不串API也能用!LINE推「官方帳號分眾+」,標籤功能、個人化選單免費開放
不串API也能用!LINE推「官方帳號分眾+」,標籤功能、個人化選單免費開放

為了持續強化「精準行銷」策略目標,LINE本周宣布,推出「官方帳號分眾+」深化「標籤功能」,讓行銷人可以在跟客戶聊天的過程中,就自動下好分類標籤,這次的功能更新,一共有三大亮點。

LINE在去年宣布「官方帳號2.0」計畫,由過去的「吃到飽」模式,走向「以量計價」。從數字上觀察,目前帳號累積數量達159萬,年成長達18%。而運用API傳送訊息量也大幅成長55%,一年過去,可以觀察到運用API或外掛模組進行精準行銷,已經是一股趨勢。

不串API也能用,三大特色一次看懂

LINE強調,新推出的「官方帳號分眾+」,不需要串連API就可以使用各類模組功能,只要你是中用量(月費800元)以上的帳號,就可以免費使用,只需要按下一個鍵,就可以進行分眾標籤數據累積,對沒有能力串連API的商家來說是一大好消息。

特色一:聊天中就自動標籤分類,訊息標籤功能免費開放

替好友的身份、喜好、常去的商店等做標籤分類,可以讓帳號經營者更了解自己的客戶。

舉例來說:當好友加入官方帳號時,歡迎詞就自動詢問好友是否為會員、家庭結構、常去的分店、常點的餐點等問題。用戶點選的任何答案,都會自動貼上標籤,後續店家可以找出常光顧特定分店的好友推播,或是針對特定餐點促銷吸引顧客上門。

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特色二:客製化圖文選單,好友看到的內容都不一樣

消費者的喜好不同,自然希望在官方帳號上到的內容也不同,經營者在透過貼標認識客戶後,下一步,可以呈現客製化的圖文選單(Rich menu),吸引點選。

「官方帳號分眾+」可依照不同標籤好友,在官方帳號內顯示不同的圖文選單。例如:針對不同性別、喜好顯示不同的選單,或是提供常客與新客不同的圖文選單。

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如果你經營一家按摩店,客戶已經有來店經驗,可以提供季節限定套餐或活動;新客則可以促銷資訊吸引體驗,例如:曾點選過全身油壓的好友,將會被貼標為「#全身油壓」,後續看到的圖文選單就是客製化關於全身按摩的選項。

特色三:設定關鍵字,就能自動回覆訊息

店家可以將客戶常問的問題,預先在後台設定好自動回覆,當客戶輸入特定關鍵字時,會觸發對應的回答,協助經營者回覆問題,回應同時會將好友貼上標籤,後續就知道問過相關問題的好友是哪些,或是分享相關主題的活動吸引參與。

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質比量更重要,LINE策略強化深度管理好友

「LINE官方帳號升級的這一年歷經許多挑戰,我們的初衷不變,就是希望能幫助品牌主更有效溝通。」LINE台灣企業解決方案事業部資深副總經理王俞蓉,曾這麼分享官方帳號升級一年來的成績。

她認為,官方帳號經營的關鍵在於「加強好友識別能力」,這也是這次推出「官方帳號分眾+」功能的目的,幫助商家更了解好友輪廓及其行為軌跡。

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原本的官方帳號管理後台(CMS),可以透過手動標籤,將1對1聊天過的好友分類成不同群組。過去若要深度管理好友類別,需要有技術能力或是請廠商串接,才能做到在對話中自動進行標籤化,現在LINE則免費開放給中用量以上的官方帳號。

LINE補充,使用「官方帳號分眾+」深度了解好友後,可將資料匯入官方帳號管理後台(CMS),做更多不同格式訊息溝通,甚至針對特定族群投放廣告,讓行銷更精準。

責任編輯:蕭閔云

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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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