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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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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