為什麼要架設品牌官網？購物電商平台VS品牌官網優缺點|數位時代 BusinessNext

對於初期創業或是零售經營的小商家來說，在大型電商購物平台上販售商品似乎是一個快速達成經營的方式，以蝦皮為例，完善的功能性加上低手續費等特點，自然吸引許多資金不多的小商家經營；然而，為什麼對於永續經營的電商而言，架設官方網站成為一件必備的事呢？

什麼是大型購物電商平台?

現今購物平台選擇多元，舉凡你能想到的：蝦皮、momo購物網、PChome、樂天市場、yahoo購物中心等，都屬購物平台的一種，下述進一步詮釋大型購物電商平台的優點以及分析排名吧！

優點1：訪客流量高

大型購物電商平台最顯而易見的優點莫過於較大的「訪客流量」了，如同一間琳瑯滿目、什麼都有賣的百貨公司，當消費者不知道到哪購物時，很自然地便會點開這類型的購物平台。

優點2：開店成本低

以蝦皮來說，經營商店無需任何手續費便可上架販售商品，在每一筆訂單成交後抽取2%的手續費，對於小型賣家來說不但好上手，開店成本也相對較低！

然而當大家都在蝦皮上架商品後，也將會帶來某些缺點，接著就來分析在大型購物電商平台＆自架官方網站經營最大的差異在哪？

自有品牌官網 VS 大型購物電商平台，差異為何？

1.信賴感

你是否有過以下購買經驗：原先已鎖定好的商品，卻在蝦皮平台上看到售出數量更高的類似產品，於是立刻捨棄了原本的賣家，改選擇購買評價和購買數量更高的賣家，因此，當你想要在大型購物平台上做出自己的特色，是較為困難的。

不過當有了自有的官方網站後，消費者對於品牌的信任度就會提高，也會降低上述流失客人的機會。試想有A、B兩個品牌，A品牌有架設品牌官網，而B品牌卻沒有，是不是又更提高了你在A品牌消費的機會呢？

2.商品利潤價格

最常見的蝦皮賣場中總是殺得一片血海的價格戰，客人不但容易找到相似度高的商品，且在價格上可能不到你定價的一半，往往會在比價這關逐漸流失顧客。以顧客來說，能在同一平台上找到類似商品，對於商家並沒有忠誠度，誰看起來便宜、CP值高就獲勝。

但若是有官方網站，不僅減少顧客比價的機會，也能展現品牌風格特色與理念，讓顧客認識這個品牌，當他們開始認同你、喜歡你時，客人也會提高買單機會。

3.行銷策略

作為電商，曾經瀏覽過店家網頁的使用者十分重要，架設官網的好處之一，能依據後台數據（如Google Analytics系統）掌握消費者行為，進一步驗證和優化經營策略，針對精準受眾投放廣告，以達成品牌的最終目標—提升營收業績並永續經營。

但若是使用大型購物電商平台，並無法掌握完整顧客資訊，以及曾經到訪網頁的使用者資料，包含了年齡層、興趣、操作行為等，沒有足夠資料依據要優化商家會變得困難很多。

現今幫品牌架設電商網站的平台眾多，如：91APP、Shopline、Cyberbiz、WACA、Meepshop、Easystore、Goshop101等，只要找到合適的開店平台合作，包含網站架設、金物流串接、商品上下架、會員和訂單管理等則無需煩惱，電商平台皆會提供協助。

擁有自己的電商官網，除了能依照品牌形象來排版與設計網頁，也利於多樣的行銷操作，例如：廣告投放（Google關鍵字投放、Facebook、Instagram廣告投放）、聯盟行銷、SEO優化累積自己的自然流量。

總結

無論是大型購物平台或是品牌官網各有優、缺點，當品牌的印象還尚未深植人心時，建議可以搭配大型購物平台的甜蜜流量。持續銷售的同時，也讓顧客知道官方網站的存在，並持續耕耘自己的品牌官網，做好SEO優化及廣告行銷，在適合的時機點選擇對的平台，才是好決策！

責任編輯：吳佩臻、陳建鈞

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過去兩年，人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢，從客服、知識管理到軟體開發，越來越多企業將大型語言模型（LLM）導入企業營運流程，隨著應用程度的深化與廣化，越來越多發現，真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」，而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全，以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後，AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程，連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度，而這意味著，想要發揮AI綜效，光只有模型與技術尚不夠，必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設（AI Infra）。

深耕AI管理領域多年的數位無限（INFINITIX），近年積極布局軟體定應AI基礎建設（Software Defined AI Infrastructure）市場，除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係，如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格，2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎，也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線，協助企業、雲端服務供應商（CSP）與新世代AI雲端業者，更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示：「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構，讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備，同時，向上鏈結模型、Token跟AI應用，加速企業的AI創新轉型腳步。」

從AI模型到AI經濟，企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI，焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力，但在大型語言模型推論需求暴增的現下，AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程；企業真正需要的，不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後，全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」，亦即，影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU，而是消耗多少Token、產生多少AI服務，以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之，在AI新世界，算力調度能力的重要水漲船高。對此，陳文裕十分認同的說：「企業想要提升AI競爭力，不僅要掌握模型與應用，還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命，甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上，這也是大量AI資料中心（AIDC）跟新世代AI雲端服務（Neo Cloud）業者出現的原因，包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式，提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢，數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務，協助客戶提升GPU使用率，更進一步推出ixCSP平台，讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者，能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰：模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速，企業在追逐AI落地的同時，勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高，以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡，數位無限的作法是，透過AI-Stack將底層硬體抽象化，以Token或模型服務形式提供，讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如，高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題，加速39項AI模型進入臨床應用階段，成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步，為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源，也可以透過ixCSP平台，把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司，甚至上下游合作夥伴使用，進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設，企業真正需要的，也不再只是單一模型，而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra，而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致：從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商，更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值，數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案，協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境，降低企業從PoC走向實際導入的門檻，加速AI落地。

總的來說，隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理，企業比拚的不僅是導入速度，而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra，而這與數位無限的發展目標一致，將持續不斷優化產品服務，化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。