智慧內容行銷,教你聰明洞察消費者的搜尋意圖
智慧內容行銷,教你聰明洞察消費者的搜尋意圖

生活在當代的消費者,如果想要購買某項物品,不管是隨便看看也好,為了比價也好,亦或是認真地想調查市面上有哪些品牌、品項及功能符合其所需,拿起手機第一件事必然是「搜尋」。有趣的是,習慣戴上面具,對於廣告、行銷、問卷已有防備心的現代消費者,面對搜尋欄時卻會展現出無比誠實的一面。

顛覆過去可能收到消費者誇大或虛假回應的市場調查行銷研究,安布思沛提出了符合數位時代行銷需求的「智慧內容行銷」解決方案,結合了洞察消費者內心的「搜尋意圖研究」,搭配完整的「數位內容布局」,再輔以行之有年的「關鍵字優化SEO」,幫助品牌主在茫茫的搜尋大海中找到消費者真正的需求面向,進而挖掘出下一步的商機。

數位傳播時代,「品牌+效果」可望有效同步

安布思沛強調,數位傳播時代,客戶做廣告時不能只看品牌、不看成效,反之亦然;「品牌+效果」必須同步思考,而智慧內容行銷能帶來「品效合一」的成果,不會像過去一支電視廣告播到頭的年代,即使無法測知成效,也得播到合約結束為止。

舉例來說,曾有一國產電視品牌在製作廣告時,因主打產品為高畫質的專業旗艦機種電視,一開始便將對象鎖定為重視聲音、畫質、畫素的影音玩家,未料推出第一波廣告後的迴響不如預期,於是拜託安布思沛以搜尋意圖研究找出「到底誰是消費者?」

安布思沛指出,消費者對於單一產品在不同時間、不同使用情境、不同需求下會有不同的購買動機。搜尋「電視」時,消費者最重視的其實並非畫質、畫素,排在搜尋行為第一位的反而是「品牌」,彰顯出消費者對於國際品牌與國產品牌的需求不盡相同;第二則是如何搭配家庭空間的「尺寸」,接著是「價位」。

整合消費者在搜尋後進入品牌官網的瀏覽行為,還能歸類出兩大族群:一為需要電視娛樂的享受族群,一為重視護眼功能(照顧家人)及價錢的女性族群。

安布思沛表示,過去客戶較少注意女性族群,經過搜尋意圖研究後,意外找出停留率跟轉換率「雙高」的女性,之後安布思沛也針對影音玩家、娛樂享受、女性三大族群,提出三個不同的數位內容傳播切角,投放後更能即時比較不同族群間的廣告成效,隨客戶需求進行媒體優化調整,成功做到「品效合一」。

創意從消費者角度出發,完整數位內容布局

除了搜尋意圖研究,智慧內容行銷還需要完整的數位內容布局,從影音廣告、站內內容提供到站外網紅合作,顛覆品牌過去習慣「從產品出發」的單一行銷內容,改為「從消費者角度出發」的多元創意。安布思沛指出:「過去曾有官網已死的說法,現在官網回來了!官網不再是產品排排站,而是經營品牌很好的地方,官網更同時是內容平台、網購平台。」

我們觀察,過去廣告主容易遇上創意貧乏的難題,以美妝保養品牌來說,旗下可能就是一到兩支明星商品,當行銷內容圍繞著產品,總有故事說完的一天;但智慧內容行銷從消費者角度出發,挖掘出一位女性消費者的學生、上班族、媽媽、妻子等多種身分,針對白天工作、晚上約會、工作需求、天氣變化,都可能交叉碰撞出不同需求,品牌必須有本事從不同角度與消費者溝通。

「每種消費者需求都像是一朵花蕊,開出的每朵花則是一個廣告活動,它可以是網紅文章、是影音廣告、或是促銷活動,最終每朵花再導流回官網進行SEO優化,整合起來就是一座豐盛的『內容花圃』。」安布思沛如此形容智慧內容行銷的多元與豐富性。

「沒有好的內容,就不會有好的SEO!」安布思沛強調,消費者透過關鍵字搜尋後進到品牌官網,若站內只賣商品,也未必會成交,「必須搭配相對應的內容,這需要行銷夥伴先以搜尋意圖研究洞察消費者行為,進而提出策略規劃。」

環環相扣打造一個完整的智慧內容行銷解決方案,所需花費的時間雖與過往廣告時代大致相當,但成效符合數位時代需求,能以客戶生意為本,針對一個社會裡的不同人群,或是一個人身上的不同面向切中需求,找出未來潛力商機。

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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