用幽默感框住粉絲,社群狂人:「髒話也能變主題!」
用幽默感框住粉絲,社群狂人:「髒話也能變主題!」

去年一個雜誌募資專案在短短一個月的時間,獲得破百萬的支援,原來是一本記錄台灣雞毛蒜皮大小事的台味百科——《台味誌》。這個計畫的發起人Ryan,廣告代理商出身且擅長視覺設計的他,是怎麼從美妝電商的品牌總監轉戰一個沒人做過的文創事業?他坦言「其實我心裡已經蘊釀了兩年,總覺得台灣的記憶需要被保存、被記錄,不然很快就會被時代的洪流沖刷掉。剛好身邊的朋友充滿才華,有的是攝影人才、有的是文案高手、還有一堆數位行銷強人,我們就應該出來做一件又酷又有價值的事」

不過他也承認,製作一本雜誌沒有想像中容易,況且《台味誌》不僅是彩色印刷的實體書,還以中日雙語的高規格製作,光是製作成本就讓他們吃不消,在人人都說「雜誌已死」的時代,要做這件事需要一點勇氣和決心。面對市場的現實挑戰,Ryan和夥伴們在取材上下足苦工,總共只發行三期的《台味誌》從「早餐」、「髒話」到「珍奶」,每一期的主題圍繞在台灣人的日常,以及最貼近生活的冷知識。不僅擁有足夠令人好奇的題材,還藉著社群自媒體的快速發酵,讓這個募資專案上線不久就達成130萬目標。

玩梗為王!用幽默感號召社群互動能量

「用幽默感抓住粉絲眼球」是Ryan走跳社群多年的心得,比如說《台味誌》第二期做「髒話」這個主題一部分原因是「它真的很有賣相!」Ryan說,這裡的賣相不單著眼在雜誌的銷售量,而是當實體走到數位、書本轉換到網路社群時,能不能玩出「梗」,然後勾引讀者想看下去的慾望。

他們把「髒話」拆解成有脈絡、有歷史的完整故事,但作為庶民文化的一部分,這些歷史很少被系統性的記錄下來,結果翻遍所有文獻只找到唯一一本日治時期的《台灣風俗誌》有少許記載。最後,還是得靠團隊彼此合作,從語言學、史學、情境應用等不同角度,把單點發想的創意細緻的延伸開來,爬梳成完整的圖像。

到了網路上,《台味誌》更邀請粉絲一起「創造屬於自己的髒話」,先解析髒話的詞語結構,再運用這套邏輯大玩社群梗,號召素人參與互動。Ryan也坦言,單就「髒話」這期網路上正、反面的討論都有,幽默的界線更需拿捏得宜,特別是處理有爭議性的主題時,更要把持住玩笑的分寸,避免落於低俗。然而,無論網友喜歡或不喜歡,對於經營社群的人都是件好事,有人關注才能引發共鳴,甚至藉由社群評價,重新找出消費者感興趣的切入點。

《台味誌》活動-創造你自己的髒話.PNG
圖/ 擷取自《台味誌》粉絲團

數位行銷越來越多方法可循,社群行銷將成為一門專業

現在,可以說是網路社群的黃金時代。有太多企業投入或正準備投入,因為經營社群對於企業或品牌而言,是一個最容易貼近年輕消費者的行銷手段。但Ryan認為,「做粉絲團」不只是找小編定時發文、回覆留言這種例行性的工作,而是創造消費者連結的一門專業學問,鎖定一群想溝通的精準TA是經營社群的核心。

舉例來說,Ryan參與的社群顧問團隊剛接下BenQ粉絲團的時候,Ryan就面臨社群定調的難題。想在網路上玩梗、跟時事、做互動,粉絲的年齡層要低一點,對創意的接受度也比較高;相對的,若要經營「高年級」的社群使用者,最好用廣告、促銷訊息來溝通,因為他們對價格比較敏感。
因此,在策畫社群內容的時候,會根據你所設定的TA做改變,也是建立社群風格的須注意的方向:

  1. 選擇適合在粉絲團推廣的產品線
  2. 品牌調性與內容口吻
  3. 行銷素材的設計,如:5折、50% OFF兩個促銷的溝通方式何者成效好?可以透過A/B Test測試看看。

此外,這門專業不是小編一個人可以一手包辦,還可以切分視覺設計、文案撰寫、活動企劃等明確的工作職責,組成團隊共同協力。在Ryan和幾位好友共同創辦的「只要有人」社群顧問公司就是如此,有人負責視覺、有人負責文案撰寫,也有對外聯繫的業務窗口,還有24小時泡在社群平台熟悉鄉民調性的創意總監。雖然團隊人數不多,但每個人的工作都是社群行銷不可以漏掉的重要環節。

小編不再勞累!善用工作小技巧提升效率、放大行銷成效

不過從數位時代曾轉載發佈的一篇網路熱門文章「小編薪資大調查」結果可以知道,大部分企業的粉絲團還是由內部員工專職或兼任社群小編,找顧問代操的並不多;而且「萬能小編」經常一人多工,不只社群經營的主要業務,經常還需分擔客服處理、影片剪輯、廣告素材製作等繁雜的工作。

也因為社群素材往往有時效性,特別摘錄Ryan撰寫的《廣告素材設計攻略》裡的小秘訣,幫助社群經營者或小編們提升工作效率並且讓廣告成效最大化。
舉例來說,要製作導購取向的廣告素材時,必須掌握4個步驟:

  1. 確定廣告內容:也就是該檔行銷活動的折扣是多少。
  2. 設定表現風格:可以是手繪、創意、搞笑、單刀直入(開門見山)……多種類型。
  3. 整理折扣表達方式:比如,5折、50% OFF、賣一送一、現省XXX。
  4. 製作素材進行測試:因為每個受眾對折扣及廣告風格的感受並不相同,所以每種素材最好都能上線測試,檢驗成效。

在多組素材上線之後,測試哪一組的廣告效果最好,將不好的廣告素材下架、遞補新的素材上線,不同的素材在不同的TA表現可能也會不一樣,找出最佳素材組合後,先擴大原有受眾投放數量,穩定後再依照行銷時程調整預算!

圖/ Ryan Hong提供

(↑製作導購取向的廣告素材)

圖/ Ryan Hong提供

(↑廣告素材設計範例)

更多Facebook廣告素材設計攻略,請點此
或在6/6Facebbok精準行銷術課程,有社群素材設計實戰講師Ryan親自解答,了解詳情→

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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。

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「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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