廣告臭:從網紅行銷來談你的置入,是要吸引消費者、還是驅逐?
廣告臭:從網紅行銷來談你的置入,是要吸引消費者、還是驅逐?

網紅行銷堪稱是近年數位行銷中的黑馬,每年二位數的成長也反映在市場的詢問度上,許多品牌/廣告主在數位行銷的預算上,都會考慮配置一定比例在網紅行銷上。兩大原因:

  • 第一,數位廣告的流量紅利消失,藉著網紅原本的觸及效果,借力使力降低單位投放成本。
  • 第二,網路改變了消費者的習慣,使得五大媒體受到衝擊(特別是紙媒的衰退),以往請代言人可以花大錢一次「用全部」,現在代言人的效用降低,預算就有機會提撥給專攻特定受眾的網紅。

還有一點可以思考的原因,就是網紅幾乎來自素人,經營特定主題久了,對受眾的親和力自然高得多,我們可以推測在年輕世代的市場上「推坑、帶貨」(意指鼓勵購買)效果最強的,莫過於來自友人的自然推薦,然後是網紅推薦,再來才是藝人代言。

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圖/ 1190444068 via shutterstock

但是網紅行銷不是聯絡到網紅(或網紅經紀人)然後簽約就沒事了,魔鬼藏在細節裡。

和網紅的合作當中,無論是客製化影音、影片中的工商置入,或者是圖文撰寫,最大的拉鋸都在品牌和網紅之間對於「業配」本身的尺度拿捏,品牌希望儘可能的呈現產品特色,網紅則是考量創作理念和受眾的接受度,合作成功往往是雙方各退一步的結果。

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日本廣告界追求「沒有廣告臭」

「廣告臭」來自日文的「広告臭」,代表受眾接觸到廣告,就好像聞到臭味要逃開一樣,是一個很生動的詞彙。我在日本某站對於Yahoo原生廣告投稿說明中,讀到這句話:

「広告臭のない広告が好まれる傾向にあると言われています」,中文可簡單翻譯為:沒有廣告氣味的廣告往往是首選

以原生廣告取代跳出的橫幅廣告,目的就是要降低廣告臭,提高受眾對廣告的接受程度。我們做網紅行銷也同樣考慮這一點:是不是影片業配一出來,觀眾就跳出了?是不是圖文太商業,按讚就會變少,甚至退讚都出來了?

合作雙方都要向「演算法」低頭

我們在合作案裡最大的困難,常常是品牌希望在影片前面就出現產品,但網紅不願意。品牌的堅持來自於「續看率」這個KPI,擔心出現的秒數太後面,這時續看率已經很低了,老闆會質疑「看到的人有多少」。網紅則是覺得商業氣息太重,影片會很無聊,受眾觀感不好,整體續看率反而更差。

但,無論怎麼爭吵,YouTube演算法可是無情的,雙方都得尊重它。

演算法判斷影片是不是受到受眾喜愛,有幾個重要指標,其中一個就是「長點擊」(Long clicks),我寫過一篇文章〈怎樣讓YouTube青睞你的影片〉當中提到:當觀眾對你的影片標題和縮圖感到興趣,他們就會點進來看你的影片,如果他們看了超過2分鐘以上沒有跳走,或關閉Session,那這個點擊就會被歸類為長點擊!越多的長點擊,你的影片越受YouTube青睞!因為演算法給你加持:觀眾認為你的影片跟他們當初點進來的預期相同,而且對內容感到滿意。

以這個道理來看,工商部分出現得太前面,容易讓觀眾在早期跳走不看,長點擊數量占比會下降,傷害觸及也會傷害續看率。長點擊多的額外好處,是有機會上「熱門影片」讓品牌多賺到觀看數,但上了熱門影片,續看率反而下降了?

「鐵粉」結構高的網紅續看率自然高,從首頁「熱門影片」點進來的受眾,不見得買單網紅的調性,續看率很可能會下降,如果是以整體續看率來做KPI,不是反而達不成了?

冷不妨業配,和堂而皇之地業配

演算法博大精深,雖不至於朝令夕改,但也是逐季調整。網紅對於工商合作(業配)也是又愛又怕,畢竟是支持創作最大的一塊收益,也是可能得罪粉絲的雙面刃。業配考驗受眾對網紅的忠誠度有多少,如果網紅長期做相關開箱,同性質產品的業配,配合調性感覺自然,接受度高,但若無關的調性,大概只有兩種做法:「冷不妨」和「堂而皇之」。

冷不妨就是出現在影片的中間,受眾看得高興之餘,雖然在不預期的地方「被業配」了,也可能欣然接受。堂而皇之這一點就比較難,像是陳孜昊(HowHow)被稱為業配之王,就是因為每部片都是正大光明的業配,但是因為很好笑,所以期待度高。而木曜四超玩在長影片中,也會有一段無關正片內容的工商時間,觀眾有預期心,甚至還會討論這次的業配好不好笑。

經營成功的網紅,多半對於受眾的理解度更高,尊重創作者的看法,對品牌也有好處。

網紅合作本應該是行銷的幫手,「想梗」也是一大挑戰。太無趣的業配,用「廣告臭」把自己的受眾都臭跑,甚至把品牌形象也搞臭了,長期來看也不會是市場的贏家。

責任編輯:陳建鈞

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從生成式AI到代理式AI,不可輕忽的五大關鍵趨勢與致勝訣竅
從生成式AI到代理式AI,不可輕忽的五大關鍵趨勢與致勝訣竅

代理式AI將驅動產業創新變革與升級,對此,研究機構Gartner預測,截至2028年底,33%的企業應用軟體將整合代理式AI功能,至少15%的日常工作決策將改由代理式AI負責,以及三分之一的生成式人工智慧互動將改由行動模型與自主代理完成,同時,加速協作型 AI Agent出現與普及。
面對勢不可擋的AI浪潮,Google Cloud搶先布局市場:不僅提供含括AI優化基礎架構、AI模型、可互通的AI代理等高度整合AI雲端技術堆疊,更攜手CloudMile萬里雲等夥伴協助不同產業客戶發揮代理式AI的綜效。

不可輕忽的五大AI趨勢

隨著雲端與人工智慧等創新科技成為企業創新變革的關鍵基石,想要極大化科技綜效、搶先布局未來,不可輕忽五大AI趨勢:

趨勢一:AI Agent蓬勃發展。

生成式AI已從單純的處理提示(Prompt)轉變成具備模組化、自主化與協作化能力的 AI Agent,Google Cloud 更透過年度旗艦活動介紹超過 600 個 AI Agent 與跨產業應用案例。

Google Cloud 台灣總經理陳愷新表示:「因應用途的不同,Google Cloud 推出客戶代理(Customer Agent)、員工代理(Employee Agent)、創意代理(Creative Agent)、資料代理(Data Agent)、程式碼代理(Code Agent)與資安防護代理(Security Agent)六大類 AI Agent,協助企業提升營運效率、員工生產力、資安防護,進而加速產業創新。」

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Google Cloud 台灣總經理 陳愷新
圖/ 數位時代

趨勢二:多模態AI應用普及。

企業開始透過多模態AI整合文字、圖像、音訊與影片等資訊,讓 AI可以模仿人類學習方式,以更精準且自然的方式輸出與互動。

趨勢三:AI驅動輔助搜尋崛起。

透過生成式AI賦能,企業搜尋模式可以跳脫關鍵字,改以多模態輸入與對話提示等方式互動,讓使用者可以快速找到所需資訊並因應權限優化知識搜尋成效。例如,玉山銀行整合 Gemini 模型與內部知識管理系統,短短 3 個月推出「金融業務聊天機器人(金秘書)」,大幅縮短分行人員解決複雜客戶問題的時間,以及減少內部教育訓練負擔。

CloudMile萬里雲創辦人暨董事長劉永信表示:「Enterprise Search 不僅能打破孤島、快速連結Google Workspace、BigQuery、Looker、SAP、Salesforce 等內部系統與資料來源,還可以進一步提高企業內部搜索相關知識的效率。」

趨勢四:AI 輔助顧客體驗優化。

透過AI驅動的全通路個人化行銷,以無縫消費體驗提升零售業營收、效率跟提升客戶忠誠度。例如,CloudMile 萬里雲整合最新 AI 人臉檢測、表情辨識技術、服裝顏色分析與圖像標籤,以及串連 Google Workspace 雲端應用,打造出獨一無二的 AI 旅行推薦體驗服務 AI 魔鏡,消費者只要站在互動裝置前自拍,系統即會依照臉部表情與穿衣風格自動生成個人化旅遊行程與亮點,大幅提升選旅效率與便利性。

趨勢五:以 AI 加強資安防護。

面對AI帶來的嶄新、增強的安全攻擊,如深度偽造(DeepFake)攻擊與攻擊頻率增強等,企業除可以藉由 AI 增強現有安全系統,還可以透過偵測威脅、保護資料、識別潛在風險等方式對抗深度偽造與假訊息等釣魚攻擊。

「AI 與雲端將成為企業營運的關鍵基礎設施、發揮相輔相成的綜效,此外,也有助於企業加速業務創新與發展數位經濟生態圈,進而鞏固企業競爭力。」劉永信認為,透過 Google Agentspace 提供的多代理協作機制,企業不僅可以整合工作流程,還可以進一步優化模組設計與完善安全治理,讓 AI Agent 進入企業日常營運場景,在這個過程中,若進一步結合 A2A 協定(Agent-to-Agent Protocol),AI Agent 將不僅是單一任務執行者,可以相互溝通,型塑嶄新的企業虛擬團隊,讓企業能以更敏捷的人機協作模式回應市場與顧客需求。

3關鍵 X 5指標,助企業加速代理式AI落地與極大化綜效

劉永信表示:「Data Anywhere 是企業發展代理式AI的關鍵基礎,具體實作方式是從資安(Security)、人工智慧(AI)與雲端財務管理(FinOps)三個關鍵面向切入,型塑具備自主強化的『AI 優先』營運模式以優化創新轉型成效。」例如,企業需要一個含括雲端、邊緣、地端的數據同步與治理框架以確保數據即時性、隱私性、合規性與安全性。

萬里雲 x Google Cloud_Podcast
CloudMile 萬里雲集團創辦人暨董事長 劉永信
圖/ 數位時代

除了以 Data Anywhere 為基礎打造的 AI First 營運模式,Google Cloud 建議企業可以從 5 個關鍵指標選擇平台與合作夥伴:第一是平台服務是否含括全面 AI 技術堆疊,讓企業可以因應需求挑選所需的基礎設施、平台、模型與商業應用;第二是提供企業客戶多元選擇,包括選擇自行開發或者是以既有服務進行客製化開發,以及可以彈性選擇平台提供的 AI 模型、第三方 AI 模型與開放原始碼服務等。

第三是確保雲地、新舊系統的互通性,例如,Google Cloud 不僅在 2019 年推出混合雲管理平台 Anthos 服務,更於日前推出 A2A 協定協助企業打通、協作各個 AI 代理,以及推出 Google Agentspace 協助企業集中化管理AI代理與透明化營運成效等。第四是平台是否有支援開放標準與應用程式介面(API)等機制,讓企業客戶可以因應業務發展彈性串聯與擴展應用範疇。第五是確保平台提供的是負責任的AI以及提供與時俱進的安全防護機制,例如 Google Cloud 便積極深化在深度偽造防護(DeepFake Defense)的能量。

展望未來,隨著 AI 的推陳出新與日趨普及,Google Cloud 除會因應市場需求持續優化平台服務,也會攜手 CloudMile 萬里雲針對產業客戶需求提供最佳服務,以產業專屬、軟硬整合的方式發揮智慧化人機協作的綜效,實踐生態圈共贏。

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