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。

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

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。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

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。

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