追蹤網紅就像與朋友相處!掌握Z世代的網紅行銷4大重點,抓住消費力
追蹤網紅就像與朋友相處!掌握Z世代的網紅行銷4大重點,抓住消費力

「Z世代」泛指從1990年代末期到2010年代初期出生的族群,年齡約在10到25歲之間,佔台灣總人口數的16%。根據美國銀行「OK Zoomer: GenZPrimer」的分析報告,2030年全球Z世代的直接購買力將增長400% 且高達33兆美元,屆時將佔全球購買力的四分之一以上 (27%),是品牌不容忽視的消費主力。

Z世代是「首批數位原生族群」,他們對於網路十分熟悉、習慣透過社群媒體與人交流,因此品牌若想把握Z世代的龐大商機,勢必要由「社群」開始布局,這時網紅的「社群影響力」便是品牌可以好好運用的行銷宣傳方式。

KOL Radar從Z世代的特質、網紅追蹤偏好、網紅行銷與社群使用趨勢4大角度切入,進一步為品牌歸納最適合Z世代的網紅行銷與社群行銷策略,協助品牌運用KOL的影響力搶攻Z世代的心,抓住這股新消費浪潮!

Business woman smartphone
「Z世代」的年齡約在 10 到 25 歲,他們除了是新一代消費主力之外,也是「首批數位原生族群」。

一、Z世代特質:追求自我風格,重視社會議題

Z世代誕生於資訊爆炸的網路時代,因此對自我能力與未來發展有明顯的焦慮感,渴望「活出意義與特色」,在消費選擇上也更重視品牌風格與品味。同時,網路消除Z世代與世界的界限,造就他們特別關注「公共議題」的世代特質。根據《Cheers 雜誌》Z世代全方位意向調查,Z世代最關注的議題 TOP 3 依序為「性別平等」、「氣候變遷」與「環境污染」。

由上述分析可知,品牌在行銷宣傳時,除了可強調品牌價值、風格與使用情境外,也可凸顯品牌對社會責任、平權、環境保護等議題的重視以爭取Z世代目光。

z世代關注議題top3
Z世代最關注的議題 TOP 3 依序為「性別平等」、「氣候變遷」與「環境污染」。
圖/ KOL Radar

二、Z 世代如何看待網紅:「追蹤網紅」就是「與朋友相處」

有別於較崇拜偶像、追隨明星的X與Y世代,Z世代更願意支持KOL 與社群領導者。據Instagram官方調查,比起知名度,Z世代更看重創作者是否與他們擁有共同的興趣或嗜好KOL Radar【2022 網紅行銷趨勢報告書】指出,Z世代將追蹤網紅視為「與朋友相處」,十分重視網紅的生活與價值觀,因此品牌與網紅合作宣傳時更需考量並尊重KOL的風格與調性,才能設計出有效且吸引Z世代目光的內容。

Z世代將追蹤網紅視為「與朋友相處」,十分重視網紅的生活與價值觀。

Z世代對KOL影響力認知
圖/ KOL Radar

三、設計吸引Z世代的網紅行銷策略:「客觀」與「真實感」至上

網紅行銷是立足於「信任經濟」上而發展出來的行銷方式,因此粉絲即是消費者,品牌該如何運用消費者對於KOL的信任置入產品資訊,是相當關鍵的成功因素。康泰納仕調查Z世代最喜歡的網紅業配形式,發現Z世代十分重視業配的「客觀」與「真實感」。品牌主與網紅合作業配前,不妨先讓網紅試用產品,並請網紅在業配時分享真實體驗,藉由KOL的口碑推薦提高Z世代消費者對於產品的信任感。

Z世代喜歡的業配模式
圖/ KOL Radar

同時調查也指出,在「實況直播」方面,Z世代習慣將直播作為與 KOL 閒聊的空間,不喜歡生硬、貿然出現的業配。因此KOL Radar建議品牌若想要使用「直播」的形式與網紅合作,在內容策略上可由網紅個人故事分享出發,帶出自身經驗與產品的連結加深粉絲印象,同時尊重網紅的風格與表演方式,讓網紅展現真實、自然的一面來達成最佳的直播成效。

四、掌握Z世代常用社群平台 TOP 3 : Instagram、YouTube、Dcard

調查指出,Z世代最常使用三款社群平台 分別為 Instagram、YouTube 和 Dcard,因此KOL Radar建議品牌若是以Z世代作為行銷目標,可優先考慮 Instagram、YouTube 和 Dcard 這三個平台,並結合Z世代感興趣的內容策略,方能創造良好的行銷成效。

Z世代最常使用三款社群平台 分別為 Instagram、YouTube 和 Dcard。

2022 網紅行銷趨勢報告書
圖/ KOL Radar

由上圖也可發現,Facebook雖已不在Z世代常用平台前三名,卻是Z世代父母輩的 X 世代最常使用的社群平台,顯示Facebook使用者的年齡層正逐漸偏向中高族群。而Z世代在Instagram上的使用率則比 X、Y 世代高出許多,因此品牌可善用Instagram與 KOL 展開團購或是業配合作,增加品牌與產品在Z世代族群中的曝光率,搶占Z世代商機!

面對依賴網路與社群的Z世代,「網紅」能夠作為品牌與Z世代的溝通橋樑,為產品服務開啟更廣大的市場。透過KOL Radar強大的AI網紅資料庫,品牌可以篩選最適合與Z世代族群溝通的網紅人選,並搭配新穎的內容行銷策略,掌握新世代的消費商機!

本文授權轉載自:KOL Radar

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

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以AI驅動智慧轉型  中華電信打造產業升級新引擎
以AI驅動智慧轉型 中華電信打造產業升級新引擎

人工智慧技術正在加速企業的進化。中華電信早在2016年就制定了AI策略,不僅用來優化自身營運,還透過「內服外推」的策略,將實戰經驗轉化為產品與服務,例如智慧客服、法遵審閱和跨國語譯等,幫助企業在AI 2.0時代掌握人機協作的優勢,發揮AI的最大綜效。

從辨別式到生成式AI技術 驅動人機協作新紀元

2016年,AlphaGo的出現象徵著辨別式AI技術的成熟。人工智慧不僅能「看懂」、「讀懂」,甚至能「聽懂」人類的語言與行為,讓語音辨識、影像分析、文字理解等應用進入金融、製造、醫療與安防等產業。例如,金融業利用辨別式AI優化信用評估、詐欺偵測與風險管理;醫療業提升診斷疾病的能力;製造業用於品質檢測與預測性維修;安防業則透過人臉辨識與行為分析提升安全性。

隨著生成式AI與大型語言模型(LLM)的迅速發展,AI 2.0時代隨之而來。現在,不僅文本、圖像、影片、聲音、程式、數據與物件可以自動生成,還催生了代理式AI的出現。中華電信研究院院長蘇添財表示:「從辨別式AI、生成式AI到代理AI,人工智慧不僅具備成熟的數據分析、影像識別、語音合成能力,還具備語意理解能力,更重要的是,正朝著認知智慧邁進,能理解、思考、學習以及創新,開啟了人機協作的無限可能。」

然而,相較於個人使用者對生成式AI的積極採用,企業在導入AI方面仍較為謹慎。多數企業會從相對明確、風險可控的場景開始,例如客服自動化、智慧助理、文件摘要、行銷內容生成、知識庫查詢等,逐步評估資料安全、法遵框架與投資報酬率。

中華電信
中華電信研究院院長蘇添財
圖/ 數位時代

蘇添財指出:「AI導入不僅是IT專案,更是組織文化與營運流程的變革工程。」他提醒企業,若要真正發揮AI的效益,除了精準找出業務痛點、決定AI應用範疇,還需積極參與導入過程,並確保AI應用服務上線後,員工願意且滿意使用,才能發揮商業價值。

蘇添財進一步引用BCG《AI Radar Survey》指出,高達86%的企業相信人類與AI的協作將是未來的主流。協作模式多樣,有些企業讓AI成為決策輔助者,人類仍握有關鍵監督權;也有企業建構AI代理人(AI Agent)主動處理流程,只在例外情況轉交人工審核。「這些模式的共通點是,AI不再只是支援系統,而是決策與執行流程的共同參與者。」

「內服外推」策略 推動AI應用落地

身處AI變革的關鍵時刻,中華電信一方面在內部導入AI以優化營運效率、推動流程自動化,另一方面將實戰經驗轉化為產品與服務,協助客戶加速數位轉型。目標是透過「內服外推」的雙軌策略,加速AI落地,讓AI創造具體可見且有感的商業價值。

中華電信早在2016年就開始規劃與建構AI賦能的智慧客服、智慧聲控、智慧分析、智慧安防、語音助理與新興應用,並陸續推出20多個AI應用服務,例如IVR語音導航、MOD聲控助理、電信大數據分析、智慧交通、科技執法、AI總機等,並獲得市場的廣泛好評。

以智慧客服為例,中華電信透過語音辨識、語音合成、語意理解、多輪對話、知識管理、語音核證、對話分析等核心技術,開發出文字機器人、語音機器人、外撥機器人、值機應答助理、客戶心聲分析、訂位助理、掛號助理與智慧總機等服務,協助公部門、餐飲、旅遊、電商、製造、金融、醫療、物流等超過30家客戶優化客服效率與體驗。

蘇添財表示:「2016到2022年間,我們的重點不僅是打造AI應用服務,更是透過持續的實務應用與實戰經驗,全面提升『人才』、『平台』、『技術』與『資料』等方面的能力,例如員工對語音合成、影像辨識、自然語言處理(NLP)與數據分析的掌握度,為未來做好準備。」

隨著生成式AI的出現,中華電信也從AI 1.0(辨別式AI)階段邁向AI 2.0(生成式AI)階段,不僅鎖定智慧客服、智慧法律、新興應用、元宇宙、防詐資安、Copilot等六個領域,推出生成式AI賦能的產品服務,例如台灣第一個代筆遺囑生成服務、跨國即時語譯與仿聲服務等。此外,中華電信也將AI技術導入電信網路,研發智慧維運助理、自治網路、網路數位分身等服務,提升網路品質並降低維運成本。在客服領域,透過自然語言處理結合客服知識庫,能在5秒內提供一線客服人員所需的精準答案與參考資料,協助即時解決客訴問題,減少10%的客戶等待時間。同時,推出AI企業年報審閱服務,審閱人員只需匯入公司年報與相關法條,即可完成AI年報審閱工作,節省超過80%的人工作業時間,法規審閱精準度超過95%。

展望未來,中華電信將持續以「內服外推」的雙軌策略優化AI產品與服務,成為企業AI轉型的最佳夥伴。蘇添財表示,將因應AI技術的發展,深化在體現智慧(Embodied Intelligence)、多模態AI(Multimodal AI)、領域化模型(Domain-Specific Models)、可解釋AI(Explainable AI)、空間智慧(Spatial Intelligence)、人型機器人(Humanoid Robotics)、AI擴增開發(AI-Augmented Development)等領域的能力,目標是提供在地客製、可控可信的智慧應用,滿足各領域與產業的需求,攜手夥伴與客戶共同將想像轉化為價值,共建智慧新未來。

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