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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一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現
一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現

火熱的 AI 風潮掀起客廳革命,到底 AI 電視可以幹嘛?簡單來說,AI 電視透過 AI 處理器與演算法,即時進行 AI 畫質優化、音效調整、智慧語音搜尋和極致的個人化推薦,全面顛覆傳統智慧電視。在 AI 電視功能中,最讓消費者有感的是 AI 畫質優化,但許多人往往忽略了,畫質提升不只關乎演算法,更取決於底層的背光、色彩與控光技術。Sony BRAVIA True RGB LED 電視,正是將軟體思維與硬體工藝深度結合的最好示範。透過創新的 XR 認知智慧處理器搭配 True RGB 技術,精準呈現 AI 電視的畫質優化能力。

AI 電視是什麼?不只是能上網看串流的智慧電視

要理解 AI 電視可以幹嘛,首先必須釐清 AI 電視與一般智慧電視的差異。傳統智慧電視是為電視接上網路,讓使用者單向觀看連網影音。AI 電視則是在智慧電視的基礎上,導入了 AI 處理器與先進演算法,讓智慧電視具備「主動分析與學習」的能力,可即時判斷每一幀影像的畫質特徵、聲音頻率、觀看環境(如白天強光或夜晚暗光),甚至是家庭成員的使用習慣,進而動態調整視聽呈現。簡單來說,傳統智慧電視解決的是「能不能連網看內容」的問題,而 AI 電視解決的是「如何讓內容呈現得最好」的體驗問題。

但當 AI 演算法分析出最佳的畫面設定後,如果硬體無法精準跟上,優化效果就會大打折扣。這也是為什麼高階顯示技術 True RGB 開始受到市場矚目,確保 AI 算出的極致色彩與對比,能精準落地在觀眾眼前。

傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
圖/ 數位時代

AI 電視可以幹嘛?從畫質、場景、音效到個人化推薦的四大核心進化

面對消費者的核心疑問「AI 電視可以幹嘛?」,可從四大 AI 電視功能深入拆解。

AI 畫質升頻與降噪:讓低解析度內容更清晰

透過 AI 升頻與降噪技術,可分析解析度較低或經過壓縮的影音內容,改善線條、紋理與雜訊,使畫面在 4K 螢幕上呈現得更清晰。True RGB 則能協助 AI 優化後的畫面亮度、色彩與對比度精準呈現。不過實際效果仍會受到原始片源解析度與壓縮品質影響。

智慧場景辨識:依電影、球賽、遊戲自動調整畫面

AI 電視能即時辨識播放內容,自動調整畫面呈現,比如看電影時調整為劇院感色溫、看球賽即時插幀消除動態殘影、玩遊戲時自動切換至低延遲模式。在不同場景轉換時,True RGB 讓亮度與色彩對比表現依然精準自然。

左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
圖/ 數位時代

AI 音效優化:讓人聲與環境音更清楚

AI 音效演算法能分離出人聲對白與背景音效。看動作大片時,能放大環繞立體感;看新聞時,則優化人聲頻率,甚至能根據客廳結構進行空間音效校正。

除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
圖/ 數位時代

語音互動與個人化推薦:減少尋找內容時間

AI 語音互動更能理解複雜語意,當你說出「我想看適合週末晚上的搞笑電影」時,AI 便會結合使用者的觀看偏好推薦清單,真正做到懂你所想。

整體而言,在眾多 AI 電視功能中,消費者最能直觀感受到的是 AI 畫質升頻與場景優化。但不論軟體演算法如何強大,都需要有對應的硬體執行力,而 True RGB 正是讓這些高階 AI 畫質能精準落地的關鍵技術。

AI 畫質優化的關鍵:不只靠演算法,硬體也是決勝點

在討論 AI 電視時,大眾常有一種迷思,認為只要電視內建強大的 AI 處理器和演算法就行,事實上,AI 電視的畫質優化不是靠單一演算法完成,而是包含「AI 判斷」與「硬體呈現」兩大層次:

首先由 AI 負責辨識畫面中的主體物件、人眼焦點、光影分佈及動態物體的移動軌跡等。根據 AI 判斷結果,演算法在底層即時計算出一套優化藍圖,決定哪些區域需要進行 AI 升頻、降噪、提高畫質、調整亮度、對比或色彩飽和度等。而硬體則負責最終畫面呈現,包含電視的背光、面板、控光技術與色彩控制技術,才是真正決定這張優化藍圖能被實現到什麼程度的關鍵。

而 Sony BRAVIA True RGB LED 電視便精準示範,硬體如何賦予 AI 電視極致表現。傳統 LED 電視使用單一藍色 LED,再搭配濾光片混色的方式,容易產生色彩混濁或亮度減損,True RGB 技術則以獨立驅動紅(Red)、綠(Green)、藍(Blue)三原色 LED 作為背光源,當 XR 認知智慧處理器分析影像內容,發出畫面調整指令後,True RGB 能精準響應,讓紅、綠、藍三色背光以極高精度進行獨立控光,將 AI 畫面調整的判斷精準呈現。

一般智慧電視、AI 電視、搭載 True RGB 的 AI 電視差在哪?

跳脫複雜的規格參數,一次搞懂三代智慧電視有何不同。簡單來說,一般 AI 電視可以做到升頻、降噪與場景辨識;搭載 True RGB 的 AI 電視則進一步把 AI 判斷延伸到背光與色彩控制,真實還原亮度、色彩與對比。

一般智慧電視 AI電視 搭載 True RGB 的 AI 電視
核心定位 解決「連網與內容獲取」 解決「基礎畫面自動優化」 解決「極致高階畫質精準執行」
畫質處理能力 支援基本的數位降噪,無法因應訊號源差而改善 具備 AI 升頻技術,能動態辨識場景並優化低解析度影片 結合 XR 認知智慧處理器與硬體優勢,進行深度的 AI 畫面優化
背光技術 傳統常亮背光,容易產生漏光與局部發灰現象 具備區域控光,但演算法與硬體匹配度較為普遍 採用 True RGB 三色獨立背光,控光精準度極高,無溢光與色偏
色彩與亮度表現 色彩表現較為平淡,高亮處易過曝,暗部細節容易丟失 色彩飽和度高,但有時因演算法過度補償而顯得不夠自然 實現豐富飽和的色彩表現層次,精準還原真實色彩
主要適合情境 看第四台、日常追劇 看 4K 串流,希望電視能自動適應不同影音內容 追求劇院級體驗,喜歡高畫質影音、球賽、遊戲的用戶
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
圖/ 數位時代

買 AI 電視時,真正該看哪些規格?

當你準備為家裡添購 AI 電視時,除了關心它是否支援智慧語音、刷新率有多高、個人化推薦好不好用之外,以下四個核心 AI 電視功能才是決定長期觀看品質的關鍵指標:

AI 處理器

大腦優劣決定電視表現,挑選時認準旗艦級的 AI 處理器,如 Sony 的 XR 認知智慧處理器,不只單純堆疊算力,而能模擬人類大腦的認知方式,打造身歷其境的畫面真實感。

AI 升頻能力

優秀的 AI 升頻能力應能精準區分「影像噪訊」與「畫面原生紋理」,在去除雜訊的同時保留皮膚毛孔、衣服編織等細節,而非一味抹平。

背光與控光技術

若重視高階畫質,True RGB 可作為判斷 AI 畫質能否精準呈現的重要顯示技術,徹底告別傳統畫面暗部發灰、亮部慘白的通病。

色彩與亮度表現

不能只看標榜的 HDR 規格,更要檢視硬體能否真實呈現。True RGB 能賦予 AI 電視更強悍的畫面執行力,銳利呈現 AI 算出的明暗對比與色彩飽和度。

關於 AI 電視與 True RGB 的常見問答

Q1:AI 電視適合哪些人?
AI 電視適合所有對影音品質有追求的人。不論你是愛看高畫質影音的追劇族、追求畫面流暢不殘影的運動迷、重視高刷新率與低延遲的遊戲玩家,AI 電視都能大幅提升觀影體驗。

Q2:AI 升頻會把影片變成 4K 嗎?
無法完全等同原生 4K,但能讓畫面更接近高解析度的觀看效果。AI 升頻利用比對與像素補插,將原本模糊線條變得銳利清晰,結合 True RGB 的高精細控光後,視覺表現會非常接近 4K 原生畫質。

Q3:買 AI 電視時,只看 AI 處理器夠嗎?
絕對不夠。演算法算出的完美畫面需要顯示硬體來執行,電視的背光技術、控光與色彩管理能力(如 True RGB)同樣重要。軟硬完美結合,才是高畫質的保障。

Q4:AI 電視對看球賽或玩遊戲有什麼差別?
AI 電視能根據不同場景優化畫面表現,觀看球賽時,能動態識別高速移動對象,即時插幀消除動態殘影;玩遊戲時,能自動切換至低延遲模式和強化暗部細節。

Q5:白天和晚上看電視,AI 電視會自動切換不同的畫質設定嗎?
Sony 搭載 True RGB 的 AI 電視內建環境光感測器,能根據環境光線變化動態調節畫面呈現,在白天明亮時自動增亮、晚上變暗時調降亮度並柔化對比,省去手動切換的麻煩。

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