假數據刷不停,破壞網路生態!行銷得藉由「品效合一」來躍過流量陷阱
假數據刷不停,破壞網路生態!行銷得藉由「品效合一」來躍過流量陷阱

流量少、流量貴的問題已經讓企業和創業者應接不暇,然而在供需關係不平衡的情況下,牟取暴利的野心也在暗中滋生。企業一邊要想盡辦法提高流量增速,一邊還要和各種流量陷阱鬥智鬥勇。

「我們的媒介供應鏈充滿了黑暗和欺詐。我們需要清理它,並將我們節省下來的時間和金錢投入到更好的廣告中,以推動銷售的成長。」這是不久前,寶僑首席品牌官畢瑞哲(Marc Pritchard)在美國互動廣告局(IAB)2017年度領袖會議上發表的演講,將炮火直指媒介供應鏈中的弊端。

編按:由中國知名行銷人楊飛所提出的「流量池」,其行銷思維的核心是,透過不同手法的運作經營流量,並運用較低廉的成本獲取流量,進行更有效的轉化;以及對尚未發掘的流量進行更精準的開發,進而獲得更多的流量。

本書結合了楊飛多年的實戰經驗和大量洗版案例,乾貨多,實操性強,讀者可以藉此找尋企業有關流量貧乏、轉化率低、行銷無力以及面臨行動端轉型等問題的解決方案。

媒介透明問題對於業界而言並不算陌生。在2016年的紐約廣告週上,「透明」和「信任」成為大會熱議的關鍵字,流量作弊已是行銷行業的全球化問題。廣告主不敢投放數位廣告,企業對數位廣告行業的不信任達到臨界點。

紐約廣告週_awnewyork
一年一度的紐約廣告週期間,世界級的廣告人才齊聚一堂,探討代理商、消費者、科技的三角關係,以及未來的發展潛力和行銷手法。
圖/ awnewyork網站截圖

世界廣告主聯合會(World Federation of Advertisers)預計,在未來10年內,流量欺詐將會成為犯罪組織的第2大市場,僅次於毒品販賣。

2015年,美國國家廣告協會的調查顯示:23%的影片廣告有曝光水分,展示廣告占比11%,廣告主的投放損失達到63億美元。2016年,這個數字上升到72億美元。從資料中可以看出,媒介的不透明不僅嚴重浪費了企業的預算,更影響到了衡量與評估媒介投放的有效判斷。

這也就不難理解為什麼企業和廣告主對媒介透明度和廣告可見性迫切關注,因為他們真的想知道廣告費究竟花到哪兒去了。

在微信上,不論是公眾號的「殭屍粉」或「刷」出來的點擊量,都是最常見且心照不宣的作弊舉動。2016年9月,微信公眾號「刷量工具」癱瘓事件,就將眾多「微信大號」打回原形,真實閱讀量被曝光,比如,5萬以上的一篇稿件,可能只有3百多個真實閱讀,讓廣告主觸目驚心。

殭屍_zombie
與潛水的粉絲不同,用「殭屍」來形容那些充數字、但不具活躍互動效果的假粉絲再適切不過了。
圖/ shutterstock

流量欺詐問題涉及供應鏈上的每個人 ,從廣告技術供應商、代理公司、交易市場到廣告主,每一個環節都會受到影響。任何一個廣告主都不喜歡投放的「黑洞」,數位媒介雖然已成為主流,但是透明可見和權威協力廠商監測都還不太到位。

這也是2017年以來,很多廣告主棄投DSP(需求方平台)而願多花錢轉投傳統媒體的原因。但是,傳統媒體的廣告投放,又怎麼能快速地看到效果轉化,這也是超級流量池思維要思考的問題之一。

網路企業「流量下鄉」,重返線下扳回市占

隨著紅利的消耗殆盡,線上低成本流量越來越少,加上流量欺詐問題屢見不鮮,越來越多的互聯網創業者深陷流量之困。(編按:中國普遍將Internet譯為「互聯網」,對照台灣的譯名「網際網路」)

線上流量之困中掙扎無果後,一些互聯網企業開始了新最直接的例子就是之前素有「互聯網新貴」之稱的小米,那時互聯網上流行著這樣一句話:「站在風口上,豬都會飛。」這裡的風口其實就是流量入口。

小米依託於互聯網紅利期的流量爆發,順勢而為,估值也是扶搖直上,賺足了線上流量紅利。但過去2年,小米過得並不舒坦,相繼被深耕線下門市的OPPO和vivo趕超,市場占有率也一度跌出了全球第5。

小米之家台北信義威秀店
小米流量下鄉的戰略擴及全球,圖為小米布局信義區一級戰場的實體門市。
圖/ 小米

在三、四線城市甚至是農村,OPPO和vivo的門市幾乎隨處可見。在互聯網還未滲透到這裡的時候,通路滲透讓OPPO和vivo的門市成為新的流量入口。也正因為如此,它們打敗了小米、三星和蘋果,贏得了線下銷售的最後十米。

於是,標榜只在互聯網上售賣的小米也開始開線下門市了。截至2017年8月,小米已經開了156家「小米之家」,預期3年時間開到1000家。小米也在投身線下後重回全球前5。

無獨有偶,同年,京東的首家線下店「京東之家」在長沙開業;阿里巴巴線下無人便利店試營運,推出「盒馬鮮生」;騰訊微信首家官方品牌形象店WeStore 已經在廣州正式開業;3隻松鼠在安徽蕪湖開出了首家體驗店;百草味在砍掉線下轉型電商的第7年宣布重回線下,啟動「一城一店」計畫……

楊飛《流量池》
當所有人都把精力專注於線上流量的「風口」時,殊不知這時的線下流量早已變成了一個「窪地」,儲存著數倍於線上的流量。

畢竟線上流量已被充分挖掘,無論怎麼投放都不會再有爆發式成長。「下鄉」深耕線下,這一互聯網窪地也就成了新的流量出路。說到「流量下鄉」,就不得不提「刷牆熱」了。

以前刷牆廣告都是「優生優育豬飼料」,現在是淘寶、百度和花椒─ 「生活要想好,趕緊上淘寶」「要想生娃蓋別墅,致富之路找百度」「花椒直播玩法多,婦女主任變主播」……

刷牆廣告_廣告_牆_中國
刷牆廣告為中國三/四線城市,經常出現在大街小徑旁平房建築的牆面廣告,該廣告最早出現的內容為中國政府的政策與精神標語宣傳。
圖/ shutterstock

其他互聯網企業也緊隨其後加入「刷牆」的陣營。互聯網企業用「刷牆」開始了和線下農村用戶的溝通互動。

農村人口占中國人口將近一半,雖然他們大多數人和互聯網保持著距離,但隨著移動互聯網的滲透,中國60多萬個行政村所形成的這片互聯網窪地,其實潛藏著巨大的流量。

再以電梯框架廣告「分眾傳媒」為例,他們把線下不起眼的電梯承包下來,打包出售給廣告主,也將線下流量玩得風生水起。

可以設想,結合LBS(行動定位服務)和使用者資訊蒐集,分眾傳媒也可能成為O2O(線上到線下)的線下精準媒體,給不同社區用戶投放不同的電梯廣告。

儘管線上絕大部分流量被BATJ(百度、阿里巴巴、騰訊、京東)、今日頭條和影片網站所壟斷, 但分散的線下流量也讓中小玩家看到了分一杯羹的機會。

從大樓電梯到社區超商,從共用單車到無人便利店,越來越多的線下場景被開發和挖掘出來,線下流量彷彿成了「取之不盡、用之不竭」的「新窪地」。

2017年,隨著BATJ新零售題材的介入(阿里盒馬鮮生布局中國,騰訊100億元收購男裝品牌海瀾之家等),線下主要流量(好位置,好形態)也可能在未來繼續成為少數巨頭的壟斷,傳統企業將面臨更為嚴峻的流量之困。

串聯線上與線下,匯聚聲量與效果是必然趨勢

在流量問題之下,企業如何行銷破局?簡單地講,當前行銷已經分成兩個流派: 品牌流和效果流

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無論品牌流或效果流,能將品牌聲量與行銷效果轉換為金流才是最重要的。
圖/ shutterstock

品牌流,以傳統媒體或廣告公司、公關公司為主, 偏重品牌帶成長的行銷方式 。大部分品牌行銷是透過品牌內容帶來的長期關注,也為企業和品牌帶來更多美譽和忠誠度,進而創造銷量。和銷售的直接關聯度不強。

效果流,是互聯網時代的產物。從傳統互聯網到移動互聯網,從PC端到行動端,以數位精準投放的形式,以效果為導向來做行銷。

很多新興概念出現,像最早的SEM(搜尋引擎行銷)、SEO(搜索引擎優化),以及這些年興起的DSP、feeds(資訊流廣告)、成長駭客等。

在多年的行銷工作中,我深刻地感受到兩點:

● 企業行銷不僅要品牌,更需要效果。
● 在移動互聯網上做行銷,必須追求品效合一。

什麼叫「品效合一」?品效合一就是企業在做行銷的時候, 既要看到品牌的聲量,又要看到效果的銷量 。產品要帶動品牌聲量的提升,同時品牌推廣本身也要有銷量成長。

這個觀點並不新穎,業內很多同行也一直在說,但在實際執行中卻很難給出系統方法論和衡量標準,我也是在當前行銷手段中盡量去增加流量變現的改造測試。

相對於更普遍的傳統行銷思路,針對「品效合一」幾個字,我會 更強調效果的轉化 。尤其在行動端,因為交易鏈條更短,線上支付便捷,也讓品效合一成為可能。

品牌性行銷,應盡量做好最後一米的銷售效果,不能只是賠本賺吆喝、叫好不叫座。品效合一的行銷思路,只有應用在企業的流量布局和經營中,才能快速破局,避免浪費。

責任編輯:張庭銉

本文整理、摘錄自:《流量池:流量稍縱即逝,打造流量水庫,透過儲存、轉化、裂變,讓導購飆高、客源不絕、營運升級的行銷新思維

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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