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

邊看YouTube邊網購！比起其他社群平台，影片導購有哪些優勢？

日前YouTube開始在平台上測試新功能，讓使用者觀看影片的同時，可直接將喜歡的產品加入購物車中，YouTube有機會超越其他社群平台嗎？

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。

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。

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。

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。

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

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。