還在跟風創粉絲團?Popdaily執行長黃晨皓:過去的套路沒用了
還在跟風創粉絲團?Popdaily執行長黃晨皓:過去的套路沒用了

Popdaily靠著經營Facebook社群站上女性網站龍頭,但現在Popdaily執行長黃晨皓卻對外宣稱:「這個套路已經沒有用了。」

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Popdaily執行長黃晨皓。
圖/ 蔡仁譯/攝影

說到專為女孩打造的網站,Popdaily波波黛莉對許多人來說都不陌生。2015年創立,因為12星座系列影片爆紅的Popdaily,滿足年輕女性從美妝、美食、穿搭到追星的多種興趣取向,粉絲數量穩定成長。但是受到Facebook演算法及其他社群媒體崛起的影響,Popdaily如何因應年輕世代的Facebook熱潮衰退現象呢?

現在創Facebook粉絲團還有效嗎?

想經營社群,要從哪邊開始?多數人直覺想到的是創立一個粉絲團,不過當我們問現在創建粉絲團該從何做時,Popdaily執行長黃晨皓很快地搖頭,在他看來以目前社群的使用狀況,他並不建議將重心放在經營Facebook粉絲團上。

當初Popdaily在Facebook粉絲團流量高點時,受美國網路新聞媒體公司Buzzfeed啟發,創立許多分眾粉絲團,成功吸引不同興趣的女性關注,但黃晨皓直言,「這個套路已經沒有用了。」

「我們在Facebook流量還在高峰的時候就注意到這件事情,你不能過度依賴這個東西,水能載舟亦能覆舟,這是物極必反的道理,」Popdaily行銷長牛寶賢說,表示Popdaily兩年前就預見了Facebook流量走下坡的局面,並強調要做社群,要先想好創立的目的。

Facebook上除了粉絲團還有社團,粉絲團能一次網羅各年齡層,但相對的受眾分散,較無法鎖定目標客群;而社團因為有加入限制,較能篩選目標受眾,粉絲的互動率也比粉專高出許多。所以近期,Popdaily不斷鼓勵粉絲加入社團,一些特別的活動消息也只會在社團發佈,藉此凝聚忠實粉絲。

Popdaily的應對策略

Popdaily編輯群察覺Facebook粉絲團成效的下降趨勢後,除了將重心轉移到Facebook社團之外,另外還經營了Instagram與論壇。以Facebook社團為例,牛寶賢分享Facebook社團驚人的互動率。原本發布在粉絲團的問卷回饋程度平平,但一發布在社團,1、2天內就收到1,000多則回覆!這讓團隊更確定經營社團才是對的選擇。

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Popdaily行銷長牛寶賢。
圖/ 蔡仁譯/攝影

另外,由於Popdaily的受眾以年輕女性為主,近幾年受年輕世代喜愛的Instagram也是重要的社群媒介。黃晨皓補充,如果在Instagram搜尋#popdaily,結果會比官方Instagram的追蹤人數多上10幾萬人,因為品牌知名度已經建立,下hashtag讓波波黛莉編輯看到內容的習慣也已養成,想被報導的人或是純粹想分享美食、好物、穿搭等等內容的用戶,自然而然就在自己的Po文中帶上#popdaily!

除了既有社群平台,他們也在網站上開設論壇,主要是感受到粉絲們需要一個互相討論的空間,例如,波波黛莉的文章介紹了一款新的口紅,粉絲看完文章有興趣,會想找人問使用心得或效果,這時她們可以直接進論壇討論,而論壇中的留言與內容,也成為波波黛莉團隊蒐集回饋的地方。

而在線上經營之外,Popdaily也嘗試將粉絲帶到線下的實體活動,與流行的韓國美食Street Churros吉拿圈、Luke's Lobster龍蝦堡、SOMA特調飲品等店家合作,於今年上半年舉辦了幾次波波快閃活動。以龍蝦堡為例,原本預定18:30開始的活動,竟然從中午12點就有粉絲開始排隊,最後活動提早於17:00開始,到18:30已全數發完。另外,Popdaily也於信義新光三越推出充滿少女粉紅的蛋糕造型打卡點,讓粉絲們拍個過癮。

當Popdaily流量與粉絲已做到同類媒體中的第一,團隊一度感到迷茫,「難道第一就這樣了嗎?」不過在一次報導某村落的彩繪牆後,他們又再確立了自己的使命。該篇報導讓那個地方成為拍照景點,但不久後居民卻來信要求撤文,因為文章帶來的人潮已影響當地居民生活。直到那時,他們才領悟到原來他們的使命已不是報導那麼單純,而是要教育粉絲,培養粉絲的品味與價值觀。

給社群新手的建議

說到經營社群,黃晨皓與牛寶賢都強調目標客群的重要性,如果目標客群很少使用Facebook,那創粉絲團的效用就不大。不論是個人還是公司,先確定產品或服務的目標客群,再依照他們的喜好選擇經營平台,才能讓社群發揮最大價值。

就目前來說,若要從零開始經營社群,黃晨皓的第一選擇是YouTube,第二是Instagram、LINE,最後才是Facebook。YouTube影片能保存很久,不像Facebook或Instagram貼文講求即時性,若某議題在幾年後又突然紅起來,你的影片就非常有可能再被翻出來討論增加曝光度。當然,你也可以選擇2~3種社群互相配合,但就要花更多心思去經營了。

關鍵字: #社群行銷
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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