尋找流量寶藏:一飛衝天的背後,小心流量毒蘋果
尋找流量寶藏:一飛衝天的背後,小心流量毒蘋果

Google、Facebook等各大平台演算法的變動,應該是許多行銷人員心裡的痛。但真正可怕,也更具有殺傷力的,可能是讓你放鬆警戒的流量「毒蘋果」。

你是不是也曾有過一覺醒來,文章搜尋曝光量一下少了數萬次,或是社群觸及率掉了一大半的經驗?

做為一個品牌、一間企業或是一家電商,基本上都避不開要與Google、Facebook、Instagram等各大平台為伍。但哪怕僅僅只是一條程式碼的變動,都可能瞬間摧毀品牌、企業或許努力數月,甚至是長達數年所積累下來的內容和流量基礎。

以近期來說,因為Google演算法的調整,要想和過去一樣,透過多篇相同主題的不同文章,大量搶占關鍵字第一頁搜尋結果的情形,基本上已不復見。

無法改變演算法,但可以改變「回應演算法」的速度

不過對有經驗的行銷人而言,與這些大平台背後的演算法奮戰,畢竟都不是一天、兩天的事了,基本上已經可以稱之為日常。即便這些變動發生的時間、內容、細節難以預測,更無法左右,但如何盡可能在最短時間內讓流量恢復到正常水準,仍然是品牌、電商可以著力的。

以筆者過去的經驗為例,透過文章追蹤工具,可以在演算法改變的第一時間,找出流量出現異常的內容。即便無法立刻知道造成異常的原因並予以調整,但至少已經可以先從逾千篇內容中快速收斂,找出原因和共通點,再透過各種小實驗重新優化,嘗試讓文章的SEO(Search Engine Optimization搜尋引擎最佳化)排名重新回升。

其實這就像是進入一個新社群平台,或是開發新市場一樣,只能靠認真做功課和快速試錯,才能一步一步爬出天堂路。

而一般來說,比較好的情況或許兩、三個星期,在調整過後,流量就會逐步恢復正常。但當然也會有遲遲找不出原因的時候。實際上,我們就曾經在「文章授權轉載」這件事上嘗過苦果。

去年(2018)以前,將文章內容授權給合作對象,搭配連結導流這件事,對於原創內容的SEO是加分的,但這件事情卻在今年出現翻轉。我們發現自家許多原創內容,現在SEO排名反而落在我們授權給合作夥伴的文章之後,至今仍不清楚問題的癥結出在哪裡。所以目前能做的,就是更審慎評估後續的文章轉載授權合作。

「助攻技巧」可能是比演算法更可怕的毒蘋果

然而,即便找不出明確答案,我們由此也看到,

爭取SEO排名的大方向其實沒有改變,如「內容的完整度」、「較低的跳離率」等好內容應該具備的條件,依舊會帶來加分。只是過往能夠創造「助攻」效果的技巧失靈。

而過去的經驗也告訴我們,各種 「刻意迎合」 搜尋引擎演算法的優化、助攻技巧,可能會是比各大平台演算法變動更要小心的 「毒蘋果」

我曾經有一個與海外市場的合作經驗,透過合作夥伴旗下KOL產出的內容,經常可以在當地搜尋引擎獲得很好的搜尋排名,透過這樣的合作也曾將創造出不小的流量、帶動業績成長。

只是好景不常,有一天該市場的流量莫名地大幅下滑,我們進一步了解後才知道,原來過去合作夥伴展現出來的高超SEO表現,來自於自家開發的「黑科技」。但在搜尋引擎改變演算法之後,黑科技也瞬間失效,這個合作的內容也瞬間掉了近1/3的流量。

而當時因為該夥伴高超的導流能力,讓我們一度放鬆了警戒,將心力轉移到別處,因此,當夥伴陷入流量地獄時,我們也沒有能夠即刻填補缺口的能力。最終我們只能一個KOL、一個KOL去談,才終於在約莫兩個季度之後,讓業績逐步回升到原本水準。

這麼做雖然耗時,卻更能確保每一個合作的KOL都是憑藉著扎實、優異的內容,而不是靠同一套導流手法爭取SEO排名,如此即使搜尋引擎的演算法有所變動,我們也不至於遭受太大的衝擊。

流量來得快、消失也快,「新創」更要提高戒心

而在這次事件中,我們也學習到,

「可以快速累積流量的夥伴,更要注意他的流量怎麼來」。

因為走捷徑得來的流量,也可能消失得更快。特別是對於時間和人力機會成本比金錢來得更高的新創團隊而言,更需要提高警覺。

畢竟,如果是花錯錢,最終付費廣告沒能帶來預期中的訂單,那就認了吧,也不至於有後遺症。但如果是找錯夥伴、放錯力氣,那過去累積起來的內容行銷效益,卻可能會像被推倒的骨牌一樣,付諸流水。

當然,你可能會問,「當下看到流量可以快速成長的方法,難道不用嗎?」不可諱言,這確實是很大的誘惑,實際上,如果真的再發生一次,我也還是會選擇合作。只是這一次,我心裡會清楚知道,這可能是一單來得快、去得也快的高風險生意,所以在搶快流量的同時,我會記得同步堆疊穩健流量,以降低「快流量」的占比,平衡風險。

如此,即便有一天合作夥伴的流量垮了,我也將不需要再花費長達兩個季度的時間,讓業績回復到原來水準。

責任編輯:陳建鈞

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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