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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決策桌上的虛擬團員:臺大 EiMBA 如何將 AI 從「工具」升級為「共創夥伴」?
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2025.12.09 | 創新創業

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案,但在生成式AI的時代,標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為,當資訊獲取邊際成本趨近於零,企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」,而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號,而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組,到學生創業專題的實戰演練,臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案,當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識,而是設計學習。」李家岩指出,臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師(Learning Architect)」,他們的任務不是單向輸出,而是設計出高強度的挑戰與情境,讓學生在解決問題的過程中,自然地將 AI 納入決策迴路 。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例,這並非傳統的技術概論課,而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書,反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布(Business Model Canvas),甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生,也能透過自然語言與提示工程,快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應 。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬,讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中,AI 扮演的角色並非代筆的秘書,而是將概念具現化的加速器,以及最嚴厲的邏輯質疑者。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕
圖/ 數位時代

「這是我在課程中學到最深刻的一課,」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管,她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏,甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上,她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯,迫使我們把策略餵給AI後,必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶,「這個市場假設有數據支持嗎?」、「你的競爭壁壘在哪裡?」這種高強度的追問,都是AI在對學員提出的挑戰,迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案,現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子,映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰,將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪,AI 在營運端的落地應用,更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業,過去他的經營模式多仰賴美感與經驗,「以前做決策就是憑感覺,甚至忙不過來時,連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上,他被迫面對冰冷的數據與流程,而這正是李家岩強調的「數位孿生(Digital Twin)」素養 。

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赤赤子設計師林宏諭
圖/ 數位時代

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型,利用AI進行模擬與預測,是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走,非常痛苦,」林宏諭形容,為了讓 AI 能協助優化流程,他必須把每一個步驟定義清楚,無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過 。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後,林宏諭發現自己的決策不再是賭博,而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒,更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動,讓大家能準時下班,去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變,從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

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臺大EiMBA執行長李家岩
圖/ 數位時代

跨域共創,打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們,就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代,如此多元的背景在AI的催化下,產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎(Hult Prize)肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊,成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術,打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋,在過去,不同領域的專業人士溝通成本極高,但現在,AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻,讓文組生也能做Prototype,更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下,創新不再是單打獨鬥,而是像RiiVERSE團隊一樣,結合理性與感性,共同回應全球永續(ESG)的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱,動手去做

然而,隨著AI涉入決策越來越深,一個核心問題浮現:在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代,人類領導者的價值還剩下什麼?「我們教的不是被AI取代,而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調,未來的領導者必須具備三項關鍵特質:AI素養、跨域系統設計能力,以及科技人文的反思力 。

其中最關鍵的,是懂得界定「自主邊界(Autonomous Boundary)」。領導者必須清楚判斷:哪些決策該放手讓 AI 自動化?哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷?「例如在智慧工廠中,AI 可以預測機台何時需要維修保養,但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』,這些涉及價值觀的決策,永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道 。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕(左)/臺大EiMBA執行長李家岩(右)
圖/ 數位時代

在李家岩眼中,真正的創新往往不是來自同類型人才的討論,而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段,跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言,EiMBA 想培養的不是知道最多的人,而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代,領導者最重要的能力,不是掌握所有答案,而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說,而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。

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