當「平台+觀眾+創作者」都準備好了,品牌主如何把握網路影音時代新機會?
當「平台+觀眾+創作者」都準備好了,品牌主如何把握網路影音時代新機會?

網路影音愈來愈受歡迎,根據2017年思科視覺化網路指數(Cisco Visual Networking Index;VNI)研究顯示,影片將是未來幾年推動網路流量增長的重要原動力,預估到了2021年影音將占網路總流量的80%,與2016年的67%相比有顯著成長。網路影音如此強勁的發展趨勢下,大家都在搶攻日益蓬勃的影音內容商機:Facebook 持續優化影音廣告功能,並推出全新的Watch原創影音平台,Netflix、愛奇藝等訂閱制串流媒體強勢崛起,Oath台灣也在積極經營影音,YouTube不斷累積豐富且多樣的原創影音內容並搭配創作者魅力,全球觀看時數大幅成長。

觀眾對於內容選擇的主導權愈來愈高

隨著各式影音平台興起,影音的觀看行為逐漸朝向更個人化發展,觀眾對於內容選擇的主導權愈來愈高。舉我家成員為例,當我在客廳看電視綜藝節目,兩個兒子一個在房間用手機看養魚的頻道,一個勉強坐在客廳陪我,用他的平板看NBA,太太則是用另一台平板看著美劇,四個人四個螢幕,每個人各自看自己想看的。此外,從Ipsos今年最新《台灣YouTube使用者行為大調查》來看,也會發現線上影音觀看行為的深化橫跨各族群:台灣網友每週平均觀看YouTube時間從去年的14.6小時提升為16.4小時,其中除了16-24歲是主要的成長動力,平均每天至少花3小時觀看YouTube影片外,就連55~64歲的熟齡族,也有4成以上每天觀看YouTube超過1.5小時。

事實上,大家如果注意到近幾年的網路影音內容生態,就可發現在質與量方面都有顯著的成長。愈來愈多電視頻道也開始把內容放到網路平台,包括新聞、綜藝、音樂等各類節目,現在幾乎都可以在網路平台上收看。

另一方面,許多電視圈的人才也紛紛朝向網路平台靠攏,甚至轉型為內容創作者,這也為網路影音內容帶來更豐沛的創作能量。

以YouTube為例,在台灣突破百萬訂閱的頻道數量,從2017年的9個增加為2018年的17個,平均每三天就有兩個頻道突破十萬訂閱。不論你是想知道如何使用電動窗簾或是跟世界冠軍學拉花,都能在YouTube上找到相關內容。

一套廣告打天下不再適用

在網路影音內容蓬勃發展之下,影音行銷的趨勢銳不可擋,廣告主的思維與作法也應該大幅革新。隨著影音平台逐漸累積可觀的內容與觀眾群,愈來愈多廣告主透過與內容創作者合作,借助創作者的形象、內容創意與影響力,打造能成功吸引觀眾的網路原生影音內容。

不過,把說故事的主導權交給別人的同時,也要注意內容創作者所吸引的觀眾與品牌想要的觀眾是不是同一群人、有沒有被足夠的新觀眾關注。

這樣的結合才可以迸出更多新火花,在網路上創造關注度與討論度的同時,品牌也能有效接觸到更多有價值的觀眾。

另一方面,現在的品牌溝通,已不適合再用傳統電視廣告一套打天下的方式;在數位平台上,廣告主有更好的條件及工具,透過不同的故事及訊息跟不同人溝通。更具體來說,愈來愈多廣告主善用平台業者的數據,推出「看人說故事」的行銷影片,例如萊雅集團旗下知名美妝品牌蘭蔻,就將原本的一支影片,根據搜尋關鍵字洞察中不同族群各異的防曬需求,製作成25支不同的影片版本;雀巢則藉由「有順序的說故事」,根據使用者興趣程度,一步步推送不同層次、更深入的影音內容;另外像是TOYOTA,透過線上微電影以及與創作者合作,更廣泛且更深度的觸及目標族群,不僅累積超高觀看次數,也成功走進觀眾的心裡。

結語

總的來說,在網路影音已成為觀影主流的時代裡,廣告主可以朝以下三大方向進行。

首先,廣告主應該揚棄以特定年齡層、性別為目標族群的傳統行銷方式,善用數位平台的優勢,透過後台數據找到真正對產品有興趣、最有價值的使用者。

其次,行銷人員應該從過去「創意至上」的想法,變成「消費者的洞察與理解」為優先考量,透過大數據分析消費者想要、喜歡看的內容,再來產生創意及建立媒體策略

第三,持續不間斷的衡量廣告成效,像是透過即時品牌提升調查,掌握使用者對品牌偏好度與購買意向是否有所提升,並進一步檢視媒體策略的調整方向。

品牌主在規劃廣告策略時,應要能靈活的運用三大方向,以持續創造廣告行銷的極大化效益。

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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