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

《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)

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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