別被數字給唬了!七個常見的數位行銷大數據迷思
別被數字給唬了!七個常見的數位行銷大數據迷思

數位行銷的時代來臨,數位行銷大數據幾乎成為行銷人員必要工具,無論是網路流量分析(Google Analytics)、臉書粉絲團經營、關鍵字廣告與臉書廣告,都強調大數據重要性。也因此,各式各樣的KPI被提出來,KPI也成為行銷人員經營的方向。但是,過度相信數據會造成決策判斷的錯誤,為了美化數據也會失去品牌應該堅持的方向。

筆者整理出在實際經營與輔導經驗中,數位行銷大數據常見的七個迷思:

迷思一:粉絲團經營貼文數多,觸及數自然就高

許多小編都知道,貼文數多必然累積較高的觸及數,所以很努力在發文,讓觸及數數字非常漂亮,但這些觸及是品牌要的嗎?例如小編分享了《中國新說唱》的節目片段,造成高觸及數,但這跟粉絲團有關聯嗎?或者小編分享了十二星座本週運勢,這跟粉絲團又有關聯嗎?經營粉絲團必須要有「品牌」的概念,必須深入研究品牌的心價值與目標客群。

粉絲團做為一個品牌必須界定視覺、理念與行為上面的識別規劃,規劃出社群貼文的類型與主題,並符合品牌要傳達的意涵。如果是未經規劃的粉絲團,貼文漫無方向,您所貼的文章固然造就高觸及數,但這是「無意義」的觸及數,不僅不能傳達品牌的意涵,反而可能造成品牌稀釋的負面效果。

與其小編每天貼三篇觸及「無意義」的貼文,不如讓小編用心設計一篇符合品牌價值的貼文,同時也能讓小編工作不再淪為「以量計價」,真正專注在打造以品牌為核心的社群。

迷思二:粉絲人數越多越好

社群的本質在互動,不在人數多寡。粉絲團在經營時不能把粉絲人數視為最重要的指標,許多粉絲團為了衝粉絲人數,透過許多種方法來增加粉絲,有直接透過拍賣網站購買、也有透過粉絲按讚互助社團方式加粉絲,造成許多「假性粉絲」的加入。

假性粉絲會造成觸及率及互動率都較低的情況,也容易高估粉絲團的影響力。筆者曾經幫不少粉絲團進行體檢,發現由於許多公司喜愛將粉絲人數視為重要的KPI,造成小編透過許多手段去提昇粉絲人數。在檢驗粉絲團人數的真實性,初步可以透過洞察報告觀察每日上線人數是否有達到粉絲團人數九成以上比例,以及粉絲組成的國籍及地區比例是否合理來判定。

進一步應該請小編養成寫小編工作日誌的習慣,了解小編開發粉絲的方式,以及對照特定日期是否有大量粉絲加入之異常情況。檢驗粉絲人數時更應區分成「假性粉絲」、「一般粉絲」及「熱情粉絲」(經常互動之粉絲)比例,才能真正計檢驗粉絲人數之成效。

迷思三:取得粉絲成本較低的行銷活動就是好方式

透過舉辦抽獎或票選活動增加粉絲人數是許多粉絲團常用的做法,以抽獎活動為例,獎項有誘因常可以在短時間內吸收到許多粉絲。但在設計獎項時要注意,例如:餐飲業的粉絲團採用送機票或者iPhone的方式來吸引粉絲的加入,但他們加入粉絲團的原因與產品本質無關,或者根本對您的產品不感興趣。票選活動也是相同的道理,新進的粉絲加入粉絲團只是基於對參賽選手的支持,但對你的產品可能也不感興趣。短時間透過這些活動帶進的粉絲,你或許會看到粉絲團人數的成長,但我們仍歸類這群因為脫離品牌本質進來的粉絲絕大多數是「假粉絲」,他們加進粉絲團反而會造成粉絲團的互動率下降,長期而言也會造成粉絲團觸及率的下降。

迷思四:廣告素材點擊率越高越好

以前筆者在行動廣告公司任職時,行銷人員跟我討論有兩個廣告素材在輪播網輪播,A廣告素材點擊率較佳、B廣告素材點擊率較差,後續A廣告素材應該加強投放。我反問他這次廣告的購買方式是CPM或CPC,行銷人員答CPC(按點擊計價)。如果按點擊次數來計價,B廣告素材點擊率較低,但反而有比較高的曝光量,如果這次行銷活動的目的是為了曝光,B廣告素材反而更應該增加播放,單次曝光成本更划算。如果目的是為了造成轉換,那也應該檢視兩個廣告素材最後的轉換率來加以比較,單從點擊率判斷廣告素材好壞並不正確,必須結合廣告計價方式與廣告的目的來綜合考量判斷。

迷思五:廣告投放A/B test一直優化效果就會好

許多人很迷信廣告素材的實驗與優化,也會用轉換率、ROAS等評估廣告效果檢驗指標。一般受眾接觸到一則廣告,他會在一則廣告中至少看見圖片(或影片)、文案、品牌名稱與產品四個因素的影響,而在他點進產品購買頁面時,包含動線安排、網頁設計、產品銷售頁強弱、付款條件與運送條件也會影響到轉換率。

但這時候能顯現於廣告報表中的數字通常是廣告排名、點擊率、相關分數、CPC、CPM、轉換率等數字。許多時候廣告投放手不停的優化廣告素材還是無法造成廣告指標的提昇,這時要檢討的可能是產品力、品牌或付款條件等因素出了問題。

另外有些外部性的原因也可能會造成廣告效果的波動,如季節性、週期性、新聞、氣溫等因素,都不是能在廣告報表中直接可以判斷的。

行銷人員必須有敏感度,好的廣告投放手也應該要保持記錄多種可能影響廣告外部變數的習慣,並學習利用原始數據搭配統計軟體進行分析,才能同時掌握多因素的影響。

例如,我們曾經分析出業者在六月份轉換率一向都偏低,不管做了幾組廣告素材都相同,則廣告投放手可建議業主進行預算的調整,將預算移至轉換率較高的月份,或選擇誠實告知業主。

迷思六:保證的KPI達到就應該滿足

目前許多行銷公司在向客戶提案時都會保證KPI,諸如曝光人數、觸及人數、互動人數等,而在結案時通常也可以提出漂亮的結案數字,這些KPI更可能是原先設定KPI的好幾倍。但我們要問「你有找對人說話嗎?」。

行銷公司提出的結案報告為30萬的觸及數,但這30萬的觸及有特別針對目標客群進行設定嗎?

以臉書廣告為例,受眾越廣,接觸成本就越低,許多行銷公司為了節省成本往往只提供成果指標,卻沒有針對品牌的目標客群進行設定,形同廣告成本的浪費。舉例來說:品牌要的是對投資股票有興趣的商務人士,行銷公司卻是設定18歲至65歲毫無任何興趣設定的人,形成多數都是無效的廣告投放。

迷思七:依賴單一數字指標進行決策

筆者曾經輔導過一家廠商,到達頁的跳出率居高不下,如果根據數據決策應該要優先改善到達頁的跳出率,也就是網頁的設計可能有問題。但這家廠商的轉換率還是相當的理想,在調整過到達頁設計後,跳出率也沒有改善。後來仔細研究後發現,會購買這項產品的通常是重度使用涉入。因為導流方式的關係,網站的造訪者可分為兩群人,一群人是閒逛逛到的,但他們本來就沒有購買這類產品的意圖,所以進來後就通常直接跳出,造成到達頁跳出率高;另一群是有需要的重度涉入者,他們進來後直接轉換成購買可能性高,所以轉換率也相當高。根據研究結果,網頁設計其實並沒有調整的必要,而是應進行使用者研究與調整導流方式,所以行銷人員在進行數據分析時,除了綜合考量多項數據外,也要進行質化研究,才能真正洞察,形成決策依據。

數位行銷大數據絕對是行銷人員必須重視的,但傳統的行銷流程不能避免,品牌的核心精神、正確的目標客群設定、使用者研究、溝通的主軸、廣告素材實驗、轉換的流暢性都環環相扣。對任何數據都抱持懷疑與研究的精神,才能真正掌握正確的大數據運用。

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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