加拿大人風雪天照樣開車,一檔數位廣告成功呼喚民眾改搭火車
加拿大人風雪天照樣開車,一檔數位廣告成功呼喚民眾改搭火車

隨著行動網路、智慧手機成為現代人的基本配備,人們的目光和注意力,四散在茫茫網海之中,隨時、隨地都在接觸各種內容,即便是小眾,在網路世界也都可以找到一方天地。

「這是行銷人的痛點。」P&G香港品牌市場總監洪今軾在昨(5)日的數據行銷趨勢大會上說,現今已經不能做一檔廣告就想打所有人,不過內容遍地開花,行銷人到底該怎麼做?此次數據行銷趨勢大會上,除了探討數位廣告的未來,似乎也回應了這個問題。

加拿大人愛自駕,如何提高火車搭乘量?

此次活動,集結了各方代表,包括品牌主P&G、技術商The Trade Desk、媒體Pixnet、代理商安納特,其中,代表品牌方的洪今軾分享了一個有趣的例子,是加拿大國營企業維亞鐵路的成功案例。

加拿大幅員遼闊,人們習慣自駕,根據加拿大官方數據顯示,2017年約有2,600萬人擁有汽車駕照,高達全國人口約70%。那該如何提高火車搭乘意願?

他們發現在天候不佳,如風雪天、大暴雨的日子,搭乘火車會比自駕快速與便利,而且還比較安全。於是他們決定講一個在惡劣天氣中堅持開車出門,最後感到後悔的故事。

過去這樣的概念可能就轉化成一支影片,但在程序化廣告技術的協助下,廣告可以更接地氣、更貼近生活。

怎麼做?在旅途前,他們鎖定搜尋「非所在地」天氣的使用者,以此判定可能準備出行,直接推送廣告:為什麼不搭火車呢?

在旅途中,有可能卡在車陣中,或是因風雪而難以前行,這時道路旁的電子戶外廣告顯示你還有近五個小時的路程,彷彿是在問你:還要開多久?

手機
路邊的大電子看板告訴你,距離目的地還有多久距離,為什麼不搭火車呢?
圖/ VIA

最後,當他好不容易抵達目的地,可能在飯店滑手機時,再跳出:怎麼樣?很累吧?還是坐火車好吧?

手機
一趟旅程累了半天,終於到達目的地,這時手機又再次跳出,揶揄一番:「怎麼樣,路程很瘋狂吧?為什麼不搭火車呢?」
圖/ VIA

結果這檔廣告效果極佳,火車乘客數成長11.7%,營收較去年同期成長13.9%。其中運用到了Google Maps與天氣查詢服務的數據,並結合了展示廣告、行動廣告以及戶外電子廣告的版位。這中間程序化廣告技術,就發揮了透過數據精準行銷的作用,將故事講得更即時、更立體、更有說服力。

「與其把媒體當載體,不如當作是故事的一部分,」洪今軾說。

程序化廣告是數位行銷的未來?

上述的案例是數據與廣告串接後能做出的成果,而這中間複雜的細節,若透過程序化廣告技術就可以簡化。先談談什麼是程序化廣告(programmatic advertising)?

簡單來說,程序化廣告就是將數位廣告「完全數位化」的廣告形式。目前的數位廣告有各種交易方式,儘管全面網路化,中間仍有許多工作仰賴人力,包含版位的串接、出價、選擇受眾、成效分析等等許多細節。

而程序化廣告最終目標,就是做到將整個售賣、採購流程自動化、數位化,並且提供以「人」為本的定向技術,也就是讓廣告主可以選擇在什麼樣的情境、地點、時間推送給什麼樣的人。用一句話總結,就如同廣告科技商The Trade Desk的執行長傑夫 葛林(Jeff Green)所說:「程序化廣告只是另一個數據驅動的方法。」

所以,回應到最初的問題,茫茫網海中,人們在網路上尋找各自感興趣的內容,行銷該如何突圍?每個人興趣都不一樣,難道意味著寫不完的文案和做不完的素材嗎?

「數據的價值來自客戶的價值,要掌握的是顧客價值,」Pixnet廣告管理部總監廖重榮說,他指的關鍵是找到對的那群人,了解消費者的意圖,針對「人」去做行銷,而非數據。

隨著技術逐步到位,數據的串連越來越多元、緊密,消費者的輪廓在網路上也越來越清晰,這個時候站在數據的基礎上,創意可能會有更多發揮空間。

往下滑看下一篇文章
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放

AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
進擊的機器人
© 2025 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓