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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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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