轉換率海放傳統廣告!企業行銷主流玩法出爐:聯手網紅「打團戰」
轉換率海放傳統廣告!企業行銷主流玩法出爐:聯手網紅「打團戰」

網紅不只會「圈粉」,他們的影響力已經大到讓大公司願意主動「宣示效忠」,專門「圈出預算」。

今年第二季,雅詩蘭黛(Estée Lauder)執行長在法說會上表示,將把公司75%的行銷預算用在數位廣告——尤其是社群網紅(social media influencer)。他們並未說明預算金額,但看好這項投資很快就會帶來回報。

由Influencer Marketing Hub發布的《2019網紅行銷現狀:衡量基準報告》(The State of Influencer Marketing 2019 : Benchmark Report)指出,2019年全球網紅行銷預算為65億美元,較2017年高出2倍

值得注意的是,在參與調查的超過800家全球廣告代理商和知名品牌當中,約有63%企業表態預將在2020年加碼投入網紅預算、17%維持現狀,僅5%確定會刪減相關預算與投資。

台灣也籠罩在這場全球網紅風暴裡。

根據台灣數位媒體應用暨行銷年會(DMA)統計,包含KOL、網紅在內的口碑/內容行銷(Buzz/Content Marketing)廣告量成長速度最快,2018年度成長率達30%,超越關鍵字廣告(20.1%)、影音廣告(20.2%)和展示型廣告(11%)。

網紅媒合平台愛卡拉(iKala)共同創辦人鄭鎧尹觀察,台灣因為人口和市場的限制,基本上能擁有超過30萬粉絲就算是大型網紅、5至30萬粉絲屬於中型、1至5萬是小型網紅、1萬以下可稱作微型網紅。不過,「知名度高、流量大的網紅畢竟有限,所以企業自然會將目光轉移到人數更多的中、小網紅領域,讓行銷玩法更多元,影響力不容小看。」

台灣愛普生品牌溝通部副協理鍾家榛直言,網紅行銷與產品屬性息息相關。舉例來說,他們為了推新款標籤機,一開始找親子、情侶網紅合作;隨著上市周期變化,再找手作網紅開箱,帶出各種應用,像是製作禮物緞帶、管理廚房瓶罐等,鎖定衝動消費族,如此單次營銷創造出來的最高團購業績,甚至能占台灣整體單月銷售量的10%。

另一方面,垂直領域產品與網紅搭配,更容易激盪出火花與成績。

累積與80位網紅合作的交友服務平台Paktor認為,大網紅通常能觸及較多潛在顧客,強項在於推廣品牌、新功能上線,不適合設計太多細節;中小型網紅則適合和特定目標族群(TA)溝通,兩者搭配合作的行銷成效最好,關鍵在於找到屬性相符、擁有準確TA的創作者。

Paktor數位行銷經理郝晉平說,他們曾找網紅Joeman來體驗Paktor的實體約會服務流程,原因就是看好他的粉絲對新產品的接受度較高,該次合作也順利創造比過往多3至4成的轉換率。

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交友服務平台Paktor找來Joeman體驗實體約會服務流程,成功帶動討論聲量,最後也順利創造比過往多3至4成的轉換率。
圖/ Paktor

大咖貴、熟面孔又太膩,企業靈活應戰

此外,讓網紅串連、「打團戰」,也是成功的竅門之一。設計產品電商平台Pinkoi在2017與2018年都推出「YouTuber 聖誕節交換禮物」計畫,拍攝多名網紅彼此互動的系列影片,單支影片最佳成績達160萬次點閱。

鄭鎧尹強調,##透過網紅人海戰術傳遞出來的是一種「氛圍」##,較能帶動社群內的討論。他以愛卡拉先前與遠東商銀合作的行銷社群銀行「Bankee」為例,業主就不希望將資源押在單一大網紅身上,選擇採用40位網紅戰隊並進。

行銷顧問公司OneShot也有相同觀點,執行長黃一峰曾在執行一檔衛生棉新品上市行銷案時,攜手技術團隊Tagnology分析年輕女生愛用的社群關鍵字,先找出在Instagram上具有影響力的微網紅,最後篩選出20多位網紅。OneShot再以小而美主題舉辦挑戰,邀請學生粉絲把棉片當成妝點包包小物,成功帶動討論聲量。

黃一峰指出,在他去年接觸的品牌業者當中,今年平均都在網紅行銷上加碼一成的預算;願意和中、小、微型網紅合作的比率亦大幅增加。

「台灣網友很特別,他們對太商業化的東西很有意見。」商研院商業科技應用研究所副所長戴凡真認為,網紅行銷作為一種廣告策略的難處在於不能「太廣告」,因此走向小微紅、微網紅人海戰術,頗符合現實情況,畢竟各領域的「專業咖」人數沒這麼多,「但無論玩法怎麼變化,還是要回到跟受眾溝通的原點思考。」

隨著網紅熱一再加溫,市場也開始出現「大咖喊價過高、分眾領域網紅重複出現」等問題。夠靈活的企業已提前應戰,透過大、小型網紅之間搭配、培育品牌KOL等作法,回應這場瞬息萬變的影響力之戰。

責任編輯:江可萱、林美欣

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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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