Instagram用戶飆破 10 億，限時動態成漲粉轉捩點！為何兩位創辦人卻轉身離開？|數位時代 BusinessNext

到餐廳用餐，「手機先食」已是人之常情，不同的是，以前拍完照片是上傳臉書（Facebook），現在則是上傳 Instagram（後簡稱 IG）。

2010 年10月上線，10歲的IG，不只改變個人行為，也改變企業行銷的方式，甚至打破手機 App 有史以來最高價收購——Facebook 在 2012 年以 10 億美元買下 IG。它造就「素人明星」，學生們現在會以誰的追蹤者多，就推選他當領導者；企業跟 IG 上的意見領袖合作，透過他們的照片、文字行銷產品。

《彭博商業周刊》（Bloomberg）記者莎拉．弗埃爾（Sarah Frier）採訪了上百位 IG 現任、前任員工與高階經理人及相關人士，寫下《濾鏡之外》（暫譯，英文書名為《No filter》），揭露那些 IG 不為人知的故事。

原先，創辦人之一凱文．斯特羅姆（Kevin Systrom）想打造一個讓人們可以分享自己去了哪裡、將去哪裡的程式，而使用者最喜歡「分享照片」的功能。當時，手機的照相功能還沒有像現在這麼發達，但他認為「每個有手機的人，都有潛力成為一個業餘攝影師。」

藝術般照片在社群廣傳，上線 6 星期就有 200 萬用戶

他把新產品定調為以照片為主的 App，那個年代，人們會把照片丟進修圖軟體後製，但斯特羅姆心想，「如果人們最終都會套上濾鏡，為什麼不把這功能做進 App？」於是，IG 內嵌濾鏡，上線一天就有 2 萬 5000 名用戶；6 個星期後，使用者暴增到 200 萬。

借用其他社群的力量，是他們能快速成長的原因。一開始，IG 瞄準設計、藝術相關用戶，讓使用者可以同步轉發至臉書、推特（Twitter）。當其他社群的使用者看到有人使用新的 App 上傳照片，就會吸引新用戶。

弗埃爾指出，早期 IG 受歡迎不是因為技術，而是懂得人性。 對使用者來說，濾鏡讓自己拍的照片看起來像是藝術；為其他社群媒體增添色彩，更讓它迅速增長。

漸漸地，IG 的使用者從藝術家轉移至大眾市場，名人、企業紛紛加入。2011 年，在推特擁有 1100 萬追蹤者的小賈斯汀（Justin Bieber）加入 IG，吸引青少年湧入。

小賈斯汀的經紀人借勢要求斯特羅姆讓小賈斯汀投資，或是為他的內容付費，否則就停止使用 IG。然而，斯特羅姆對於自己的產品有許多堅持，他不希望付錢給任何品牌或名人，也不想把產品複雜化，只想專注優化使用者分享在上面的內容。他回絕了對方，而小賈斯汀已經無法離開 IG。

重視年輕族群使用習性，加入一天消失的限時動態

他的堅持獲得一群重度使用者，但他為 IG 內容設下的高門檻，卻讓團隊綁手綁腳，而這個壓力也漸漸轉嫁到使用者身上。

團隊發現，青少年族群的使用習性是，盡可能地讓頁面美觀；把照片傳給朋友，一起討論照片是否「夠格」上傳。更特別的是，長一輩的使用者希望照片永久留存，但年輕族群卻會不定期地刪除內容，甚至為了新學期創建新帳號「重新做人」。

青少年慣於擁有多重帳號，當他們想要做自己時，就會打開「小帳」（finsta，fake Instagram 的合稱），在這個私密帳號裡，貼文不會被任何人評斷。

2015 年，社群吹起新風向。青少年開始把時間花在 Snapchat 上，因為內容會在發布後的 24 小時就消失。內部員工觀察到這個現象，不斷建議斯特羅姆把「限時動態」（story）加入 IG。但他不肯，他認為 IG 是讓用戶分享生活中美麗、具創造性的東西，「我們不會有限時動態，也不能有，因為那不符合人們想在 IG 分享的內容。」

然而，他最終還是屈服了，因為事實證明，用戶慢慢轉往 Snapchat，如果不改變，就會永久流失這群人。2016 年8 月，IG 推出限時動態功能。而斯特羅姆也不諱言，「雖然 Snapchat 先有，不代表其他公司不能抓住這個機會。」

因為限時動態，IG 留住了使用者，進而達到 10 億用戶的里程碑。

不過，就在IG 的用戶數與收入成長速度都快過臉書時，收購時保證會讓 IG 保有自主權的臉書執行長馬克．祖克柏（Mark Zuckerberg），開始把手伸向 IG。

在過去，IG 轉發到臉書的貼文可以連回 IG，但祖克柏下令拿掉這個功能，讓貼文看起來像直接在臉書發文。2018 年，IGTV（IG 的長影片功能）發布獲得廣大回響後，佐克柏卻大發雷霆，因為「IGTV 的 logo 跟臉書即時通（Facebook Messenger）長得太像了」。

接受臉書併購，是IG 不得不做的決定。首先，他看中臉書的成長性，再來，如果未來臉書開始學習IG，他們成長會更困難，而臉書資源能幫助他們。最重要的是，佐克伯答應給他們獨立的空間。

然而，臉書講求數字，IG 卻強調人性，兩者文化大相逕庭。雖然佐克柏在頭幾年做到讓 IG 自由發揮，後期卻不是如此。2018年，兩位創辦人決定辭職，離開一手創立的公司。

《濾鏡之外》（暫譯，英文書名為《No filter》）

作者：莎拉．弗埃爾（Sarah Frier）
出版社：Simon & Schuster Paperbacks
出版日期：2020年4月
ISBN：978198214317

本文轉載自：經理人

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式，也為零售業帶來新的成長機會。然而，當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運，台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示，台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距，資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策，如何將 AI 從單點工具導入，真正成為零售成長的助力，已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會，以「Where AI Meets Commerce」為主軸，邀集零售與科技業者，從流量獲取、數據應用到會員經營，探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE，也在會中宣布邁向 AI in Retail，推出官方 MCP（Model Context Protocol），進一步串聯零售數據與 AI 應用，協助品牌掌握新興 AI 流量入口，為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告：零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年，SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%，是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大！」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出，從全球市場來看，尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶，來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍，訂單量更成長 35 倍；相較之下，台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍，顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現，台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜，從多通路走向全域經營、數據與規模擴大，如何確保資料品質、打通資訊孤島，並兼顧資安與治理，成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此，SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向：首先，建立 AI Ready 數據基礎，整合分散的零售資訊，為 AI 應用做好準備；其次，深化 MCP 布局，讓品牌能依照自身需求，自主選擇並串接不同的 AI Agent；第三，成立 AI 轉型委員會，將 AI 導入內部工作流程，推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議；最後，擴大 AI 夥伴生態系，開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用，讓品牌能更靈活地組合所需工具。

「過去十年，SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變，其實都代表著品牌經營方式的改變；而下一個入口，就是 AI。」葉力維表示，當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑，品牌不能只停留在導入單一工具，更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來，能否做好 AI Ready 的準備，將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP，助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備？SHOPLINE 產品副總賴哲文指出：「人、貨、場的接觸點沒有改變，改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景，消費者、員工與企業的角色也隨之改變：做決定的是消費者，當消費者問 AI「我該買哪個品牌」，品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰；執行的是員工，員工則可將部分執行工作交由 AI 處理，將更多精力投入判斷與決策；做判斷的是企業，AI 能否提供可靠的洞察與建議，關鍵仍在於數據品質，以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦，品牌經營也必須從傳統 SEO，進一步走向 AIEO（AI Engine Optimization），讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性，才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此，SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構：以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據；透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接；再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent，逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時，SHOPLINE 也透過第一方數據歸因，改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題，讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

在工具應用上，SHOPLINE 推出官方 MCP，涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills，搭配 MCP Tool 的後台相關能力，進一步產出數據洞察報表與執行建議，讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全，SHOPLINE 也設下三道防護機制，包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取，以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調，當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運，品牌不只要讓 AI 看得懂商品，更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外，SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈，邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技，以及女性高效身體保養品牌 HYPHY，攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據，提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大，轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析，投放效率下滑，源於成長結構改變：影響消費者的場域更分散，找人的方式從興趣推測走向真實行為，素材也無法一套打完全場。

對此，Justar 運用 AI 結合電子發票數據，以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫，涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓（Persona），比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾，而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤，再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材，並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調，從真實種子到規模化放大，重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群，延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容，藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象，才能為品牌實現「線上找到人，線下讓他記住你」的成效。

BUNNYWORK 推 AI 營運特助，主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外，AI 也開始深入零售業的日常營運，協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出，電商營運常面臨幾大痛點：商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷，滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同，留下的利潤差很多。營收決定你做多大，營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點，BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案，目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據，BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤：根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單，並每日掃描商品銷售速度，一旦偵測到滯銷風險，即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外，AI 也幫助電商看見潛在機會：偵測到爆款潛力的商品，提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源，把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議？背後仍取決於數據基礎。周于如解釋，ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據，並即時同步多通路的商品與庫存資訊，讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌，同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎，AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會，協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

精兵團隊導入 AI，解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率，AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出，OmniSegment CDP（顧客數據平台）能整合分散的顧客資料，建立 360 度顧客輪廓，進一步支援跨渠道的精準經營；旗下導購型 AI Agent「AgentBit」，提供對話式分眾，讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾，不再需要手動設定篩選條件；商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡，自動將高相關商品推送給高潛力買家；AI 智慧分析更只需透過問答，即時分析品牌檔期成效與提供優化建議，並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘，大幅提升行銷團隊協作效率，並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播，協助品牌更有效地觸及目標客群。

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享，品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群，希望在規模化經營的同時，仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後，團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群，並取得具體的行銷優化建議，降低操作門檻。以單檔活動為例，LINE 發送量僅為原先的 15%，點擊率卻提升 227%，EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍，展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌，林又立也分享了務實的做法：「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬，先踏出第一步，把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型，不如從具體的營運需求出發，逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲，葉力維也提醒，品牌導入 AI 前，應先盤點內部工作流程，找出真正影響效率與成效的瓶頸，再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上，才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI，先解決實際問題，才能讓技術真正轉化為營運成果。