電商品牌如何找網紅業配？不可不知的合作眉角|數位時代 BusinessNext

電商品牌如何找網紅業配？不可不知的合作眉角

KOL行銷已經成為一個重要的行銷趨勢，但品牌要怎麼找網紅談合作？透過公司或直接跟網紅接洽又有什麼區別？一文解析和網紅合作有什麼要點要注意。

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：

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。

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。

網紅行銷公司的缺點：

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。

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。

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。

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。

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。

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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「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。

「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。

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」。

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。

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。