流量紅利消失,運用「MVP」掌握數位廣告新決勝點
流量紅利消失,運用「MVP」掌握數位廣告新決勝點

2012年是我與家人第二次創業時期,正好遇上智慧型手機崛起、社群媒體FB、LINE起飛,那時我們即透過自建in-house的行銷團隊,成功投入並搭上了數位廣告成長浪潮,帶動旗下平台的快速規模成長,到現今已進入廣告AI化的下半場,

「科技」不斷推動數位行銷的轉變,就像一條陡峭的學習曲線,你必須不斷學習、不斷吸收,然後帶領團隊去實踐,並具體地測試找出最佳方案,讓數位廣告成為事業上的一大助力。

2011~2018年台灣數位廣告總量統計與成長率
2011~2018年台灣數位廣告總量統計與成長率
圖/ 台灣數位媒體應用暨行銷協會(DMA)

這兩年數位行銷真的格外不容易做,最重要的原因就是導流的難度變高了!

因為越來越多企業投入,大家都追求 「轉換」 的狀況下,整體網路競價市場的廣告成本就變高,這即是供需原則的體現,而電子商務平台相較於品牌商又更追求最終轉換,也就是廣告投放是否能夠帶來「實際訂單」,所以我們在數位廣告的策略技術上需要更精實更卓越。

我常常都跟團隊說,過去的成功不代表未來的成功,我們必須改變過去的思維,讓自己一次又一次跟上現階段流量趨勢環境的變化,才有可能因應這越來越複雜的流量環境。因此,在面對近年來廣告流量紅利消失,我以MVP(Mobile、Value、Personalization) 來布局目前市場上的三大廣告策略,跟大家分享也請不吝指教。

數位廣告MVP
以MVP數位廣告策略迎戰流量紅利消退
圖/ 生活市集、松果購物、365超市共同創辦人 廖家欣

1.別管數字了!跟隨趨勢將廣告策略以「行動+影音」優先

Google的營收約85%來自廣告,而其中行動搜尋廣告和Youtube就是Google廣告的兩隻金雞母,同時再看到2019年Facebook第二季財報顯示,行動廣告營收占Facebook 廣告營收達94%,近年也開始推出了Facebook Watch影音頻道等搶攻行動眼球。

「消費者在哪裡,你的廣告就應該在哪裡」,這個道理相當顯而易見!

現今人手一支手機的時代下,競爭無疑已經從 「流量競爭」 轉向 「用戶注意力競爭」,從產品及廣告渠道就不斷發現順應需求趨勢出現的新媒體風向,而這些影音流量入口,將有望成為企業的新增長點。

但是如果你現階段實際去投放廣告到這些影音平台,極有可能會很失望的發現,從廣告投報率的角度是不如預期的,這其實也不會太意外,因為目前大部分的人在看影片的時候不會想要中斷,當他點了廣告就會跳離現在他正在沉浸的體驗,可是即便如此,我認為現在就應該提前優先布局「行動+影音」,因為這個場景很像2013年時候「行動廣告」剛起步,許多廣告主並不願投入,因為當時成效並不好,我們公司在當時率先投入搶下一席地奠定了這幾年的表現,讓我們深刻體認到

行為習慣是會漸漸隨著時代科技轉移的,當你嗅到風向就要趕緊投入,因為往往藍海就是在大家還沒有一窩蜂湧入的時候,才是最佳的機會點。

2.不只是找新客人,從「現有會員」身上開發出更多價值

流量紅利消退,大家焦慮的是要如何搶占新的流量紅利,但是,隨著競爭加劇、廣告成本越來越高的狀況下,想靠直接流量變現獲利的紅利時代已經不再,我們必須更現實的去面對這個網路世界的快速轉變,也就是不管你在哪個行業,流量不斷漲價,ROI(Return On Investment)只會越來越低。

順應趨勢時代找到最佳廣告方案是我們一直努力的方向,以電子商務為例,在我們創業的時候,大部分的電商是用CPC(Cost Per Click)來衡量流量價值,在那時候我們公司就已經捨棄CPC用ROI來衡量廣告投報,也就是我們並不在意每次點擊的費用,我們在意的是每一塊廣告費能帶來多少營收,多貴的點擊和流量我都願意買,只要衡量ROI是正的即可,但ROI是一個「瞬時」的概念,它指的是當下投入的成本在一個短的時間內(一般是7天,時間長度timeframe依照各產業各家定義不同)的回報。

到了現今廣告紅利消失,企業除了ROI之外,更應該注意「用戶的終身價值」(Lifetime Value)是否大於單次的ROI,以我的經驗來看,能創下高回購率的忠實消費者通常是有另外下載平台App的消費者,而回購率是一個衡量你的business是否健康的重要指標,因為回購率代表你的客戶會回頭再買你的商品或服務,我們內部集結了PM、數位行銷、工程師、資料科學家各方人才組成專案小組,努力投注大量的資源在如何提高消費者的「回購頻次」和「單次毛利」,從現有的會員基礎中挖掘出更多的新變現模式。

3.盡快跟上「程序化廣告」,打造高度「個人化廣告」是趨勢

在去年我們最常被問到的問題是:為什麼2017年所有電商的痛點都是廣告漲價,但是同為電商,也同樣投入大量數位行銷廣告費的創業家兄弟,卻屢創佳績?

其中之一的關鍵即是投入程序化廣告(programmatic advertising),是指利用數據與廣告平台的技術,以最有效率的方式購買媒體廣告,程序化廣告非常講求「效率」和「精準」,你不需要配置人力針對你網站上的千百個商品寫文案,下廣告,也不需要設定受眾,一切都是「自動化」、「個人化」,而這樣的廣告遠遠比過去傳統數位廣告靠手工的方式更精準,透過設定競價和目標觸及率等參數,系統會將這些參數與受眾行為的數據做整合,達成高度瞄準目標群眾(TA)的投放,將有效的提升廣告的ROI。

自動化動態商品廣告
創業家兄弟(8477)與松果購物(6740)和創業家旗下今年新創立的365超市,透過智慧出價策略+客戶端(精準觸及定向)的廣告組合,實現程序化購買與自動化廣告,花相對少的資源創造行銷效果最大化
圖/ 創業家兄弟行銷總監 張雅絜

我一直認為在數位化的時代,現在要打的不是「資本戰」而是「科技戰」,唯有在新創與科技上著眼,企業才有機會勝出,

而我也堅信科技以「人」為本,在未來的發展中,越來越多企業了解到以消費者為中心的重要性和趨勢,而高效企業一切成長的本質還是「人」,你必須有人才、有團隊可以協助你用科技去讓你的企業跑得更快。

願意嘗試、擁抱失敗的團隊和企業文化是珍貴的,有的時候,我們都太想要成功了,卻忘了沒有人是一步就成功的,越早布局,越早投入,越早下定決心,給團隊時間和犯錯的空間,相信科技改變世界的力量,我們才有可能找到突破終局的可能性。

責任編輯:陳建鈞

《數位時代》長期徵稿,針對時事科技議題,需要您的獨特觀點,歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw,文長至少800字,請附上個人100字內簡介,文章若採用將經編輯潤飾,如需改標會與您討論。

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場。)

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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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