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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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