品牌不該再依靠網紅!
品牌不該再依靠網紅!

之前跟多位在外商公司做品牌行銷的朋友聚會,朋友很開心的分享他最近找了某位網紅業配,並在其社群媒體上露出,就做完了一次「品牌溝通」。

現在,品牌端只需要把費用和訴求丟給網紅,剩下的製作到媒體都由網紅一手包辦。傳播之於品牌而言,好像變得很簡單,說白了也變得很膚淺。但是,品牌行銷不該完全依靠網紅之手!網紅置入業配的效應難衡量、資產無法累積和溝通受眾難規模化,都是為什麼品牌不應該再偷懶的依靠網紅的三個重要原因。

網紅效益難衡量 做完這波溝通品牌得到了什麼?

數據就是未來競爭的勝出關鍵。長期來說,數據對於存貨、顧客關係管理、行銷溝通效益、甚至是新產品開發上都有幫助。
反觀與網紅合作大多情況下合作收費不透明、也無法進入對方後台,加上授權使用期間限制。合約時間一到,一切就像午夜鐘響煙消雲散。品牌無法追蹤成效和優化。

品牌資產難以累積,預算養肥了誰?

品牌行銷有一個很大的責任就是打造品牌資產(brand equity),大家不妨想想,為什麼看到可樂會想到開心舒暢、迪士尼就想到夢幻童話;想到蘋果,就有一種你願意多為他付出一萬塊買同規格手機的能力。品牌精神和資產需要經年累月的累積,從一開始的定位設定到傳播、通路呈現的一致性。在很多產品細節上如包裝、文案、調性、顏色、廣告選角、後製、甚至是上架通路和售後體驗等,都是需要花心思刻意設計來打造品牌資產的地方。

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圖/ Roméo A. on Unsplash

然而與網紅合作時,往往品牌對於內容的掌控有限。有些只能做disaster check、有些只能改一次、有些甚至完全不能更動,換句話說品牌能夠清楚表達的空間非常少。說白了就像你追求心儀對象時,找了一個朋友來幫腔一樣。這個幫腔的過程中,沒有你(品牌)說話的餘地。品牌很難做出自己與他牌的差異化跟形象。

受眾難規模化,為什麼品牌不讓自己成為網紅?

網紅走紅的原因,除了網路普及和科技進步讓這件事情變得可能之外,真誠直言是近年網紅走紅最大的共同特質。也因為網紅可以直言不諱、沒有包袱,讓消費者覺得像朋友一樣更貼近自己,因此也更願意相信網紅說的話。另外網紅特色鮮明,所以消費者很容易找到與自己氣味相投、價值觀類似的網紅來追蹤。

但反過來想,其實很少真的有所謂的大眾網紅。以蔡阿嘎來說,在不同平台訂閱者至今不過兩百萬左右,還不到台灣人口的十分之一。要一個本來就為個人化溝通而生的網紅代言更是緣木求魚。

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圖/ venimo via shutterstock

當然這裡並不是要完全否定網紅代言價值,而是「做多少」及「怎麼做」更加重要。以下三點,供各位在企劃品牌溝通時參考:

與網紅合作的合約好好談(包含價錢、掌控度跟數據追蹤),留下品牌可以累積的資產。

在與網紅合作的合約建立上,也有一些眉角可以注意。每一次品牌與網紅合作皆有不同的協議,同樣合作模式可能開出天壤地別的不同價錢。「價錢不透明」是品牌碰到的最大問題。因市場沒有統一且透明的基準可以參考,市場沒有公開收費標準。加上成效衡量標準並不像一般媒體,花了多少錢就能帶來多少轉換或曝光,開價往往流於雙方自由心證。不同品牌在同一時間內詢問同一位網紅報價,可能會因網紅的意願程度,報價有天壤之別。

另外,合作所產生的內容是否能夠被品牌再利用、其衍生的授權費也往往引來討論。品牌若將內容再次編輯投放媒體,有的創作者會照天收取授權費、有的會限制使用期間、有的甚至完全不開放授權。

利用大數據系統性的選擇網紅,來增加受眾精準度。

其實不管大中小型的品牌,重要的是所挑選的網紅粉絲與該品牌的目標受眾要能一致。且該網紅的形象和風格,能夠持續一致的幫助該品牌累積資產、建立清楚的品牌連結。當然品牌夠大的話,比較容易挑選到與自身部分目標受眾切合的對象,而品牌知名度較小時,很容易就被網紅的形象牽著走。

品牌一定要有自己的聲音,因為只要抓住消費者心理,品牌比誰都更有資源成為網紅。

過去的傳播是一對多的「大電視時代」,媒體環境單純,消費者接觸資訊管道也較少。基本上品牌形象的塑造,單靠著一隻形象廣告就能打天下。然而在現今的數位時代,不僅資訊管道多、資訊量大、更新速度也快。品牌要能成為自己的策展人,做到多對多的溝通,在不同資訊接觸點上持續地打造與消費者產生連結的內容。從過往「波段式」的溝通,變成像朋友般三餐「問候式」的連結。才能創造在消費者心中的存在感,成為消費者購物時心中第一個想到的對象。

責任編輯:郭昱彣、陳建鈞

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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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