全聯、家樂福都衝刺線上佈局,零售媒體廣告成新趨勢!一次看懂到底是什麼?
全聯、家樂福都衝刺線上佈局,零售媒體廣告成新趨勢!一次看懂到底是什麼?

隨著家樂福(Carrefour)買下頂好(Welcome)、全聯併購大潤發,台灣的零售市場迎來新霸主之戰。這場零售業的大洗牌,不只是線下通路的競逐,更關乎「新零售」的規模佈局。

2016年,阿里巴巴創辦人馬雲,拋出「新零售」的概念,直言「純電商時代」很快就會結束,未來十年,沒有電子商務這一說,只有新零售這一說——線上和線下物流必須結合,完成全通路的佈局與服務,這就是新零售。

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阿里巴巴創辦人馬雲在2016年即提出「新零售」的概念,他認為線上與線下物流必須結合,未來不再有單純的線上電商。
圖/ ShutterStock

受惠於疫情,新零售市場蓬勃發展,各大零售商致力為消費者提供無縫的購物體驗,實現全通路規模經濟;不僅如此,如亞馬遜、沃爾瑪、家樂福等零售巨頭,也開始發展「零售媒體聯播網(Retail Media Network, RMN)」,在自家的線上購物平台中,開發廣告版位,為廣告主提供全新的媒體選項。

據權威機構eMarketer數據預測,2021年美國零售媒體廣告支出,將增長53.3%,首度突破300億美元(相當於八千億台幣),佔整體數位廣告市場的14.9%,儼然躍升為數位廣告市場中,增長最快的媒體之一。究竟RMN廣告是什麼,為什麼興起、有什麼優缺點?TenMax將透過本篇文章,帶你快速掌握。

一、什麼是「零售媒體廣告(Retail Media Ads)」?

簡單來說,零售媒體廣告包含線上與線下兩類,前者指的是零售商在自家的APP、購物平台上開放的廣告版位;後者則是實體門市的DOOH廣告(Digital Out-of-Home,指消費者在家外接觸到的廣告)與店內(In-store)所展示的廣告。

2021年數據指出,九成的零售媒體廣告支出,發生在零售商的電子商務平台上,其餘才是線下門市的DOOH與In-store廣告等格式。因此,本篇文章的內容,將著重於零售商的電子商務平台。

有點抽象?讓我們以全聯為例說明吧!

全聯旗下有「全聯線上購」和「全聯PXPAY」兩大APP,以及「PXGo!全聯線上購」的線上購物網站,當消費者有意線上訂購全聯蔬果、生活用品等,就可以進到上述的APP與網站進行查詢與購買。如下圖所示,現在,搜尋結果頁僅會呈現商品的列表。

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圖/ PXGo! 全聯線上購。

未來,若全聯發展零售媒體廣告,那麼商品列表中或是網頁兩側、下方,便會展示由品牌購買的廣告。如圖所示,由品牌廣告主購買的廣告,會在頁面中顯示「贊助(Sponsored)」字樣:

零售媒體廣告將可以出現在有購物需求的消費者面前,除了根據關鍵字推薦產品外,品牌廣告主也可以利用該零售商搜集的用戶資料,進行精準的受眾鎖定與個人化推薦。

如果讀到這裡,你已經能理解零售媒體廣告是什麼,那麼你應該也能想像,何謂「零售媒體聯播網(Retail Media Network, RMN)」。 RMN指的就是各個零售商所發展的廣告系統平台,用以搜集、整合、應用自家擁有的第一方數據,並且執行站內外媒體的程序化廣告購買流程。

二、零售媒體廣告,為什麼興起?

根據Ad Age引用的報告顯示,81%的快速消費品(CPG)品牌,計劃在明年(2022)增加對零售媒體的投資;與此同時,調研機構Forrester指出,隨著行銷人員愈來愈倚靠「第一方數據」,明年全球零售媒體廣告銷售總額,預計將可攀達500億美元,份額驚人。

零售媒體廣告之所以興起,主要基於以下兩大原因:

1.新零售電子商務盛行

疫情影響,大量消費者轉往線上購物,例如在歐洲,消費者投入在線上購物的金額,較疫情前增長了80%。眼光回到台灣,疫情期間,家樂福的每日線上訂單突破上萬筆,線上購物會員更在10個月內激增100萬人次,整體電商業績翻3倍成長。

不只家樂福,全聯也在今年一月與Ubereat和Foodpanda合作,推動雙平台「小時達」外送服務,線上購物客單價成長4成、訂單量成長6成,回購率更超過7成以上,市場表現十分卓越。

消費者的購物習慣已然轉變,即使進入後疫情時代,新零售電子商務仍將持續發展:六成消費者表示,疫情過後,他們仍將持續線上購物的購物習慣;另一方面,更有超過九成的零售品牌,計畫部分移用實體店面的行銷預算,轉而投入線上銷售。種種可見本地和全球性的電子商務,將在未來保持盛行熱度,使得零售媒體廣告潛力無窮、值得期待。

2.第一方數據成行銷指南針

近年來,全球使用者隱私意識抬頭,不僅Google宣布2024年前禁用第三方Cookie,蘋果iOS系統也陸續祭出各式的用戶資料共享限制,可預見第三方數據的搜集與採用,將面臨愈來愈多的挑戰,第一方數據因此顯得更加可貴。

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圖/ TenMax

三、我是零售商,我該發展站內廣告嗎?

新零售媒體廣告無疑將成為近五年的重點趨勢,據eMarketer預測,美國新零售媒體市場將在未來三年成長53.4%、31.4%、26.4%,幅度可觀;不只美國,全球零售媒體廣告支出也正快速增長。

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圖/ Marketer,TenMax重製

因此,建議具規模的零售品牌,可逐步發展RMN計畫,掌握以下兩點優勢:

1.開創全新且高利潤的獲利模式

隨著電子商務市場中,競爭者愈來愈多,零售商的當前目標在於擴大市佔規模以及開拓新的財源。零售媒體廣告獲利模式清晰,市場潛力與需求龐大,值得投入發展。

2.深化與品牌主之間的合作關係

當零售商進一步發展廣告媒體,面向品牌時,將不再只是單純的通路,而能成為可靠的供應商夥伴、媒體平台、資料經銷商以及技術供應者,深化與品牌間的長期合作與互信互利。

四、我是廣告主,我該投入零售媒體廣告嗎?

線上廣告已進入全通路佈局的時代,廣告主應掌握各式廣告平台,發展360度行銷策略。尤其新零售平台,更是重要的數位接觸點,能有效觸及有立即購物需求的受眾,並即時、直接地引導消費者完成轉換。具體而言,廣告主可透過零售媒體廣告,獲得以下好處:

1.實際衡量廣告預算與銷售成果間的關係

品牌投放零售媒體廣告,最有感的好處在於:能夠更容易地釐清廣告支出與銷售額之間的關聯。由於廣告出現在銷售發生的地點,因此能更有依據地將銷售成長,歸因於特定的廣告操作,衡量成效並調整後續的投放策略。

2.使用零售商大量且獨家的消費者資料

如前所述,零售商媒體可應用來自銷售點的第一方數據,這代表著品牌投入零售媒體廣告,可達到更加個性化且準確的投放效益。舉例而言,家樂福電商服務推出至今,已吸引300萬會員,平均每八個台灣人,就有一位曾在家樂福購物並留下資料;品牌若於家樂福電商平台投放廣告,將可直接使用這些用戶數據。

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圖/ Criteo,TenMax重製

五、新零售媒體的挑戰與隱憂

聽起來,新零售媒體廣告,簡直是完美無瑕的行銷神器?事實上,零售媒體也存在著隱憂:

1.強者恆強、弱者恆弱

如前所述,零售媒體背後的概念是「數據為王」,這代表著,僅有大規模、高流量、多會員的大型零售品牌,有機會在市場中插旗分利;至於沒有預算、不夠知名的小型零售品牌,就只能在一旁咬牙觀望了。

2.RMN基礎建設,對零售商而言是全新領域

即使零售品牌規模龐大,但說到「建立一個自家的廣告投放系統」,對於零售商而言仍是個全新的陌生領域。如何建構符合程序化廣告競購需求的平台,是有意發展媒體廣告事業的零售商,當前最重要的課題。

目前市面上已有Criteo、PromoteIQ等大型廣告商,可以直接為零售商導入外部協助,達成販售廣告的目標;而本地零售商,也可尋找當地的廣告科技供應商,以發展RMN的基礎建設。

新零售即將邁入全球化與規模化發展,在「數據就是金錢」的行銷年代,大型零售商勢必將邁向零售媒體廣告的大未來,建置自家的RMN,協助廣告主利用自家資料庫以及高潛力廣告版位,精準出擊、有效獲客!身為行銷人,更需密切關注這個發展迅速的新興廣告市場,以便搶佔先機,納入品牌的行銷規劃之中。

參考資料:CriteoeMarketer

本文經授權轉載自:TenMax

責任編輯:吳佩臻

關鍵字: #大數據行銷
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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