小編要請一位還兩位?法國AI廣告公司Criteo解析行銷3大誤區
小編要請一位還兩位?法國AI廣告公司Criteo解析行銷3大誤區

「小編的功勞無法被清楚的量化,」網路廣告平台Criteo南亞暨大中華區董事總經理黃瀚民從「小編KPI難考核」說起,點出的其實是常被企業主忽略的流量管道價值判斷問題。

一筆訂單成交,該算是Facebook影音的成效,還是Google關鍵字廣告?「如果管理者對整套歸因邏輯不是很理解時,就沒辦法給各渠道合理的價值評估,」黃瀚民指出,行銷是一趟旅程,若管理階層腦中沒有完整的地圖,很容易忽略成交前個管道的貢獻,在資源配置、人力安排上都容易產生盲點。

「所以要決定小編該加薪還是變兩人,或這個管道預算要增加、那個要減少,這在業界一直是很不容易的事情。」

整體行銷渠道碎片化,除了造成功勞歸誰的判斷障礙外,其實也反映了從源頭開始廣告預算投放就不夠精準,那該怎麼解決?黃瀚民認為,一切操作都要更「細緻化」才行。

流量切開來看

以中國手遊產業為例,過去中國手遊業者在App下載上花最多錢,一年有超過10億美元的預算都投在這,但隨著流量成本越來越貴,過去那種大手筆下廣告在Facebook、Google後就坐等下載量衝高的作法,已經行不通了。

他們開始把流量切得更細來看。就算是衝下載,目標也可分成完全沒下載過同公司遊戲的全新用戶,和已經註冊過其他款遊戲的老玩家。甚至,曾經在其他遊戲花很多錢買裝備的玩家,為什麼在新遊戲一毛也不花?已經下載安裝了,為什麼卻從來沒有打開來玩?這些都可以再細分。

「針對這些不同的人,整體行銷的想法,包括訊息、創意,各方面都要跟著改,不是一整包丟出去就說這個遊戲歡迎來下載。」不過黃瀚民提醒,切得越細,操作成本也越高,複雜度是指數性成長,但「即便是從一切成二,都可以觀察到ROI(投資回報率)的提升。」

行銷是一趟旅程,避免只看最後點擊

黃瀚民針對電商行銷更進一步指出,要避免只看「最後點擊(last click)」。

因為行銷基本上是一趟旅程(journey),消費者在不同裝置、不同網站、不同社群裡來回瀏覽,很難掌握每個廣告接觸點起到什麼樣的作用。

假設一個情境,有一個人因為一則Facebook上的影音對某產品產生興趣,在Google搜尋後,離開去做別的事情,晚上睡前滑手機時,再度被聯播網的個性化推薦廣告給吸引,終於點擊了橫幅(banner)廣告到平台下單成交。

這一連串的瀏覽行為中,若只看最後點擊,那功勞就歸功於聯播網的廣告,但實際上沒有前面的那些「傳球」,難道可以換到消費者最後剁手嗎?

「講難聽一點,(只看最後點擊)就是在比運氣好,比誰最後賓果。通常量撒越大,越容易賓果,這就變成一種機率問題,」黃瀚民以籃球比喻,「中間這些助攻、中場傳球,好不容易搶下一個籃板,讓最後一個人丟出去投籃、命中,難道最後的那一球,功勞是百分之百嗎?」其實是所有球員都有功勞。

賭博.jpg
只看最後點擊就像賭博,變成機率問題,投入越多、越容易中。
圖/ GregMontani via Pixabay

多數廣告平台包含Google Analytics的預設歸因模型是看最後點擊,但黃瀚民建議,要從整個旅程來看行銷效果,假設一筆訂單成交前有三個廣告觸點,那可以設置歸功頭尾各50%、或是平均每個觸點33%。尤其打新品時,在建立印象、說服消費者需要更多投入,因此前端的觸點更要多給一些credit(功勞)。

別被Google的模式給綁住

另一個他觀察到問題是,許多企業主的成效計算方式不夠細緻。

「曾經遇過有些客戶只看CPC(每次點擊成本),」黃瀚民說,「這就有點被Google的模式給制約了。」他指的是許多管理階層會謹守過去建立的概念性通則,認為CPC多少就是好,超過就是貴,「但應該要更進一步想,點擊了之後的成交率有多少?」

他假設了兩個情境,A是下1,000元廣告,買到1,000個點擊,每次點擊成本(CPC)是1元;B是100元買了兩個點擊,CPC是50元,那A和B誰好誰差?只看CPC,當然是A的成本低很多。

但進一步看,A只有一個成交,等於一個成交成本是1,000元,B兩個都中獎,等於一個成交成本是50元,那誰優誰劣?單看成交成本,當然是B。然而這就是定論了嗎?其實陷阱就在此,再細分的話,還要看貨單價跟毛利率。所以說,究竟要以什麼為指標,要看最初的行銷目的、以及當初訂定的KPI為何。

大膽啟用年輕人吧!

而在訪談尾聲,黃瀚民呼籲企業主大膽地相信和啟用年輕人,他分析,台灣數位行銷起步至今也超過十年,這段時間培養了一大批擅用行銷工具的人才,然而,他自己特別愛用現在20多歲、90後的年輕人才,「因為沒有包袱,不會被過去的經驗所束縛,」黃瀚民說,無論是細緻化操作還是因應數據所做的調整,反應在執行面上就需要快速和靈活調整的能力,而這是他看好年輕人潛力所在,正因為沒有經驗,所以學得更快、邏輯上更能跳脫過去的制約。

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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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