛圍還是比較偏溫馨、分享性質的,因此用戶自己也會根據性質,選擇發文的平台。「我們最重視的,是讓使用者可以沒有包袱,當下想要講什麼就講什麼,呈現自己當下想要呈現的樣子。」

林懷宇說明,Dcard整體的產品發展思維都是建立在匿名原則上,像是Dcard在去年底推出「卡稱」功能,讓用戶在發文時,作者名稱除了可以選擇匿名、或是顯示自己的學校之外,還多了一個自己設定的名稱,讓想被記住發文風格、卻又不希望被認出自己是誰的人,擁有自己專屬的標記。

這樣的風格,或許也是為什麼Dcard上的男女比例,會從2012年的6:4,轉變成2016年的4:6,熱門看板也多是女生感興趣的美妝、穿搭等類別,這對於一個以交友起家的社群平台來說頗為特殊。

Dcard論壇
Dcard的另一個重心已經發展成綜合性論壇。

但正因為匿名,Dcard同樣得面臨平台管理上的難題。比方說,「用戶有時還蠻喜歡吵架的。」林懷宇笑說。作為一個平台角色,Dcard會有客服定時巡版,處理用戶反應的問題,但除非是涉及違法事項,Dcard多數時間並不會主動介入。「只有在有人惡意揭露其他人的真實資訊時,會被我們判斷成最嚴重的違規情形。」而即便平台上的文章虛虛實實,有些更常被人調侃成創作文、幻想文,但也因此保有更多想像空間,「有時候你覺得別人的故事很誇張,但現實生活中,比這更誇張的事其實更多。」他說。

林懷宇也樂見,未來平台上會湧現更多類型的文章,例如從現階段比較偏心情抒發的文章,發展出更多評論性的文章,帶動更多的討論風潮。

做社群,要搶用戶時間

根據日前資策會FIND一份台灣民眾社群網站行為調查,在12歲至24歲的使用者之中,有48%的人都造訪過Dcard,僅次於社群前輩Facebook、LINE、Youtube、Instagram和PTT。作為一個極具發展潛力的社群新星,林懷宇僅透露「成績絕對比調查的數字好」。

林懷宇提到,2016年是Dcard成長很快的一年,「整體成長幅度蠻大的,至少有5到10倍。」像是Dcard去年開放更多學校信箱註冊,目前全台已有169所大專院校加入。未來在論壇的經營方向上,團隊下一個看好的趨勢是影音,思考如何在文字的基礎下,增加平台的內容豐富度。而越來越多的用戶、文章數,也意味著Dcard必須投注更多心力在數據的應用上,例如優化熱門文章的即時排序,以及讓用戶在抽卡時更容易配對到有共同興趣的對象等等。

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Dcard產品經理林懷宇認為,專注使用者的「匿名」與「隱私」需求,是Dcard能持續成長的核心。
圖/ 吳晴中攝

目前,Dcard的商業模式就是廣告,由於接觸到的是剛開始培養消費習慣的大學生族群,所以成效不錯,未來可能還有更多商業模式,但都會以使用者體驗作爲最優先的考量。「我們一直有很多project在進行,去看怎麼樣會適合我們的用戶。」林懷宇說到,Dcard的重心是提升用戶的留存率、停留時間,「同樣是做社群,我們要搶的是用戶的時間。」

同樣是搶用戶的時間,意味著Dcard在其他社群平台的行銷策略也要跟著謹慎。目前,Dcard的Facebook粉絲專頁已有超過86萬人追蹤。Dcard社群經理羅硯琳透露,Dcard的流量來源主要來自搜尋以及Facebook,從Facebook來的流量「比例很高」,一篇發文的觸及率最多曾達到百萬人。「但這其實像是雙面刃。」她說,這也是為什麼Dcard開始做分眾頻道經營,像是Facebook上有Dcard、Dcard Girls兩版,但把寵物、美妝、美食、攝影版的內容放到Instagram上。未來無論是在哪個平台,還要因應現下趨勢,加強在影音、直播內容的嘗試。

培育網路人才,往國際走是「一定的」

2011年誕生於台大學生宿舍,Dcard也在2015年正式走出學生創業、成立公司狄卡科技,團隊人數更從最初的2人,擴展到30多人。

今年也是Dcard第三年開出實習職缺,祭出月薪35K的優渥薪資,開出產品經理(Product Manager)、資料工程師(Data Engineer)、網頁工程師(Web Developer)三項實習職缺。林懷宇認為,最主要的目標,是想為台灣網路、新創產業培育更多人才,像是團隊平均年齡不到26歲的Dcard,有許多核心成員都是從實習生一路留到現在。「網路產業還是比較難找到人才。有些人很年輕、還沒有工作經驗,需要的是機會。」也因此,Dcard希望藉由實習機制,進一步找到有技術也有熱情的人。

林裕欽回憶,2015年Dcard要招收實習生時,他與一名有意參與實習的人約在一家咖啡廳,當討論到公司的話題,還在打趣問對方為什麼沒有把Dcard網站加入書籤列時,結果在一旁的咖啡廳老闆聽到,開玩笑的說自己有加入,能不能也來應徵實習職位?當時讓他意識到,Dcard已經成長成一個具有影響力的社群平台。

對這個去年剛滿5歲的台灣原生網路社群平台來說,未來絕對還有更長的路要走。「現階段的目標,是讓更多人喜歡Dcard。當然,未來往國際市場走是一定的。」林裕欽維持一貫的低調,語氣雖然很輕,但目標說得遠大。

關鍵字: #社群媒體
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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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