好的名字是成功的第一步?破解為品牌命名的5個法則
好的名字是成功的第一步?破解為品牌命名的5個法則

就像許多爸媽會因為想要心愛的孩子有平安順遂的人生,因此特別用盡心思,甚至去找算命師為孩子取個好名字一樣,對一個「品牌寶寶」而言,名字也是非常重要的。好的名字,不但可以增加品牌的能見度,甚至在第一時間,就獲取大眾的關注或好感,相反地,不好的名字,可能會隱沒品牌。

由此可知,為品牌命名,其實也是經營的關鍵步驟之一。然而,對品牌而言,名字的好壞標準是什麼呢?如果想為品牌取一個好名字,有什麼建議採納參考的方向,又或者應該避免哪類的名字,以免拖累品牌?

為品牌取個好名字,請善用SMILE & SCRATCH法則!

SMILE & SCRATCH其實分別就是為品牌取名字時的TO DO和NOT TO DO,SMILE指的是讓人可以在看到後會心一笑,並因此而產生好印象的名字。相反地,SCRATCH就是指那些會讓人「抓破頭」也想不出來,為什麼要這樣取的名字,通常是在取名字時應該避免的途徑。

五個取名重點

SMILE分別又有以下幾個重點:

Suggestive(暗示):

這個指的是在名字中,加上對品牌的意涵,藉此讓消費者在看到品牌名字時,就能想到想到品牌期望給顧客帶來的感受或體驗。例如國際知名的積木品牌——樂高(LEGO),其實是丹麥語中leg got的組合,原意是「好好玩」。又或者目前世界最大的電商平台亞馬遜(Amazon),其實名字就蘊含著,平台內的商品琳瑯滿目,和亞馬遜雨林的生態一樣豐富的意涵。像這樣,在名字中,加入對品牌的期許和調性暗示,可以讓消費者將品牌名字和內容產生更深刻的連結。

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圖/ Sundry Photography via shutterstock

Memorable(記憶):

指的是品牌名字能令消費者難忘,且緊密貼合品牌的產品屬性。這裡舉一個比菲多旗下的飲料品牌「純萃。喝」為例,該品牌強調簡約、沒有過多修飾的品飲感受,將這樣的訴求融合到品牌名上,再加上朗朗上口的聲調和斷句,馬上就成為知名度高的飲料品牌。

Imagery(圖像):

有些品牌名字,可以讓消費者產生畫面的聯想,並藉此提高品牌的記憶力。例如女性生理用品品牌「好自在」,當受眾聽到這個名字的時候,或許就會聯想到使用這個產品會是舒適的,並藉此增加購買的意願。

Legs(主題):

指的是名字代表一定主題性,並且,此主題可以引起話題,影響品牌的未來發展。最經典的例子就是Apple的每個產品都以i為開頭,從iPad、iPhone 到 iPod,從此以後,只要人們一說到i,就會聯想到Apple這個品牌,並且在i的主題支持下,Apple可以不斷地以此命名後面發明出來的產品,讓消費者在產品未上市前就先投予關注。

Emotional(情感):

我在第一時間想到「可以感動消費者」的品牌名字,就是台灣的在地品牌「薑心比心」。這個品牌以販售薑製作的產品為主,強調給消費者溫暖的感受。而「薑心比心」這個名字,不但和品牌產品的屬性有所連結,本身也給人暖心的信賴感,並且「薑」本身就是會發熱的植物,因此這個名字也具有一定的延伸度,我認為是合理又能走心好命名。

薑心比心
圖/ 薑心比心

前面說了五個在取名字時應該保握的方向,以下接著分享七個在取名字時,應該要避免的問題,但其中就不會特別舉現下存在的品牌名為例,請大家自己意會啦!

七個避免誤踩雷區

SCRATCH的七個字母中,分別代表著以下七種應該避免的取名方式:

Spelling challenged(拼字錯誤):

由於SMILE & SCRATCH理論是英語國家的學者提出的,因此拼音錯誤是針對英文的使用者而提出的。但其實在中文的使用國家,也常常遇到品牌命名者,將原本的單字中的某個字替換成另一個錯字的狀況。然而,雖說這樣的命名方式可能會引起注意,但對於電商操作SEO而言,卻不會是有利的。原因是當SEO已經被正確的單字佔得先機了,這時候有錯字的品牌,就很難在SEO市場上競爭。

Copycat(模仿他人的品牌名字):

除了很可能會遇到商標註冊權的問題外,若模仿的對象已經是如Apple、Google等超知名的品牌,本想利用這些知名品牌的名氣提高自身品牌的知名度,但基本上根本不會有人注意到「山寨品」,就算注意到了,大多也不會對品牌有多大的好感度。

Restrictive(限制品牌的未來發展):

若一個品牌在創始之時,只以單一品牌為銷售產品,因此將品牌命名和此產品屬性做很直接的連結,例如因為只賣蘋果,因此叫「蘋果之家」。但於此同時,可能就會限制了之後品牌想擴充市場,也賣其他商品的發展性。因此,這樣的狀況也需要避免。

Annoying(牽強且煩人的品牌名):

這樣的狀況在使用中文的國家中,時常以「諧音」、「諧義」字一起出現。然而並不是說這樣的命名不好,但在已經被過度使用過的現在,除非真的特別別出心裁,否則應該有更好的命名選擇。

Tame(沒有特色且過於平淡的品牌名):

其實這個指標並不只是一個品牌名在被人傳誦時會不會讓人覺得平淡、無趣,其中也包含名字背後有沒有「故事」。一個聽起來很無趣的名字,或許背後的故事很吸引人,一個聽似很有什麼的品牌名字,或許其實是很空洞的命名。因此,除了注意名字的特色外,也要注意背後的故事性,是否足以撐起這個品牌名。

Curse of knowledge(只有專業人士才聽得懂的名字):

這點是以「記憶度」為出發,若一個品牌,以一大堆術語為名,那麼他不但能觸及到的受眾受限,就算被認識了也不會被記住,對品牌的發展而言將會是重傷。

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圖/ Shutterstock

Hard to pronounce(很難唸的名字):

有些品牌喜歡以非常艱澀的字作為品牌名,以為能將品牌塑造地更特別,但他們卻忘了,品牌的特色固然重要,但能被大家傳播更是重要。將生字或生詞納入品牌名,雖然滿足了前者,卻可能失去後者,因此取名時應該更審慎評估。

以上和大家分享了取電商品牌名字時的To Do和Not To Do。

其實關於品牌的名字,對電商品牌的經營發展到底佔了多大的重要性,一直都有爭論。有些人認為名字應該是在決定品牌屬性、受眾、銷售模式後才考慮的,有些人認為名字應該要優於任何銷售決策,因為它絕對深深影響了品牌的走向。

但不可否認的是,好的名字絕對會比不好的名字,為品牌加更多分。因此如果你正在苦惱要怎麼為品牌取名,不如參考一下今天分享的幾種方向吧!

責任編輯:郭昱彣、陳建鈞

《數位時代》長期徵稿,針對時事科技議題,需要您的獨特觀點,歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw,文長至少800字,請附上個人100字內簡介,文章若採用將經編輯潤飾,如需改標會與您討論。

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

關鍵字: #品牌行銷
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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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