驚傳裁員100人!除了廣告策略失利,我們還可以從BuzzFeed的經驗學到什麼?
驚傳裁員100人!除了廣告策略失利,我們還可以從BuzzFeed的經驗學到什麼?

編按(2017/12/4):BuzzFeed在上週(11/30)驚傳裁員100人,約佔全球總員工數6%,主因是聚焦原生廣告的策略失敗,然而,就流量經營方面, BuzzFeed的確樹立起新媒體的典範,持續成功創造病毒式擴散的內容,BuzzFeed有什麼可以學習借鑑的地方?本文整理了5大重點。

許多人都愛在網路上看一些令人放鬆、心情好的影片,如可愛吸睛的寵物,或是做某道料理的過程。但是,怎麼將受歡迎的內容加上關鍵魔法,轉換成超過百萬人分享的「病毒內容」,這可得要一窺新媒體平台BuzzFeed的背後營運機制。

1.探索病毒式傳播,BuzzFeed靠爆笑內容起家

BuzzFeed
BuzzFeed以條列式文章、問券作答闖出名號,這樣輕鬆的內容類型成功獲得讀者在社群網路轉發分享。

BuzzFeed創立於2006年的紐約市,創辦人Jonah Peretti是網路媒體Hoffington Post的共同創辦人之一。創立初期像是個實驗室,集中探索病毒式內容的散播方式與內容種類,後來轉於自製內容,靠一些輕鬆、好笑的文字與GIF圖片,吸引讀者點擊。他們初期最有名的內容種類,莫過於列點式整理文章,如「15個最失敗的萬聖節變裝點子」,或是人格探索問券,如「10個問題決定你適合住在哪個城市」等。

2011年,BuzzFeed找來美國政治新聞媒體資深記者Ben Smith,擔任新聞部總監,逐漸地,BuzzFeed也開始談論政治、發表社論,並產出深度報導的國際新聞。舉例來說,在2014年於俄羅斯索契舉行的冬季奧運會前夕,BuzzFeed就開始頻繁報導俄羅斯的LGBTQ人權議題,攻擊總理普丁制定的反LGBTQ相關法律。

BuzzFeed旗下還有一個引起瘋狂轉發的美食頻道「Tasty」,介紹各項生活美食資訊與做法。這個頻道在美國引起轟動,光是一段墨西哥辣椒漢堡做法示範影片,就有超過100萬人分享。

過去2年,BuzzFeed與Tasty網站個別瀏覽數,加上旗下的各項社群媒體頻道內容(包含Facebook、Instagram、Snapchat、YouTube等),就累計超過400億次瀏覽。這個數字相當驚人,但其背後的關鍵不在於點擊數,而是「分享次數」,怎麼創造吸引人「分享」的內容,才是他們所在乎的。

「分享」的下一步,對BuzzFeed來說,就是社群平台。這個網路新媒體有75%的流覽量都來自社群平台。

2.重視社群平台經營,豎立網媒新風貌

病毒內容的快速傳播與影響力,都得歸功於這個世代的網際網路,有了網路連線,人與人快速串連在一起、分享彼此消息與新資訊。換句話說,在這個時代,一條資訊要能快速被傳播、被最多人看到,仰賴的就是「社群平台」。

BuzzFeed創辦人Jonah Peretti曾經以這個例子來比喻他所打造的新媒體。過去美國的公眾電視台必須呈現各式各樣節目,無法只播新聞,但是後來私有電視頻道的出現,打造了CNN這個24小時編輯台不間斷的新聞品牌。新媒體科技的不斷出現,打造了一代又一代的媒體樣貌。

「當你回頭看網路媒體事業的時候,你能從網路世界獲得的最大收穫,就是觀眾、讀者的回饋,以及伴隨而來的巨大數據流量,這都是在印刷媒體、廣播電視媒體時代無法獲得的。」Jonah Peretti說,能與巨大媒體一較高下的武器,就是他們還不懂的網路新媒介力量-社群。

3.流量工具Pound,了解貼文如何跨平台分享

Social media
以社群分享為主要目標的BuzzFeed,旗下75%內容流量都來自社群平台。

BuzzFeed旗下有兩個流量工具幫手,來幫忙製造吸引人在社群轉發的內容。第一個是「Pound」,它負責幫BuzzFeed了解人們怎麼橫跨社群平台分享內容。舉例來說,今天某用戶在Twitter看到一篇有趣文章,他把連結複製轉貼到Facebook,而他的朋友進一步轉發到自己的Facebook社交群,再誘發第三人轉發回Twitter上。每一篇網路內容都像是一下黏在小鳥羽毛、一下又被風吹落到小河裡的種子,在不同社群平台上出現。

而Pound的作用,就是畫出這個分享貼文的軌跡,找出人與人之間的社交連結點,以及內容被分享的過程。當數據大量累積,BuzzFeed有辦法看出某篇內容得花上多少時間才會被人分享,以及分享的時間長度是否被縮短。點擊數對於BuzzFeed只能算是次要,「分享」才是王道,而轉發時間愈短,代表內容愈「病毒」。

BuzzFeed更能透過Pound,比較Twitter、Facebook等各個社群平台的特點,找出哪種內容先從Twitter下手會變熱門、哪些卻比較能擊中Facebook用戶的喜好。「從某篇內容的起始點,我們就能預測它會在其他平台上如何被散播。」Pound的開發督導人員Duncan J. Watts這樣說道。

4.流量工具Hive,確保貼文品質會被轉發

BuzzFeed的第二個幫手稱作「Hive」,它負責確保編輯內容的品質會被轉發。舉例來說,一段慢煮雞肉的步驟影片,在Facebook上會以46秒影片呈現、Instagram上是15秒影片加上註記文字、Pinterest上則以2張圖片加Facebook影片連結表示。一樣的內容,橫跨不同社群平台就得需要變化的呈現方式。

Pinterest
相同內容需要不同呈現樣貌發佈在各種社群媒體上,如Pinterest就是以圖為主、文字為輔。

每一段在社群平台上的貼文,都會被給予一個特殊的ID號碼、上傳到中央資料庫。之後,BuzzFeed就能在Hive系統上創造各項分析工具,來了解同一種內容在不同社群平台上有什麼特殊表現,也能知道某主題的內容,會與那些其他主題相關,來吸引讀者點擊。

這些數據甚至進一步轉化為BuzzFeed的數位編輯台。比方說,BuzzFeed過去發了一篇超過8百萬點擊率的文章「每個矮小女生都理解的30個尷尬時刻」,這個內容後來轉化為「10個只有矮小女生理解的問題」YouTube影片,最後再進化成Facebook上的卡通原創影片「矮小女的問題」。或許可以這樣說,Hive的數據,幫助內容生產者創造「保證熱門」的文章與影片。

當BuzzFeed橫跨國際市場時,Hive的數據內容,更有機會幫助BuzzFeed決定哪些內容在美國適用、日本讀者也喜歡,而哪些獲得拉丁美洲讀者喜愛的內容,可以再進一步轉換為文化相關議題,發到美國市場上。

「掌握科技與資料科學,以及知道如何經營管理一家出版商,就是能給新媒體帶來競爭優勢的關鍵。」Jonah Peretti說道。

5.自產「原生廣告」吸金,幫品牌病毒式行銷

BuzzFeed已經被視為一家成功的數位新媒體,旗下內容已經在11個語言與國家發行,成立至今獲得4.96億美元融資、公司市值15億美元,並且已經轉虧為盈,也傳出計畫2018年在美IPO的消息。此外,BuzzFeed也擁抱各項社群平台,與其導回自家網站,他們選擇直接發佈自製影片到平台上,目前旗下影片每月平均瀏覽量超過50億次,美國地區每月到訪讀者平均也達8500萬人。

BuzzFeed
BuzzFeed與品牌合作原生廣告,除了宣傳品牌外,也產出有意義的相關內容。

這個數位平台有個獨特的廣告模式稱作「原生廣告」,它不接受欄位顯示廣告讓讀者分心,而堅持如果要有廣告,不如就產出一篇有意義的廣告內容。像是那段獲百萬人分享的墨西哥辣椒漢堡做法示範影片,就全程使用廚具品牌Oster的產品烹調示範。而除了原生廣告產生營收之外,BuzzFeed還幫品牌接案,運用自己的社群平台知識,策劃品牌的病毒式行銷計畫。

未來,除了繼續靠數據擴展他們的數位媒體版圖外,BuzzFeed還希望為社會帶來影響力。「對現代媒體來說,科技帶來前所未見的機會,讓他們連結自家讀者與觀眾、連結人們的生活、並對人們關心的事件給予互動。」Jonah Peretti說,如果一篇「每個有乳頭的人都該知道的29件事」文章,能讓一個讀者因此去醫院檢查、發現1期乳癌,這就是對社會一點小小的正面影響。

資料來源:Fast Company(1)Fast Company(2)Fast Company(3)Business Insider、[DigiDay][5]

[5]: https://digiday.com/media/buzzfeed-ipo-threaten-innovation-helped-grow/ "連結說明",

關鍵字: #社群媒體
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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