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。

《數位時代》長期徵稿,針對時事科技議題,需要您的獨特觀點,歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw,文長至少800字,請附上個人100字內簡介,文章若採用將經編輯潤飾,如需改標會與您討論。

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場。)

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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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