占比還不到兩成,為什麼Netflix全方位加速擁抱行動市場
占比還不到兩成,為什麼Netflix全方位加速擁抱行動市場

根據Netflix的數據,在各種裝置中,以電視觀看行為的占比最高,超過65%,而行動裝置的占比則是不到20%。不過Netflix產品副總裁陶德.葉林(Todd Yellin)特別強調,多數用戶其實都不會只使用一種裝置,實際上有超過五成的用戶也會用行動裝置來看內容。這是為什麼Netflix對行動裝置的體驗愈來愈看重,也在過去兩年啟動多項投資和專案。

進軍亞洲,加速行動化布局

雖然行動優先的概念已經發展很長一段時間,但過去因為Netflix的服務屬於電影或電視影集的內容觀看,所以多數用戶還是比較習慣使用如電視這樣的大螢幕作為主要觀看裝置。但是一直到2016年Netflix開始將版圖擴張到更多亞洲國家之後,行動裝置觀看行為才真正吸引了他們的注意力。

Netflix
雖然有比較多的使用者是透過電腦和手機註冊成為Netflix的會員,但經過六個月後,大多數的用戶都是透過電視觀看Netflix。但Netflix方面強調,多數用戶都不會只使用一個裝置,實際上有超過五成用戶會使用行動裝置觀看。
圖/ 翻攝自Netflix

Netflix產品長格雷格.彼得斯(Greg Peters)過去除了曾經負責Netflix合作夥伴關係,也是創辦Netflix日本辦公室的人,和亞太市場淵源頗深。而他表示自己過去這段時間從亞洲市場學到了很多,也因此觸動一些改變。如他們在一年多前推出離線下載觀看功能,就是因應亞洲大量的行動觀看行為而生。

事實上,Netflix一直很堅持「簡單」這個原則,向來不會輕易因消費者提出需求就增加新功能,所以過去當Netflix執行長里德.海斯汀(Reed Hastings)被問及是否考慮提供下載功能時,他的態度總是相當堅決的「不」。直到實際進入亞洲市場後,他們才深刻體認到「行動」的重要性,以及因行動延伸而來的內容下載等需求。而當Netflix真正推出下載功能後,更讓他們感到驚喜的是,不只有亞洲,其他地區用戶也非常喜歡。

確保行動觀看體驗,自建行動裝置測試實驗室

離線功能不是Netflix唯一為行動所做的努力,過去兩年多來,Netflix在軟、硬體層面其實也都為行動裝置下了很多功夫。如7日Netflix首度對外曝光了位於美國加州Los Gatos總部內的「行動裝置實驗室(Mobile Automation Lab)」。同樣地,亞洲同樣也是促使Netflix在自家設計一個專業行動裝置實驗室的一大動力。

首先,在進入實驗室之前,可以看到門口擺放了一個電子看板,上面顯示了不同測試項目的各種數據,而走進實驗室內則是可以看到一個一個方形,像冷凍櫃一樣的裝置,把裝置的門打開,每個櫃子裡都裝了滿滿的手機和平板電腦,總計有超過700個行動裝置。

Netflix方面解釋,實驗室裡的每個小櫃子都代表了一個地區,如其中一個外表漆上影集漫威潔西卡瓊斯圖樣的櫃子,代表的就是印度市場。他們透過模擬當地氣候、頻寬等環境因素,以自動化不斷進行各種測試項目,藉此了解不同品牌型號行動裝置在不同市場的Netflix觀看體驗。此外,他們還為實驗室採購了6個基地台。

Netflix
Netflix的行動裝置實驗室內有許多小櫃子,每個櫃子裡面會模擬不同地區的頻寬、氣候環境等因素,進行多種品牌型號行動裝置測試。
圖/ 何佩珊/攝影

個人化推薦行動預覽體驗預計4月上線

除了從硬體層著手,Netflix也花了約莫一年時間,推出強化行動裝置個人化推薦的新使用者介面。

個人化推薦功能一直都是Netflix的招牌。而這幾年Netflix也還在不斷進化這項功能。其中,他們除了透過數據和機器學習判斷每個內容與不同使用者之間的關聯性,如何讓推薦內容更能夠吸引用戶關注,也是一大工作重點。

舉例來說,最早期推薦內容時,所有Netflix用戶看到的會是同一個電影或影集代表縮圖,但現在同一部片,每個人看到的縮圖可能都會不一樣。另外如果是從電視螢幕觀看,則是會直接播放影片預覽,不再只是靜態圖片。

葉林預告,很快地預計在今年4月,行動裝置也會有影音預覽功能。事實上這項功能在Netflix內部開發已經有一年左右的時間。而從實際示範中可以看到,當預覽影片播放時,配合手機使用習慣,內容會以垂直的方式播放最長30秒的畫面,用戶可以左右切換不同內容,若是覺得影音吸引人,可以選擇直接播放或加入觀看清單。

Netflix
Netflix產品副總裁陶德.葉林表示經過測試,行動影音預覽功能確實可以吸引用戶看更多內容。
圖/ 何佩珊/攝影

葉林表示,從已經推出一段時間的大螢幕來看影音預覽推薦模式,確實發現可以提高影片推薦的效果,而即將推出的行動預覽功能經過十幾萬名會員的測試,他們也發現這確實可以讓用戶看得更多。

除了行動個人化推薦、行動裝置測試、離線下載功能,Netflix也在持續縮小每部內容傳輸所需要的頻寬,以及透過與電信業者合作提供數據優惠方案等方式,希望強化行動裝置體驗。很顯然地,在進入亞洲市場後,行動已經成為Netflix的優先要務。

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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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