【陳建銘專欄】當第三方Cookie退場,擁抱「D2C」你也能擁有上帝視角
【陳建銘專欄】當第三方Cookie退場,擁抱「D2C」你也能擁有上帝視角

Cookie這個因時代而生的MarTech(行銷科技)工具即將退場,數位廣告生態系的眾多成員,從廣告主、DSP、網站到社群平台,有的老神在在、有的憂心忡忡。

事實上,各方在評估cookieless對數位行銷的衝擊程度時,許多廣告主是因為「認識不足」而心生恐懼,也有廣告主以不變應萬變的心態,泰山崩於前而不改色。過猶不及,在以數據為導向的我們這一行,恐怕都不是好事,今天就讓我為大家深入解析cookie的發展歷程及後cookie時代的因應之道。

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圖/ pedowitzgroup

我們先來看看cookie崛起的背景:在傳統媒體時代,企業投放廣告,是透過大大小小代理商,想辦法買到媒體版位,吸引消費者眼球;進入網路時代之後,廣告投放則全面數位化,講究的是programmatic buy(基於數據的程式化廣告購買):該投放在哪個平台、什麼時段、針對哪些消費者,如何即時出價搶廣告版位,每個環節都已自動化,因此必須高度仰賴「數據」。

而Cookie這個能夠獲取消費者資料和行為的追蹤技術,自然成了最有力的幫手。

Cookieless是真議題,也是假議題

除了程式化廣告投放,Cookie的發展壯大,還有另一個很重要的原因,就是廣告主的充份授權。進入數位媒體時代,許多廣告主因為不懂或者無心投入,就把買廣告這件傷腦筋的事,全權交給廣告代理商或DSP,「不管你怎麼操作,反正我只看『最後成果』,花100萬元廣告費,就要得到多少流量和業績。」對這類廣告主來說,cookieless是個假議題,未來依然可以這樣幹,繼續要求代理商和DSP交出成績,只是效益會愈來愈差。

但如果你是重視第一方數據、希望充份了解消費行為的廣告主,那麼cookieless不僅是真議題,更是絕佳的契機,讓你能夠將數位行銷的主動性和效益掌握在自己手中。

怎麼說呢?我們來解析一下複雜的數位廣告生態系,這裡面分為供需雙方。

供給方(供應廣告版位)是具備流量的網站或露出平台、需求方(有刊登廣告的需求)即廣告主;兩者之間還有很多中間商,例如廣告主必須委託代理商採購,代理商必須透過DSP買方平台才能接觸到流量和版位。

又如販售第三方數據以利投放更精準的DMP公司等,這些生態系成員,在乎的是有多少數據讓他們算得更精準、才能用最甜蜜的價格買到最佳版位,拚出廣告主說的「最後成果」。

cookie這個共同語言讓大家在網站上可以任意追蹤(消費者的瀏覽足跡、買了什麼東西、停留多久),並把這些數據互相交換。在此前題下,消費者隱私不是優先考量,廣告績效才是王道。

想掌握主動權並提高效益的廣告,第一方數據更形重要

如今因為對個資與隱私的注重,即將進入cookieless時代,整個生態系衝擊最大的就是這些中間商,少了第三方數據,投放的成效變差,就會被廣告主叮得滿頭包。

也因此,很多DSP投放平台紛紛出招,例如TTD推出所謂的UID(unified ID)聯盟,邀請各方網站加入這個聯盟,以共通的識別碼來了解用戶。

Facebook也推出CAPI(conversion API),讓廣告主把手上的會員及消費者資料(第一方數據)跟CAPI串接,以利廣告投放更精準;其他如Google、Yahoo、Line也都在發展類似的技術。

換言之,中間商推出的這些方案,都脫離不了第一方數據,其背後的意義是:少了第三方cookie,如果廣告主能提供的第一方數據愈多,中間商就能幫你投放得更精準。

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圖/ Pixabay

如果你是老派的廣告主,從不建立自己的第一方數據,向來把數位行銷交給別人操作,進入cookieless時代也打算繼續仰賴代理商或DSP,反正只要有績效就好。問題就會是:當其他廣告主能夠提供更多第一方數據給生態系夥伴,你卻不能,別人怎麼幫你?你會不會付出更大的成本卻得到更低的廣告績效?換言之,你的競爭力會不會下降?

自數位媒體發展以來,第三方cookie的功能是追蹤用戶行為,所獲取的資料必須加以運用,才能創造更好的顧客體驗。然而,過去因為廣告主的未能深入了解,往往被cookie牽著鼻子走,誤以為有cookie才能發揮廣告成效。

根據數據分析平台Cyntelli從2020年觀察到2022年的資料顯示:「長期協助客戶執行廣告比對,推估cookie辨識率將在2024年降到10%以下。」這個數字或許讓人恐慌,但矛盾的是,請各位廣告主回想一下,在cookie自由發送的時代,大家真的有將第三方數據充分整合,納為己用了嗎?

答案是沒有,更多廣告主只是仰賴媒體平台提供的一次性報表,傻呼呼地盯著這些下一次無法再運用的數據,然後苦惱自己的廣告支出為何愈來愈多,業績卻無法達標。

我要告訴大家一個好消息,cookie退場,正是解決這些問題的絕佳機會,它迫使廣告主覺醒,開始掌握主動權,建立屬於自己的第一方數據,真正去了解消費者、直接面對消費者。這也是我一直在推廣的全新MarTech概念:D2C(Direct to Consumer)。

擁抱D2C時,建立你自己的上帝視角

什麼是D2C? 很多廣告主擁有自己的電商網站,經常有消費者前來造訪,這就叫做D2C嗎?大錯特錯。99%的企業推電商,只是為了「在網路上賣東西」,完全沒有收集消費者的行為數據。既然有了自己的電商平台,就不能只是眼看人來人往,應該師法傳說中王永慶賣米的精神,去了解客戶愛吃哪些米、米缸裡還剩多少、什麼時候該主動出擊提醒顧客買米了。

當然,也有不少電商努力做會員經營,已經算是略具D2C雛型,但大多數並沒有把CRM和廣告行銷投放連結在一起。放著現成的數位工具而不善加利用,相當可惜。

Cookie曾經是數位化的產物,cookieless也可做為企業再次數位轉型的契機

很多企業擔心,cookieless像大洪水也像氣候危機,未來是否將面對難以存續的挑戰。其實不必太過恐慌,企業最該做的是,回歸上一篇專欄我所提到的兩大核心肌群:目標和數據;當你有了明確的行銷目標,就知道該收集哪些消費數據,這些數據又進一步幫你把策略更加優化,不斷地達成目標,形成一個相加相乘的良性循環。

我有許多客戶,過去也很仰賴第三方cookie,但在我們的努力推廣下,早已投入D2C,建立起第一方數據,完全不擔心第三方cookie的上帝視角即將消失,因為他們已經擁有自己產業、自己品牌的上帝視角。

責任編輯:吳秀樺

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從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?
從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?

AI 與數據正快速落地至各行各業,從製造、金融、電信、醫療到零售,應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域,卻長期受到數據破碎且不透明的限制,只能仰賴人力蒐集資訊,再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策,使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點,方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」,以開放式平台為核心,串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色,勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌,希望能透過科技促進數據流動,為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

方睿科技
方睿科技首度舉辦 2026 Raise Day,以開放式平台為核心串聯多元角色,推動商用地產邁向產業共好的新階段。
圖/ 數位時代

方睿科技雙軌策略,讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出,在 AI 時代,人應該專注於「最有價值」的工作;然而在商用地產業中,專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上,真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配,讓人力從低價值的資料處理中解放,將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

方睿科技
方睿科技創辦人暨執行長 吳健宇
圖/ 數位時代

為此,方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台,運用 AI 技術,將過去產業中破碎、非結構化的資料,重塑為可被運算、可驗證的標準化數據,並結合圖表與互動式介面,讓使用者能夠快速得到完整市場資訊,實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟,將不動產視為企業服務的核心載體,串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴,使空間不再只是靜態標的,而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄,平台得以發展「資料即推薦」模式,推動商用地產從單點交易,邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制,實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下,真正的競爭關鍵已不在模型本身,而是能否有效率地收集資料、提高資料品質,並將其與實際決策流程緊密結合。為此,方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪,回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題,成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明,資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段,必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告,並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉,透過資料清洗與實體對齊,將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關,則引入不動產專家進行校正與產業判讀,補上模型難以理解的規則與慣例,確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段,藉由收集使用者提問與行為,檢視現有資料是否足夠精準,再回到專家校正與補齊流程,使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上,方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示,PickPeak 並非單純的物件搜尋工具,而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動,提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件,再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案,真正將 AI 從「回答問題的工具」,轉化為「陪伴決策的數位專家」。

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方睿科技技術長 郭彥良
圖/ 數位時代

創新 Data to win 模式,讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過,單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級,因此,方睿科技提出的第二條路就是,推動產業生態系聯盟,整合商用地產市場上不同角色的數據,讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出,目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間,缺乏有效的整合機制,導致企業在選址與空間規劃過程中,難以快速找到真正合適的服務與解決方案,形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點,方睿科技提出「Data to win」模式,以資料取代傳統「Pay to win(付費買廣告)」思維,讓真正具備經驗與實績的服務夥伴,在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明,在廣告投放效益越來越低的情況下,企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」,而是「如何在對的地方被看見」,這將是未來的市場勝出指標;而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力,方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料,經過去識別化與結構化處理後,再嵌入企業決策流程中,讓推薦不再來自廣告投放,而是真實、可被驗證的使用經驗,透過這樣的機制,不僅提升企業決策的準確度,也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說,方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料,讓企業在選址階段,就能同步評估空間規劃方案,加速決策流程。又如,整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料,並呈現在地圖上,協助企業評估辦公據點的交通便利性,優化員工日常通勤與出行體驗。此外,平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊,協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓,提升進駐媒合效率。

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方睿科技不動產知識創新中心總監 曾凡綱
圖/ 數位時代

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調,方睿科技已經透過投資與合夥模式,將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域,至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星,以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作,方睿得以更深入理解產業真實痛點,讓科技不只是工具,而能真正回應實際決策與服務需求。

此外,方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟,目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入;接下來,方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入,讓數據在安全、可控的前提下流動,進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值,為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

方睿科技
右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁 、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳,透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。
圖/ 數位時代

方睿科技官網: https://www.funraise.com.tw

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