新冠肺炎衝擊,廣告主的數位行銷策略如何應變?
新冠肺炎衝擊,廣告主的數位行銷策略如何應變?

3月時美國廣告互動協會IAB針對美國400位代理商和品牌行銷人員進行調查,整理出數位行銷業界買方(Media Buyer)應對這波衝擊的多方策略。時隔一個多月,IAB持續追蹤廣告市場的動向與買方策略的變化。

回顧3月份報告,IAB調查代理商以及品牌行銷人員在疫情衝擊之下,調整措施主要的三大方向為:廣告投放管道的再安排、扭轉訊息策略,品牌形象營造重於推銷、受眾和裝置鎖定躍升投放趨勢針對品牌們的策略改變,對於廣告市場有什麼變化?以及一個月後是否有新的調整措施能夠讓更多行銷人參考? IAB對於以上問題,在4月底時重新針對200多位代理商和品牌行銷人員進行追蹤調查,同時也針對2020東京奧宣布運延期後,對於運動類型的廣告有何影響進行討論。

一個月後的追蹤

3月中尚未決定Q2廣告預算的廣告主們,多數選擇了暫停廣告

在3月份的報告中,有46%的廣告主已調整Q2廣告預算、24%決定將廣告預算暫停、14%沒有調整以及16%的廣告主尚未決定Q2預算。IAB在4月的調查中指出,僅剩3%廣告主尚未決定預算,決定暫停廣告的廣告主則上升至37%。

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圖/ tenmax

相較於傳統媒體,數位媒體在廣告預算上稍微回升

據IAB上篇報告統計,即使所有媒體管道都受到20-50%不等的廣告預算刪減,傳統媒體相較數位媒體受到的影響卻更為嚴重。時隔一個月後,廣告主們在數位媒體的預算有稍微回升,然而傳統媒體(包括線性電視、印刷和直接郵件等行銷管道)則持續下降中。

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圖/ tenmax

在4月中的調查,代理商與品牌行銷人員們對於數位媒體的廣告預算有些微提升,雖然相較原先規劃還是下降了20-30%的預算,但在疫情衝擊之下,數位媒體管道成為主要的行銷管道。

管道再安排 以社群媒體和關鍵字為主

在3月份的報告中,多數的廣告主保留關鍵字和社群媒體上的廣告預算。4月中持續追蹤後發現,社群媒體與關鍵字依舊為廣告主們在整體預算減少中,減少比例最低的兩項行銷管道。部分廣告主表示針對其他行銷管道再安排,主要會挪至關鍵字廣告和社群廣告,原因為這兩項管道受到疫情的衝擊較小,而且在內容的製作上也能夠較有效率地修改。

2020運動相關廣告的衝擊

在今年3月底,國際奧會宣布2020東京奧運延期,此新聞一出,對於數位行銷與廣告市場無疑也是一大衝擊。根據IAB調查,有45%的廣告主表示在2020的年度預算中包含運動類相關的廣告,而這些運動廣告又佔了這些廣告主們總年度預算的25%左右。

面對2020奧運延期,品牌與廣告主們對於運動相關的廣告預算有何調整?根據報告,有49%的廣告主將奧運、運動相關的預算挪至其他廣告使用、43%直接取消預算、24%移至2021年再做使用、以及11%廣告主將預算移至線上的運動電競。

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圖/ tenmax

另外廣告主們也表示,2020年Q1&Q2運動相關的廣告預算多數皆因應疫情,挪移到Q3-Q4,甚至延至2021的Q1做使用。

廣告主的下一步?

創意與內容的調整是未來趨勢

多數品牌和廣告主將「推銷訊息」轉為「企業形象或支援」等內容。

根據我們上篇整理IAB對網站主進行的調查報告「疫情衝擊之下,網站主們該如何因應?」面對疫情衝擊,美國的網站主與媒體呼籲廣告主、行銷人,隨著新冠病毒的蔓延,在家工作與關心新聞的民眾增多,許多網站的流量從三月份開始升高,相較於直接暫停廣告,調整廣告活動的內容或是對顧客傳達的訊息才是雙贏的解決之道。

IAB也在此次報告中,特別針對美國的廣告主們在創意內容的製作上是否有調整進行調查,其中有高達73%的廣告主們表示因應疫情下,調整了廣告創意與訊息內容,且其中有58%的內容與新冠肺炎(COVID-19)有關。相較於以推銷為主的廣告訊息和創意,多數的品牌選擇此時強調品牌使命、營造企業形象的訊息,與人民攜手對抗冠狀病毒!

鎖定精準客群,傳遞不同的行銷訊息

除了在內容與創意的調整之外,針對特定的族群提供不同的訊息也是廣告主們能夠採取的行銷策略。例如TenMax利用三項鎖定技術鎖定關心疫情的民眾進行溝通,分別是區分興趣受眾、優先鎖定特定主題網站、以及關鍵字鎖定。

舉例來說,母親節檔期開跑,各大餐廳在廣告創意的製作上由原先的促銷訊息改為餐廳所做的防疫努力(ex:每三小時消毒一次、嚴格執行量體溫、消毒等措施)或是推出外送的防疫餐點,讓大家在家吃得美味又安心。廣告創意與內容的改變,同時利用鎖定精準客群的技術,利用興趣受眾、鎖定美食網站、新聞網站等等以及加上關鍵字對比,針對在收尋母親節餐廳推薦文章的用戶進行廣告投遞,增加客群鎖定的精準度。

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圖/ tenmax

調整KPI以及成效指標

在經濟的衝擊與創意內容的調整下,多數品牌和廣告主將「推銷訊息」轉為「企業形象或支援」等內容。與此同時,除了以實質收益為主的KPI外,許多廣告主表示增加顧客的互動、會員關係的經營等成效指標是他們現階段的做法。此外,對於廣告主來說,目前也是整合顧客關係管理(CRM)資料的好時機,將線下與線上的消費者行為軌跡整合,成為未來在廣告投遞應用的一大利器。

2020 Q2已進行一半,對於廣告主們調整創意內容與溝通訊息的策略是否能帶來更多效益?或是在疫情持續影響之下,什麼樣的創意形式才會受消費者喜愛?以及2020年下半年度的情勢預估與追蹤,皆是IAB接下來 會持續關注的調查方向。

責任編輯:林芳如

本文授權轉載自:tenmaxtenmax

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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