讓每篇貼文都能賺!網紅行銷平台Partipost半年用戶增3倍、A輪募資金額破億
讓每篇貼文都能賺!網紅行銷平台Partipost半年用戶增3倍、A輪募資金額破億

創立於2016年的網紅行銷平台Partipost宣布,獲得由新加坡報業控股旗下創投基金SPH Ventures所領投的350萬美元(約為新台幣1.05億元)A輪募資,其他投資者還包含曾投資旋轉拍賣、ShopBack的Quest Ventures。

Partipost
圖為Partipost三位創辦人,由左至右為台灣共同創辦人任麒叡、新加坡創辦人暨執行長Jonathan Eg、印尼共同創辦人Benyamin Ramli。
圖/ Partipost

Partipost的總部位於新加坡,台灣與印尼都設有子公司,剛好與三位創辦人的國籍相同,如上圖由左至右為台灣共同創辦人任麒叡、新加坡創辦人暨執行長Jonathan Eg、印尼共同創辦人Benyamin Ramli。

本輪資金Partipost將用於拓展亞洲其他區域的業務,包含馬來西亞、菲律賓和越南等。

媒合想做口碑行銷的品牌,以及想賺取收入的網紅

Partipost
對用戶來說,Partipost提供「拍照、發文、領獎金」的簡單媒合形式。
圖/ Partipost

來自新加坡、印尼、台灣三地的三位Partipost創辦人在美國就讀大學時,就觀察到社群流量的成長趨勢,以及自動化廣告的高速發展,卻發現社群的「原生内容創作」流程仍無法被自動化,找到這個機會點後,他們決定著手創業。

Partipost的主要業務是「網紅行銷平台」,建立了一套App和活動管理平台給創作者及品牌進行更透明和便利的合作。

首先,品牌可以依照自身預算上架活動(業配、口碑行銷),設定回饋創作者的獎金機制,創作者(即App用戶)投稿圖文至App後,品牌會在Partipost活動管理平台進行用戶投稿的審核。

一旦審核通過,用戶即可發佈貼文於個人社群帳號,累積五天的讚數、留言、標籤後,即可以將上述數據轉換成獎金。而品牌也可從活動管理後台追蹤貼文成效。Paritpost則從品牌實際花費收取平台的使用費用。

據了解,大部分的品牌要求用戶最少有200名追隨者,而成功的用戶大概可以獲得5美元至150美元(也就是30元至4,500元區間)不等的報酬,這部分就看品牌有多少預算而定。

Partipost嘗試一次媒合想要找尋品牌合作的微網紅、網紅,以及需要擴散知名度的品牌。在2018年推出媒合服務後,Partipost在亞洲吸引超過20萬名用戶註冊,發起超過2,500個口碑行銷活動,累積發出50萬筆素材,服務品牌包含Adidas、Red Bull、寶礦力水得等知名品牌。

「Partipost讓每一個人,都可以成為有影響力的人。」創辦人暨執行長Jonathan Eg說,「我們希望讓用戶都能夠用影響力獲利,而不只是大型科技公司才能做到。」

網紅行銷2020市值將近3,000億元台幣

根據網紅行銷機構Influencer Marketing Hub的資料顯示,網紅行銷服務的市值將在2020年達到97億美元(約為新台幣2,910億元),市場相當龐大。

而遭逢新冠狀病毒的影響,消費者的線上參與也快速成長,Partipost指出,過去6個月的時間內,亞洲用戶增長了3倍之多達到20萬,Partipost期望在1年半內,投入更多行銷預算將用戶數提高至100萬名。

而台灣也是Partipost的主要市場,雖然母公司在新加坡,目前Partipost台灣分公司已經在三年內已擁有2萬名註冊用戶,也服務了超過300個品牌,從官網看來合作的品牌包含肉多多、雀巢、明星三缺一、酒類品牌貝禮詩、Meiji明治等。

台灣共同創辦人任麒叡曾經在美國矽谷從事顧問工作多年,他表示,Partipost目前在台灣營運團隊共15人,完成A輪募資後將招募更多人才,持續擴大台灣軟體研發團隊。

責任編輯:蕭閔云

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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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