邁入疫情後的2021年,社群小編會有什麼新挑戰?
邁入疫情後的2021年,社群小編會有什麼新挑戰?

隨著Instagram十歲生日,臉書在台灣市場至少也有十幾年。從粉絲團觸及紅利大好,到著重臉書廣告成效,直到近年貼文創意大放異彩。這些時代的變化,顯示了每個時期行銷人追逐的重點。不過當關注的重點或追逐的紅利,開始回到「貼文的內容及創意」時,某種程度也象徵社群平台走入成熟期。身為社群小編的我們,又會有什麼新的挑戰呢?

當代小編的三大困境:流量、創意與編制

這是一個講究行銷基本功的時代,就筆者執業以來的觀察,身處於社群成熟期的小編們會面臨三大挑戰:流量、內容、編制。

第一:流量,有課金之困

首先是社群經營上,圈粉的難度只會愈來愈高。主要原因來自於平台機制的下修,貼文的自然觸及率愈來愈低。當觸及率變差,引流的流量必然低落。即便透過付費廣告去推廣,也會面臨廣告競價比5年前還貴的情況。不論是自然觸及或付費廣告,流量取得成本或自然觸及人數只會愈加困難。

若想拉大觸及與引流,付費課金已是社群常態。所以,流量有課金之困。

第二:內容,有急難之困

社群經營的重要基礎,是來自小編企畫的內容。演算法調降自然觸及,就像熱力學的熵增定理,只會更糟不會變好。認清演算法的趨勢箭頭後,演算法有無紅利的問題便可暫時擱置。因為「優質內容」反而一直在社群中扮演擴散或轉換的驅動因子。

社群內容的創意,近年融入許多面向的元素而發揮得淋漓盡致。像是諸多公部門社群,運用時事、迷因、跟風等手法,屢屢創造社群高聲量。在蝦皮、故宮以及這些公部門社群的引領下,帶動許多大大小小企業的社群更具有人味、創意與生命力。

然而,這現象讓整個台灣市場上的「社群生命周期 (Life Cycle)」走向成熟期。此時的小編,遭遇「邊際效益(Marginal Effect)」的情況將更為嚴重。換句話說,高擴散的創意將比以往更加困難。

不僅如止,小編可能在企業中常扮演三頭六臂的千手觀音,還必須在有限時間內產出內容。地震來了,黑天鵝來了,就必須扣緊時事。有些單位更存在一些偶像包袱或歷史枷鎖,讓小編發揮上有所限制。心中的苦澀,更是有口難言。

因此,綜合以上,內容有急難之困。(參考更多:小編如何創造好的社群內容?跟風、走心、懂點玩

第三:編制,有現實之困

另外,還有一個現實面的情況是單位編制上的問題。企業若要真正做好社群經營的話,小編的工作項目其實至少要有兩到三個人的編制才完整,協助行銷企畫、創意發想、視覺設計、多媒體影音等領域。如果是自媒體類型的社群,Podcast也是一項新的任務。

在一般企業大多數很可能只安排一個人的編制,就要做4、5個粉絲專頁與IG,搞不好還要同時找找KOL,這種情況是很難有什麼耀眼之作。

另外,編制也隨著品牌在行銷策略上有不同的社群用法。如果是把社群視為銷售轉換的通路時,心力放在「創意發想」的浪漫就是一種浪費。 因為企業要的是如何快速變現,不是花時間跟粉絲交心。尤其是2020年起,因為肺炎疫情的經濟影響,相信不少小編已經面臨了許多這方面的壓力。

所以,編制有現實之困。

小編啊,人在囧途該怎麼辦?

面對流量、內容與編制的困境,建議社群小編從理解品牌在未來的行銷策略後,應做出相對應的因應與調整。如果品牌體質日趨穩健,透過社群經營達到強化與粉絲之間的關係,那就更值得投入,尤其是私領域這一塊的經營。(參考更多:當News Feed被祖克柏彈指不再重要!Facebook社群經營可能會是怎樣的行銷新風貌?

企業的護城河是「品牌」,而社群時代下的品牌護城河,就是「社群」。

如果品牌走入2021年體質不穩的話,以企業經營最基本原則就是「生存」。如何在社群中取得「銷售變現」的能力,就是企業的當務之急。 而這也會是小編在社群上的新挑戰,強化銷售轉換力,為你的品牌社群即刻求援。

行銷漏斗——2021年社群小編的課題與挑戰

正因為2020年對產業衝擊甚大,企業追求營運成長的壓力必然不小。社群小編做為行銷的一環將可能擁有比之前更高期待。

行銷漏斗的簡意圖_江仕超
行銷漏斗的簡意圖:觸及→互動→轉換。

小編一職,在許多企業的角度就是筆者菜鳥時期的行銷企劃。你很可能要協助思考品牌在市場的銷售業績、通路上架、以及數位廣告效益等。在三大困境中,編制有限、流量與創意紅利走乏時,如果你所經營的社群始終沒有更好的銷售反應,那在企業的視角來看必定是不足的。此時,小編該如何突破呢?

小編關注視角的新進化_江仕超
小編關注視角的新進化:重視觸及與互動→關注觸及與轉換。

在評估2021年現實環境與小編職涯發展後,筆者建議或許加強一些數位廣告或電商相關知識,讓行銷更加「完整」。原因是大多數小編擅長的專業在行銷漏斗的上端,在觸及與互動上擁有不錯的表現,但比較缺乏後續「轉換」上的知識。而後端的銷售轉換,卻很可能是企業面對後疫情時代的行銷之急。

當然,這部份在規模夠大的企業,的確可以分開。但若你所處的是中小企業,則建議要持續補強這些行銷知識。除非行銷職涯是走廣告領域的Creative,或專注在廣告文案企畫,否則這部份終究是需要面對的。特別如果你在甲方的話。

行銷漏斗(Marketing Funnel)的完整歷練,能幫助小編在社群行銷的基礎上拓增視角,也更有益於未來晉升行銷主管後的整體品牌規畫。

最後,社群小編的職涯挑戰,將扮隨品牌與企業在市場上的變化而有所不同。面對流量紅利的消失、創意發想的枯楬、編制的現實面以及疫情造成的衝擊,你準備再一次的進化了嗎?讓我們一起邁入2021年展開新的成長旅程吧!

(本文由江仕超授權轉載自其Medium

責任編輯:陳建鈞

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關鍵字: #社群行銷
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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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