電商品牌如何找網紅業配?不可不知的合作眉角
電商品牌如何找網紅業配?不可不知的合作眉角

大家都知道,KOL行銷在所有行銷方式中的地位已經越來越高,跟隨而來的網紅經濟亦是逐年的成長,甚至也有許多專做KOL行銷的行銷公司,針對品牌的需求,幫忙邀約網紅、並接洽合作。但亦有不少的品牌,會選擇自己去找KOL談論合作,一部分是省下顧問費,另一部分則是認為還是品牌自己最知道什麼調性的KOL適合為品牌推廣。

因此本篇文章要與你分享,想要找KOL合作,可以透過什麼方式,並且在合作過程中,應該要注意什麼樣的細節,讓合作過程更加順利,也能讓品牌獲得最佳的成效!

怎麼找KOL合作?

一、找網紅行銷公司:
現在有許多專做網紅行銷的公司,只要告訴他們需求,他們就可以針對品牌的要求找到適合的網紅人選,並接洽合作。一般來說,找網紅行銷公司有以下好處:

  1. 網紅行銷公司的KOL資料庫多,人選多,並且這些行銷公司和KOL的關係比較好,更可能談到理想的合作價格。

  2. 節省內部人力:有接觸過KOL行銷的朋友們,應該就知道和KOL接洽是費時費力的事情,除了是禮貌和姿態掌握的平衡要拿捏好外,合作因有關金錢交易,因此要非常注意細節,包含合約簽訂、勞報單等都需要上手的功夫。而若是請網紅行銷公司,這部分都可以由他們代勞。對品牌而言更省事。

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圖/ G-Stock Studio via shutterstock
  • 網紅行銷公司的缺點:
  1. 除了給網紅的合作費用外,會需要支付行銷公司顧問費用,若是短期的合作還好,但若長期請一個公司代操網紅合作項目,累積下來的顧問費用也是一筆成本。

  2. 無法直接與網紅交流:網紅行銷公司一般會將網紅的聯絡方式等作為公司財產,不會輕易地外流給公司外部的人。因此作為品牌,無法在合作的過程中直接與網紅接觸,而是都要透過網紅行銷公司傳達需求。如果遇到好的行銷公司,當然不會有什麼問題,但如果遇到雷公司,無法妥善的擔任品牌和網紅之間的橋樑,導致三方都不清楚對方的需求而造成合作上的矛盾,不但無法將網紅行銷的效益最大化,更可能在網紅們心中留下不好的印象,將品牌列入拒絕往來戶。

二、品牌自己接洽網紅合作

其實就是品牌自己聯繫網紅,從寄邀約信、確認合作到後續的匯款等等流程都由品牌自己處理。這樣做的優點是省下請行銷公司的顧問費,並且可以以品牌的立場直接向KOL傳達需求,更明確地掌握雙方是否合適合作。但在看似省下費用的同時,以下也有需要被考量的缺點。

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圖/ shutterstock
  1. 沒有網紅人脈:如果品牌是剛開始接觸網紅行銷,在還沒有基礎人脈的情況下,想要成功邀約網紅合作不一定是容易的事。特別是對剛起步的小品牌而言更是如此,網紅也會在意自己的產出品質,因此也會想要挑優質、形象好的廠商進行合作,但當你只是剛起步的小品牌,市場上根本還沒有能見度、電商網站上的商品品項也不多時,對方也會評估適不適合合作。因此不一定真的是你給錢,就能找到適合的網紅合作,大多時候可能是寄邀約信過去,但都收不到回應。

  2. 費時費工:就如同前面提到的,與網紅合作需要反覆的溝通,而這都需要人力與時間成本,對許多電商小品牌來說,除非本就有專設的行銷部門,有人力可以承擔這樣的工作量,否則對沒有這部分人力配置的品牌而言,會是滿大的負擔。

說完了找網紅合作的方式,接著要和大家分享,和網紅合作有什麼要點要注意。

  1. 目的是什麼?
    每個行銷手段都是講求目的的,沒有目的,就沒有辦法追蹤這筆行銷預算花下去是否有成效,網紅行銷當然也不例外。特別是以網紅行銷來說,一個網紅的圖文合作就動輒萬以上,並非小數字,因此在找網紅合作之前,一定要先設定目的,再依照目的去進行下一步。舉例來說,增加銷量和曝光度,這二者就是目標設定的不同。前者要找的可能是粉絲黏著度高,願意帶導購連結的網紅。後者可能就要考慮找大流量、甚至是藝人等級的網紅。
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圖/ ShutterStock
  1. 挑選網紅的標準
    除了根據目的去選擇合作的網紅外,有什麼方式可以檢視這位網紅值不值得合作呢?追蹤數當然是一個考量,但也可能是陷阱。如果有在觀察網紅市場,或對其稍微有點了解的人就會知道,有不少帳號的粉絲數都是經過灌水的。因此,比起追蹤數,更該評估的是互動數。以IG為例,互動率的計算方式是:「喜歡+留言+收藏+分享」/追蹤數,但因為收藏數和分享數只有本人看得到。因此在初期評估時可以「喜歡+留言」/追蹤數作為標準。
    那互動率多少才算是值得合作呢?國外知名網紅行銷趨勢調查網站Influencer Marketing Hub曾在2019年做過平均統計:粉絲數大於10萬的Instagram帳戶互動率約1.1%;小於1萬粉絲數的帳號互動率約3.7%;粉絲數在1千至5千的Instagram帳號,平均互動率約為5.7%。因此,可以以這個標準去判斷網紅的帳號互動率是否有在平均之上。
    但如果要更精準地判斷網紅的報價合不合理,這裡提供另一個可參考數據:「平均互動成本」。以單次圖文合作來說,平均互動成本即為「報價/平均互動數」,也就是說若網紅的圖文合作報價為50000元,平均互動數(貼文平均喜歡數加留言數)為5000個,那麽這個數值就會是10元。
    跟FB投放廣告的邏輯一樣,一般來說會期望網紅的平均互動成本在越低越好,至於標準要訂在哪邊,也得評估與網紅的合作方式,例如有些網紅是談抽成制的,就要把這個標準拉更高一點。若是大流量網紅,基本上會這個數值的上限就會再放寬,因為考量到可提升品牌形象和其他額外價值的提升。

今天和大家分享了找網紅行銷公司和自己找網紅合作,兩種方式分別的優劣勢,也分享如何評估網紅適不適合作的標準,希望有幫助到大家!

責任編輯:郭昱彣、陳建鈞

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關鍵字: #電商 #網紅行銷
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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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