邊看YouTube邊網購!比起其他社群平台,影片導購有哪些優勢?
邊看YouTube邊網購!比起其他社群平台,影片導購有哪些優勢?

去年10月,YouTube開始要求創作者標示影片內所使用的商品,並將資料提交給Google進行分析,同時,Google宣布與購物平台Shopify合作,試驗透過YouTube銷售商品,相關功能近期似乎有了進一步的進展。

本月中旬,Google正式宣布開始在影音平台YouTube上測試影音購物功能,使用戶能更輕鬆地購入YouTube影片中出示的產品。根據YouTube的描述,創作者可在影片中介紹某項產品,而觀眾則可點擊左下方的「購物車」圖示購買該產品。目前該功能僅開放少數創作者啟動,位於美國的觀眾可透過Android、iOS和網頁版的YouTube測試該功能。

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圖/ Sutipond Somnam via shutterstock

Facebook、Instagram及TikTok等社群平台近來不斷深耕電子商務,外界解讀,Google此次推出YouTube來試驗相關功能就是為應對日益加劇的競爭。

影片結合購物功能,各平台都在推

根據Facebook近期釋出的調查顯示,愈來愈多消費者期望透過影音內容進行購物,特別是AR及直播購物。換句話說,平台及零售業者都需要針對此趨勢迅速採取行動。

去年10月,Instagram宣布在長影片平台IGTV及短影片平台Reels上測試購物功能,讓觀眾可一站式完成觀看影片、下單結帳等流程;Snapchat也於去年開始建立自家的廣告工具來吸引零售商,TikTok則添增了電子商務廣告功能。這些過去相當注重用戶參與的影音平台現在都將社群電子商務視為下一個目標,而YouTube則是將社群電子商務視為優先開發項目的另一個例子。

CardMapr on Unsplash
圖/ CardMapr on Unsplash

事實上,「Shoppable video」功能的布局在YouTube平台上也算是行之有年。自2015年開始,YouTube便已允許品牌商直接在影片上以「資訊卡」形式放置購物頁面連結;2017年,Google推出了Cloud Video Intelligence API,可用於識別影片的內容,隨著開技術的發展,該API還能進一步自動辨識影片內的商品,並插入與影片內容相關的廣告,預計此功能將為YouTube的電商連結帶來更多機會。

延伸閱讀:YouTube廣告獲利新政策,究竟是誰倒楣?誰得利?

與一般影片相比,坐擁 5 優勢

可購物影音正逐漸受到人們的關注,影音及電子商務的結合將改變未來的購物體驗。目前已有許多品牌將影音列入線上戰略,除了透過影音內容吸引消費者外,「Shoppable video」將進一步縮減消費者旅程,簡化購物步驟,與一般電商平台的消費體驗相比,Shoppable video還擁有5項優勢:

1.提高品牌忠誠度: 線上銷售的普及,使得傳統的「品牌忠誠」失靈,而Shoppable video不僅可以使消費者看到商品的實際使用情形,還可使商家提供更多體驗,當消費者線上購物體驗獲得改善時,銷售、轉換及品牌忠誠度也將會因此提升。

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圖/ GIPHY

2.促進銷售: 不可否認的,對於協助消費者作出購物決策,影音是個相當好用的工具,在網站或產品頁面中放上影音內容已被證明可有效提升銷量,Shoppable video則近一步添增了消費者下單的機會。據統計,Shoppable video的互動率為普通影音的2倍。

3.提升轉換率: 互動性的Shoppable video可讓消費者停留的時間更長,並簡化購買過程,可有效提高轉換率。

4.提高參與度: 互動式的影音可為消費者帶來更好的體驗。品牌可透過說故事的方式與消費者建立情感連結,使消費者認為自己是故事的一部分,並進一步與品牌互動。

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圖/ Shutterstock

5.重新定位消費者: 無論是在智慧型手機、平板電腦或桌機網站,影音內容都具有吸引觀眾注意力的潛力,並易於追蹤。吸引觀眾和客製化內容可對產品選擇、品牌知名度和跨通路接觸點產生重大影響。

品牌與創作者持續模糊購物與娛樂間的界線,那些創造出真正無縫體驗的平台及業者將能夠在愈加激烈的競爭中保持領先地位並產生真正的影響。隨著持續發展的Shoppable video功能,YouTube平台上數十億支影音內容,將為平台的電子商務串接提供巨大的機會。

本文授權轉載自:FC未來商務

責任編輯:郭昱彣

關鍵字: #YouTube
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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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