跳出率降低、停留時間增加，雅虎電商整併已見初步成效|數位時代 BusinessNext

跳出率降低、停留時間增加，雅虎電商整併已見初步成效

雅虎今（2018）年2月正式整併旗下雅虎奇摩購物中心和雅虎奇摩超級商城這兩大電商平台，而目前似乎也已經看到初步的成效。

跳出率、停留時間、SEO都看到改變

Yahoo奇摩購物事業群行銷運營部總監簡育靖表示，過去兩個多月來，購物中心和超級商城已經陸續在「月光節」和購物中心14周年慶這樣的大型活動檔期有過相互導流、共同造勢的合作嘗試，也看到跳出率降低25%，以及停留時間增加40%的表現。其中，藉由雙邊合作增加商品豐富度和選擇性，可能是一個關鍵原因。

另外兩個平台合力造節，似乎也強化了在SEO的表現。簡育靖以搜尋「月光節」這個字詞為例，表示相比於過去會出現各式各樣的搜尋結果，現在購物中心和超級商城的月光節活動幾乎攻佔了搜尋版面。

不過在這些小小的勝利之外，目前雅虎真正做到雙邊平台整合、資源共享，且可以實際讓消費者有感的部分，其實還是有限的，如目前評價機制仍只在超級商城提供、AR體驗也只限購物中心使用等等。此外，雅虎更期待的應該是結合兩個平台的數據力量是否可以幫助他們更進一步了解消費者需求，進而協助他們發展更能抓住消費者的主題式包裝，或是增強個人化推薦等等。

小有成績，但雙平台整合工作仍多

只是購物中心和超級商城雖屬同一家公司，個別運作卻也已經有長達14年和9年的歷史，不論是組織人力、系統，還是供應商層面，其實都還有很多工作要進行。

像是組織方面，在購物中心和超級商城的團隊合一後，行銷、營運底下大致分成：流量、網站運營、購物中心頻道、超級商城頻道、內容、品類、會員，以及設計，總共8個小組。但問題不是在重新分組後就能解決，如何讓新的團隊運作順暢，才是真正的挑戰。

另外業務端也在合併後，重新分成快消品、3C，以及時尚生活這三大類別。以過去統管超級商城整體業務的Yahoo奇摩電商事業群資深總監藍怡芳為例，現在主要就會專注在快消品這個類別，不論是超級商城或是購物中心的供應商，現在都是以她為對口。

藍怡芳表示，在職務調整後，她可以更專注在快消品領域，包括從機制面、數據資訊面進行雙平台的整合，以衝高雅虎的快消品市占為目標。但她也直說，現在仍在了解雙平台運作結構的階段，接下來仍有很多可以強化和努力的地方。

而整體來說，面對激烈的電商競爭，整合資源，集中力量之於雅虎應該是一個正確的方向，只是雅虎在改變的同時，對手自然也不會放慢腳步，因此這樣的改變最終能發揮多大的戰力，或許整合速度也會是一大關鍵。

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。