尋找流量寶藏:尋找第二成長曲線,真正該變的其實是商品策略
尋找流量寶藏:尋找第二成長曲線,真正該變的其實是商品策略

想像流量經營是一場無止盡的接力賽跑,若能讓每一棒在體力下降之前的巔峰跑速,就將棒子交到下一名跑者手中,將大大有利於加快全隊速度,也能夠拉長隊伍能夠到達的最遠距離。如同英國管理學大師韓第(Charles Handy)針對企業經營提出的 「第二曲線」(The Second Curve) 理論,流量經營其實也適用相同道理。

然而,在成長動能到頂之前,應該事先為第二成長曲線做好準備的道理雖不難理解,但該如何找到下一位完美接棒者,往往才是問題所在,特別是行銷人員經常會用錯力氣。

何謂用錯力氣?以最容易面臨成長瓶頸的付費流量購買為例,行銷人員應該都知道,今年若只想維持和去年相同的廣告預算,那麼在市場競爭持續升溫的情況下,恐怕就只能做好面對ROAS(Return on AD Spending廣告投資報酬率)衰退的心理準備,以旅遊業而言,年減幅度大約會落在15%。

當流量成長進入高原期,你該變的是「產品」

換言之,如果不想看到流量下滑,最直覺的作法,可能就是以拉高15%廣告預算的方式,來守住流量。但我們也都很清楚,這麼做就算真的把流量給維持住了,卻也無可避免會讓投資報酬率的數字變得難看。

事實上,要想在守住「預算」的同時也保住「流量」,還有另一條路可以走:改變產品策略。

雖然流量經營看似行銷團隊的工作,但如果只是一直拘泥於行銷預算上的調整,或只專注於各種優化手段的使用,例如思考什麼時段的轉換率比較好、或是糾結在行動端跟桌機的配比等等。

當一條路已經從上坡走入平穩高原時,這時付出的努力是很難獲得同等回報的。因此,這時藉由「開發新產品」創造第二成長曲線,會是比專注在媒體優化更有效的方法。

而這麼做帶來最顯而易見的一大好處,就是可以因應新增加的商品,去購買相對應的關鍵字。當然,這時就得要再思考另一個問題:「商品策略怎麼來?」答案是:「從市場需求來。」

從「關鍵字」找出璞玉,為行銷創造空間

首先,消費者搜尋的關鍵字,一定程度反映出了市場的需求,如當消費者在網路上搜尋各家樂園門票,這時購買意圖其實已經相當明顯。因此這些搜尋關鍵字的熱度,就是商品開發的一大依據。

當然,如果只是去競逐那些最熱、人人都想搶的「大字」,如迪士尼門票、六福村門票,那麼就算第二成長曲線衝出來了,恐怕ROAS也會跟著掉到新低。

所以如果要將ROAS也一併納入考慮,就得更進一步去找出這些熱門搜尋關鍵字當中,有熱度,但競爭程度相對較低,曝光成本也因此較低的「璞玉」,然後再將這些資訊交由BD(商業開發人員)去建立更豐沛,且打擊率也更高的商品庫。

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若要將廣告投資報酬率也納入考慮,就得進一步找出熱門搜尋關鍵字當中,「有熱度,但競爭程度相對低」,曝光成本也因此較低的「璞玉」,才能創造新的成長空間。
圖/ Rawpixel.com via shutterstock

一旦商品開發出來,這時行銷團隊就不只可以去購買關鍵字,拉升SEM(Search Engine Marketing,搜尋引擎行銷),也可以寫文章搶SEO的免費流量。

總歸來說,必須先有「新商品」,後續才能有更多的行銷作為。

當然,如果目標只是要在短時間內衝高新客數,或是App的下載量,而不是以長期永續的發展為主要考量,就未必要採取這種穩紮穩打的作法,而是可以選擇更快速高效的捷徑,如祭出折扣下殺、高額補貼等各種誘因。

今天的成長,會成為明天的包袱

不過這麼做的後遺症也是很明顯的。請記住一句話:「今天的成長,會成為明天的包袱。」

試想,如果今天是你拿到蔡依林台北演唱會的門票銷售權,以6.6萬張門票瞬間秒殺的熱度,不難想像這對流量和業績貢獻有多補。但問題是,如果明年這個時候沒有蔡依林演唱會怎麼辦?

類似情況,今年如果把折扣殺得很深、廣告量加大、或是推出各種獨家限量商品等,這些作為所換來的流量和訂單或許可以滿足今年的目標,但明年呢?同樣的作為在明年是否還可以持續?或是否能夠找到相同份量的替代商品?如果答案是不行,屆時要面對的,恐怕就會是一個比今年更大的成長缺口。

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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