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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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場。)

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代理式商務來襲:萬事達卡與NCCC攜手產業打造信任新基礎
代理式商務來襲:萬事達卡與NCCC攜手產業打造信任新基礎

隨著代理式 AI(AI Agent)的快速普及,其在商務交易中的應用也從智慧搜尋、商品比價一路延伸至自主下單,逐步形塑出全新的代理式商務(Agentic Commerce)模式。為因應此一趨勢,萬事達卡攜手聯合信用卡處理中心(NCCC)於 15 日舉辦「 AI 時代支付安全與數據信任高峰會」,匯聚產官學界專家共同交流,深入探討代理式商務下的支付授權與驗證機制,以及 AI 時代金融監理的演進與詐欺防治重點。

萬事達卡台灣區董事總經理陳懿文表示,無論交易是由人或代理式 AI 發起,都應該在安全可信的環境中完成,萬事達卡將持續強化支付安全的把關能力,不僅著眼於風險控管,更期望將「信任」轉化為未來創新的基礎與成長動能。聯合信用卡處理中心董事長桂先農則認為,面對 AI 浪潮,支付安全已不再只是技術問題,更要在消費體驗、數據運用與隱私保護之間取得動態平衡。金融監督管理委員會主任委員彭金隆表示,金管會未來將持續秉持安全與發展並進的原則,致力於打造可信賴、穩健且具有包容性的環境,加速金融 AI 應用的發展。

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金融監督管理委員會主任委員彭金隆特別出席,表示金管會核心理念為「負責任創新」,並於2025 年成立『金融科技產業聯盟』,期待結合金融周邊單位與金融機構的力量,打造可信任及穩健的AI 金融應用環境。
圖/ 數位時代
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萬事達卡台灣區董事總經理陳懿文(左)攜手聯合信用卡處理中心董事長桂先農(右)致詞不約而同提到:面對 AI 浪潮,支付安全將會是如何在消費體驗、數據運用與隱私保護之間取得動態平衡的治理課題。
圖/ 數位時代

AI Agent 重新定義消費旅程,萬事達卡提 4 大要素保障支付安全

Google Cloud 台灣技術總經理林書平認為,代理式商務正在重新定義消費旅程,而 Universal Commerce Protocol(UCP)則是支撐這場變革的關鍵。他表示,UCP 就好像電商界的 Type-C 接口,可以串聯不同代理式 AI 與電商平台後台系統,讓代理式 AI 可以根據消費者需求,自主完成商品搜尋與推薦、比價到下單的交易流程,打造更即時、更個人化的消費體驗。

在此情況下,支付不再只是交易流程中的最後一步,而是串聯個人化服務、授權機制、風險控管與信任的核心環節。萬事達卡數據與顧問服務部資深副總裁戴輝瑾指出,要確保代理式商務下的交易安全,必須具備 4 個關鍵要素,包括可驗證代理式 AI 身份、明確的使用者授權、確保代理式 AI 執行的任務沒有超出授權範圍,以及在發生爭議時,能透過公開透明且可追溯的機制進行處理,確保各方權益。

此外,他也強調,風險管理不應侷限於付款當下,需從交易前、交易中、交易後到持續性的監控,建立端到端的治理架構。為此,萬事達卡推出多元解決方案強化整體防護能力,包括以 Identity Solution 強化數位身分驗證、以 Decision Intelligence Pro 提升即時風險判斷能力、透過 Ethoca 優化爭議處理流程,以及藉由 Recorded Future 提供即時網路威脅情報,全面覆蓋交易生命週期,打造更完整的支付安全生態系。

AI 監理邁入新階段,以信任為核心的監管新框架

從監理角度來看,AI 所帶來的變革也同步改寫治理思維。金管會銀行局局長童政彰指出,監理機關不僅要加強國際合作,更應深化與金融業及科技業的對話,建立更開放且具前瞻性的監理模式。進一步針對代理式商務來看,政大金融AI創新中心主任王儷玲認為,金融監理重心應由模型與資料管理,轉向代理式 AI 安全,尤其當 AI 可以代理消費者進行支付時,如何確保代理式 AI 在授權範圍內執行交易,將成為未來的監理重點。

在國際監理趨勢方面,萬事達卡數據與顧問服務部副總裁 Audrey Wong 分析亞太與全球支付生態並指出,AI 時代的監管核心已轉向「以信任為基礎」,金融業在應用 AI 時,必須具備可解釋性、可問責性與可稽核性,確保決策透明且可追溯。同時,隨著詐騙與洗錢行為跨境化,監理機制也應向外延伸,確保跨境一致性,並透過如 ISO 20022 等標準強化資料透明與治理能力。

回到金融機構實務面,國泰世華銀行數據長梁明喬表示,代理式 AI 將對既有支付與風控機制帶來結構性改變,以信用卡支付為例,過往的驗證重點在於是否為本人,但在代理式 AI 情境下,則轉變為驗證 AI 的身份、授權來源與行為意圖。未來,隨著代理式 AI 的普及發展,授權與權限管理將變得更加重要。

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關鍵對談以「AI 時代的資安監管趨勢與企業應對策略 」為題,左起邀請:數位時代總編輯 王志仁主持及重磅與談人國立政治大學金融 AI 創新中心主任 王儷玲、國泰世華銀行數據長 梁明喬及萬事達卡數據與顧問服務部副總裁 Audrey Wong與會。
圖/ 數位時代

AI 詐騙升級,聯防機制成新關鍵

最後,本場研討會亦聚焦討論 AI 造成詐欺風險升級的議題。台灣大哥大資訊長蔡祈岩觀察,詐騙已從單一管道演變為跨平台、跨場景的複合型攻擊,尤其是假冒「代理式 AI 」的詐騙手法,透過對話引導消費者提供個資與支付資訊,正成為新興且高風險的威脅來源。

萬事達卡 Franchise Innovation 副總裁Dennis Koh 進一步歸納出 3 大詐欺發展趨勢。第一,Deepfake 服務化使詐騙門檻與成本大幅降低。第二,詐欺行為跨境化與遠端化,已經突破地理限制、走向全球攻擊。第三,社交工程從大量投放釣魚信件,轉為高度個人化、難以辨識的精準攻擊。

面對詐欺手法持續演進,聯合信用卡處理中心風險管理部資深協理李錦堯表示,聯卡中心正透過區塊鏈與FIDO生物識別技術,打造無密碼的數位身分認證系統,並結合AI數據模型提升TRACE風險預警系統的效能。未來,聯卡中心將持續優化模型,並建立跨機構資料共享的聯防機制,整合發卡機構與國際組織資源,以提升整體防詐能力,對抗日益複雜的詐欺攻擊。

代理式商務將為消費者帶來更好的消費與支付體驗,但同時也對安全、治理與信任造成更大的影響,促使產業必須從單點防護走向跨機構、跨生態系的整體治理思維。在此趨勢下,萬事達卡將持續扮演關鍵推動者角色,攜手監理機關與產業夥伴,強化支付安全標準,推動台灣支付產業的監管框架與創新發展,打造兼顧效率與信任的數位商務環境。

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回應AI 代理經濟下的詐欺防制與個資挑戰,本論壇特別邀請台灣大哥大資訊長 蔡祈岩、聯合信用卡處理中心風險管理部資深協理 李錦堯、萬事達卡Franchise Innovation副總裁 Dennis Koh交流趨勢觀點。
圖/ 數位時代

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