LINE官方帳號2.0升級陣痛期,給小編、行銷人的3帖經營攻略
LINE官方帳號2.0升級陣痛期,給小編、行銷人的3帖經營攻略

LINE官方帳號2.0在4月1日全面升級,在即將滿一個月的日子,除了轉移陣地至Telegram經營社群的品牌之外,繼續留守LINE官方帳號的小編們,可能都開啟了「數訊息則數過日子」的模式。

在這段轉型陣痛期,有什麼方法可以將LINE官方帳號經營的效益放大,讓每一分投入的成本,花得更有價值?LINE於上周五(24日)線上直播分享經營眉角與官方最新的主打重點,以下整理為三帖緩解藥,希望能幫助行銷人更好地規劃LINE的經營策略。

第一帖:一次推3個泡泡框只算一則費用,彈性搭配推播

隨著LINE官方帳號2.0升級,最令品牌在意的,當屬按則數計價的新規定,因此,每次推播都需要審慎規劃。

不過你知道,一次推播最多可以推3個「泡泡框」(也就是3則訊息)嗎?

LINE官方帳號後台,在排程訊息推播時,最多可以一次推三則訊息給好友,且只算一則費用。因此小編們可以彈性安排推播內容。

目前LINE官方的訊息類型有10種,包含:文字、貼圖、照片、優惠券、圖文訊息、進階影片訊息、語音訊息、問卷調查與多頁訊息。舉例來說,一次推播的組合可以是:一張貼圖+一段語音+一則圖文訊息,用多媒體方式,將資訊推送給好友。

LINE官方帳號截圖
一次推播可以發三則「泡泡框」,多媒體搭配下,可以讓用戶有不同的體驗。
圖/ 數位時代

不過,需要注意的一點是,越重要的內容、越希望好友注意到的資訊,越要往後放,因為越前面的訊息可能因手機螢幕較小的關係,被擠出畫面之外。

第二帖:貼文串別放著長草,追蹤功能開起來

另外,LINE貼文串的經營也不容忽視。

LINE貼文串,就像是LINE版的Facebook動態時報,然而由於不像訊息可以直接跳出通知,導流效果也不如訊息來得有效,因此常會被日理萬機的小編們忽略。

不過,LINE公布每月貼文串瀏覽人次(UU),其實有超過1,600萬之高,月瀏覽量6.8億次,顯示LINE用戶們其實有一定的瀏覽習慣。

再加上,LINE先前推出「追蹤」功能,開放一般用戶追蹤官方帳號的「貼文」,而不用加官方帳號好友。對此LINE表示,有些用戶是喜歡官方帳號的內容,但不想被訊息干擾,因此他們才開發了這個提供單向瀏覽的功能。

所以小編們不妨把貼文串當作第二個粉絲團來經營,尤其LINE觀察到,引發高度關注的時事相關內容,若能在第一時間發布,這類貼文在LINE聊天室、群組的轉發量非常可觀,是另一個曝光與擴大觸及的機會點。

不過追蹤功能預設是關閉的,因此小編需要到後台手動開啟,後續也可以從後台掌握相關數據。

LINE貼文串追蹤
貼文串追蹤功能目前預設關閉,需要小編至後台手動開啟。
圖/ 數位時代

第三帖:3點優化,靠「探索」功能撈新粉絲

此外,LINE近日也在貼文串裡新增了「探索」區塊,會根據用戶過去在貼文串瀏覽過的內容數據,優先推薦相關但該用戶尚未追蹤的內容,提供官方帳號陌生開發的管道。

LINE貼文串探索.002
現在LINE用戶滑貼文串,在第三則貼文後,就會看到「探索」的區塊(上圖最左),介面右上角的星球icon,也可以直接連到「探索」畫面;若點入影音(上圖中),則介面變為黑底,影片會自動播放且不斷推薦新的影片。
圖/ 數位時代

那該怎麼做,內容才有機會上架到「探索」?LINE提供幾個優化方向:

1. 影音內容優先推薦、自動播放,曝光率更高

LINE表示,貼文串的瀏覽用戶,在影音內容的消耗時間非常高,所以LINE也調高影片時長上限至20分鐘(過去為5分鐘),且探索功能會優先推薦影音,只要用戶沒有跳出,就會持續自動播放新的推薦影片。

至於檔案比例,則建議以3:4為主。

2. 圖片比例1:1.3,盡量不要組圖

至於圖片的部分,LINE表示最佳比例為1:1.3,且由於探索區塊,會將推薦內容的畫面組合在一起,所以發文時就用組圖方式的貼文,在探索區塊的照片會顯得更小、更不吸引人。

同時,針對有在圖片上壓文字的官方帳號,也建議盡量將文字占比壓低至25%以下,甚至10%以內更好,並提醒注意圖片品質,畫質較差的圖片,點擊表現也較不佳。

3. 主題標籤(hashtag)一定要下,上限20個

最後,LINE特別強調一定要在貼文內容增加#hashtag,這樣可以讓系統辨識更快速,更有機會被推薦上「探索」版位。

關於主題標籤,也有幾項要點需特別注意:

  • 一篇貼文標籤最多可下20個標籤
  • 標籤與標籤之間要加空白
  • 需與內容有高度相關性
  • 標籤文字盡量簡單不要複雜,並且長期使用
  • 建議組成:大分類、品牌名與關鍵物件

LINE分享,目前最大宗的大分類包含:旅行、美食、生活、運動、休閒、電影、音樂、娛樂、兩性、趣味、寵物、美妝、時尚、插畫、設計、消費、親子、理財、興趣、時事等,建議小編可以視自家內容,標上大分類標籤。

此外,也可以加入品牌名稱或頻道名稱,小編綽號、吉祥物名稱等,經營自家專屬標籤;最後是人事時地物類型,例如:#人、#事、#地等,幫助機器學習與判讀。

延伸閱讀:成軍才兩年!LINE購物狠甩現金回饋與比價網站,成第2大網購入口

總結

從LINE的分享看來,可以發現官方正加大力道在「貼文串」的經營上,不過新推出的追蹤、探索等功能目前有多少使用量與流量,官方並未公告,行銷人、小編們不妨根據LINE提供的經營指南,嘗試操作,至於最後要花多少成本(包含人力)在這塊經營上,可視效益來做調整。

畢竟,作為在台灣擁有超過2,100萬用戶數的通訊App,潛在的機會還是相當可觀,是社群經營上難以略過的平台。各品牌或可以視人力與資源,調整投入比重,但徹底放棄,可能還需要再考慮一下。

責任編輯:陳映璇

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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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