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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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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