我們不恨廣告,我們恨的是干擾——淺談數位廣告的趨勢
我們不恨廣告,我們恨的是干擾——淺談數位廣告的趨勢

如果你月付10元美金給YouTube,就不會看到廣告,如果你付4.99元給Spotify聽音樂,或者付8.99元給Twitch看直播,你都不會看到廣告。現在一些靠廣告贊助的頂層數位媒體,包含紐約時報或者華爾街日報,都推出無廣告(ad-free)訂閱方案。

因為使用者痛恨廣告,所以成就了付費的動機?按照這個邏輯,網站應該要讓廣告變得更讓使用者討厭,更干擾,才能增加付費轉換率,這是不是挺可笑?

使用者為什麼那麼恨廣告?

廣告這麼討人厭,兩大原因:阻擋動線和視覺干擾。

阻擋動線包含萬惡的蓋台廣告(Interstitial Ads),你要看一篇文章,點了連結先給你一個蓋住文章的超大型廣告,而且還不肯馬上出現關閉按鈕,有時候畫面上的X做得超小,讓你不小心誤點打開廣告,有些更惡質一點的,出現假的關閉按鈕,就是要你誤點。或者是你想看影片或聽音樂,先播放一段無關的影音廣告,強迫觀看十多秒後,才能進入正題。

視覺干擾呢,更是無所不在了,一篇文章插入一堆橫幅廣告(Banner Ads),左邊右邊也有摩天大樓廣告,甚至到了中間出現自動打開再關閉的廣告,看的人眼昏花,心情不美麗,難怪痛恨廣告的人這麼多。

當然,除了干擾,還有心理層次的問題:包含以前常常被廣告給騙了,點過去發現內容和廣告本身訴求不符,廣告品質太差,或者是這些廣告都不是感興趣的內容!

來參考國外去年發表的數字:

GoldSpot Media
百分之五十的行動廣告點擊都是誤點。
BannerSnack
過半使用者不點擊橫幅廣告,因為不信任。

為什麼干擾廣告仍大行其道?

既然知道使用者不喜歡,這些內容提供者包含網站主或服務主,仍然繼續這樣搞,又是為了什麼?一來,放棄不了蓋台或橫幅廣告的少少營收:許多服務仍沒有太好的商業模式,談使用者付費又太早,這些不受歡迎的廣告至少可以支付一些頻寬費。二來,蓋台或橫幅廣告的植入成本低,不需要太高的技術門檻,可以使用很久。

內容提供者有個迷思,因為蓋台廣告收入最高,所以認為效果最好,但其實犧牲了觀看品質,最黃金的動線上如果拿掉干擾,其實可能產生更好的轉換率。而且有裝過這類廣告的人都知道,這幾年收益越來越低了,低到單篇收益無法支付頻寬成本,邊際效益遞減到一個程度,真的應該要思考如何搭上趨勢了。

什麼是使用者能夠接受的作法?

幾年前就出來的數位廣告兩大趨勢,一個就是再行銷(Retargeting),另一個是原生廣告(Native Ads),前者因為搜集使用紀錄,因此會投放的都會是使用者之前曾經感興趣的內容,例如你到某飯店網站預訂了尼泊爾的住宿,之後到了其他網站或社群媒體,會看到尼泊爾相關的行程推薦,就是被再行銷了。對使用者來說,被再行銷稍微有點隱私被窺探的感覺,但相關的廣告,還是遠遠好過無關的廣告,接受度和轉換率也高一些。

而原生廣告,是這幾年數位廣告界一直揮舞中的大旗。原生的意義在於,內容配合網路服務的配置,做出視覺上能夠搭配的效果,讓使用者能自然地接受並點擊。

tenmax.png
圖/ 作者提供

像上圖的廣告(紫色部分),完全跟內文做得一模一樣。差別只在加上了推廣/贊助標籤,是讓使用者最不討厭的做法。社群相關的網路服務,像是領頭羊Facebook和Twitter,都採用原生廣告。其中Twitter的原生廣告,視覺上做得最為舒適,容易接受。

twitter.jpg
圖/ 作者提供

實際上來看,已經有太多國外的報導和實測,證明再行銷和原生的有效度。

被再行銷的使用者轉換率多出70%。
HubSpot
原生廣告比橫幅廣告的閱讀率多53%。
Social Times
含豐富媒體的原生廣告可以讓轉換率多出60%。

原生廣告的列車來了,想要上車的話?

大家最熟悉的莫過於Google,而移動廣告來源最豐富的非AdMob莫屬。目前AdMob的原生有兩種型態,一種叫做Express一種叫做Advanced. 所謂的Express就是在一定的範圍內,快速生成版面,而且可以適應多種螢幕尺寸,選好大中小廣告尺寸,然後選現成的模板(用CSS)控制廣告的內容,包含圖的尺寸,字的顏色和大小,以及背景的色彩,讓廣告更接近其他內容的配置。

不過呢,Express就是有點像,有那種意思,但要跟內容真的無縫整合,就要選擇Advanced,目前還在Beta階段,想上車必須找到Google的客戶經理來幫忙才行。

國外很多聯播網支持原生廣告,有興趣可以搜尋看看做法。台灣市場來說,Yahoo奇摩推原生第三年了,也是個不錯的選擇,不過廣告上架要人工審核24小時。若以純本土來看的原生廣告平台,大概就屬Tenmax原生廣告是真正的台廠開發,植入時的顧問服務會做得比較好,上架審核時間大概是12小時內。

朝向更好的使用者經驗邁進

使用者不一定真的那麼恨廣告,否則現在已靠大量廣告導入的電商和遊戲都不用生存了!內容提供者可以朝向使用者付費(內容有價)的目標前進,同時也可以讓不付費的使用者對廣告更有興趣,這真的不衝突,因為真的把干擾類型廣告打到完全無效化的那一天即將來臨,如何朝向更好的使用者經驗邁進,讓轉換率更好,就是一樣不能怠惰的功課了。

《數位時代》長期徵稿,針對時事科技議題,需要您的獨特觀點,歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw,文長至少800字,請附上個人100字內簡介,文章若採用將經編輯潤飾,如需改標會與您討論。

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場。)

往下滑看下一篇文章
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。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓