LINE訊息費用化後,品牌該如何「賴」以為生?
LINE訊息費用化後,品牌該如何「賴」以為生?

隨LINE@升級Line Official Account 2.0(簡稱Line OA 2.0)後,品牌在推廣溝通上又面臨一次的嚴竣挑戰。當年,許多品牌正因為臉書獲客成本走揚,而將客群導入 到「聊天機器人」或「可免費群發訊息」的LINE@,希望能持續取得流量紅利。然而,光景不長,LINE@的流量紅利在LINE OA 2.0訊息費用化而頓時消失不在。

仰「賴」流量的你,該如何重新理解LINE的行銷定位?

LINE OA 2.0將全面訊息費用化,往後除非選擇輕用量,否則只要運用到發送訊息推播就需要一定的費用。而費用的計算方法,與簡訊計算雷同,主要差別在單則發送費用不同。

從以往「群發」免費到按量計算,成本自然是增長不少。面對這股衝擊,無疑打亂許多品牌之前的行銷布局。原本只要想辦法引流到LINE@就不用擔心後續溝通成本,儘管會有一定的封鎖率,但依舊是一個免費的溝通管道。然而,現在卻再也無法隨心所欲的發送。想要得到這問題解答前,可以先思考品牌該如何重新理解LINE的行銷定位呢?

從LINE公告的內容可知道有以下模式是免費!

  • 一對一聊天
  • 關鍵字回應

我們依然可以透過LINE OA 2.0跟好友一對一聊天或客服,這一段免費。我們可以設定關鍵字回應,提供好友使用尋找相關資訊。但只要有關發送訊息,只要過了免量門檻量後,就一筆筆收款。在這裡,我們至少有一個理解是,LINE OA 2.0至少有 「免費客服」 功能可做行銷定位。這也真的有品牌如此應用,參考如下:

以天藍小舖LINE為例.png
以天藍小舖LINE為例。

接著是棘手又熱門的問題,即群發功能怎麼辦?關於這個問題,的確像變了心的女友回不去了。我們只能在費用化的基礎上去精進訊息發送的功能。以往因為免費,我們可以群發海灑。在費用化後,我們該思考的是如何更精準,朝往廣告投資報酬率的角度去思考。結合LINE OA 2.0 在API串接更加彈性的特點,將費用化往分眾化前進,更進一步再往個人化去強化。 如圖:

LINE OA2.0推波操作.png
LINE OA 2.0推播操作示意。

詳細來說,因為訊息費用化已無法透過任何時間寶石來挽回。在此基礎上,我們必須思考如何將訊息發送到對的好友身上,也就是達到分群的效果。而這一塊在LINE OA 2.0官方釋出版本上,目前僅提供 「年齡、性別、地區、加入時間與作業系統版本」

這五項對於產品種類多元、引流來源多元、或者會員數量大的品牌來說,其實是遠遠不足。而透過LINE API應用,如同遊戲外掛一般,能解決這類問題,即強化官方版本在分群功能上的不足。而分群的基礎,建立在加入賴好友後因為其行為打上專屬標籤。 例如:透過問券、問答、遊戲等,進而為好友打上可分群的標籤。

當透過LINE API強化對用戶作標籤後,日後群發上可以取得更有意義的好友做訊息推送。例如:有一家母嬰專賣店,當舉辦線上婦幼展活動時,就可以利用嬰兒副食品的標籤作篩選發送。此時,因為選擇的受眾夠精準,不是廣灑,得到的回應與轉換勢必較好。

賴API行銷應用 — 品牌仰《賴》的成功關鍵 / GBMH 57 場活動
賴API行銷應用 — 品牌仰《賴》的成功關鍵 / GBMH 57 場活動

甚至,如同facebook pixel追蹤功能,透過LINE API串接也能在賴中重現電商追蹤的效果,達到個人行為化再行銷的效益。也就是,當有人透過LINE API串接的官方帳號進行電商瀏覽、加入購物車等行為,可以因為事件觸發來評估要不要進行「再行銷」。即一群加入購物車未購買的好友,將能在官方帳號中收到剛才瀏覽過的產品項。像這類個人化行為的追蹤,補足原先LINE OA 2.0的不足,在效益追蹤上獲得完善的落實。

值得一提的是,臉書再行銷來說,下給誰我們並不知道,我們只知道有一群人符合某個再行銷的條件。但在含有LINE API串接的LINE OA 2.0可以知道誰符合這個條件。注意!是哪一個人都可以知道,其姓名、信箱一覽無疑。(當然,前提是該好友已授權個資給品牌使用才行)

當捉到200個加入購物未購買的好友,再推播促銷訊息給他。假設符合這條件的人其轉換率有5%,且平均購買金額是$800元,ROAS = (200*5%*$800 / 200*$0.2 )= 200 倍。 這就是精準個化人操作下的可能性。但這點在臉書廣告再行銷上,是相對困難。因為在臉書的世界裡,目標受眾太小可能廣告連打都打不出去了。但賴可以!它能單點打擊。

因此綜合以上,迎接LINE OA 2.0的世代,我們可以免費不需費用的方式運用,也可以採分群與個人化做廣告投放用。所以,一個仰「賴」定位的結論為:

  • 一對一客服 ── 品牌與客戶之間的客服溝通平台
  • 精準廣告系統 ── 品牌與不同標籤意義的廣告平台

「賴」以為生的背後,讓我們進一步思考【流量管理】的可能?

掙得流量紅利是許多企業的競爭優勢。然而,追隨的同時,是否能為品牌建立穩定的另一個流量源,筆者認為是同步重要。如同投資圈的名言:雞蛋不要放在同一個籠子,流量何嘗不是呢?

之前有分享過兩則關於流量管理的概念,提供各位做延伸閱讀:
流量池下的省思!重新解構你所認知的電商營運公式後再出發
流量池中省思與「重視」行銷的本質!揮別營運的流量之困|流量池讀後感

像是LINE OA 2.0將訊息費用化後,除了可透過API強化對分眾再行銷外,更值得我們思考的是如何將「群發」功能找回來?甚至,透過「群發」達到與用戶建立關係,引發更多社群發酵的可能呢?

關於這部分的答案,建議朝更全面的平台應用思考可能性。當LINE不給我們群發時,難道就沒有別的平台能補上這個不足嗎?如果有的話,再結合LINE OA 2.0,是不是就很完善呢?

若你問我心中的解套是什麼?我會回答你:去思考與建議「完整的社群生態系」吧!

本文由江仕超授權轉載自其Medium

責任編輯:陳建鈞

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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