餅乾準備退場,B2B 品牌也手足無措! 5 大策略點迎接行銷新時代
餅乾準備退場,B2B 品牌也手足無措! 5 大策略點迎接行銷新時代

隨著隱私意識抬頭,舉凡國家法規、網頁瀏覽器,到手機作業系統,無不在近年築起隱私保護的圍籬,並逐步限縮程序化廣告慣用的追蹤工具。「數位世界將迎來餅乾消失的年代」,所指的不只是Google瀏覽器將於2024年前全面禁用第三方cookie的單一事實,更是指向第三方數據衰亡、第一方數據稱霸的未來預言。近兩年數位廣告圈,關於cookie替代方案的討論甚囂塵上;然而,多數聚焦於探討B2C品牌的行銷解方——至於B2B品牌,似乎總被阻隔在cookie話題之外?事實上,B2B企業同樣得面對廣告投放與成效衡量失準的難題。

本篇文章彙整隱私保護技術商Didomi、MarTech品牌Foundry、波士頓顧問集團(BCG)三間企業所發佈的文章,梳理隱私政策對於B2B企業的影響,同時為B2B行銷人員整理為5大實用的餅乾替代方案:

一、由公權力、蘋果、Google三方共築的隱私圍籬

近年來,公私部門隱私政策的轉變,大大影響了廣告技術的發展,以下可從三點切入:

  1. 國家法規

為保障大眾之資訊隱私,各國紛紛祭出公權力,以限縮科技巨頭取用數據的能力:2018年,歐盟通過《一般資料保護規範(GDPR)》,堪稱是世上最嚴格的隱私律法;2020年,美國《加州消費者隱私保護法(CCPA)》緊接生效,嚴格管制企業使用和販售使用者數據的方式。面對日漸完善的隱私法規,社群巨頭Meta與科技龍頭Google,便屢屢有踩線疑慮,遭到歐洲各國控告。

  1. 蘋果IDFA隱私規範

蘋果於2021年4月所推出iOS14作業系統,導入「隱私透明度(App Tracking Transparency,簡稱ATT)」架構,允許用戶拒絕應用程式商/廣告商,搜集自身的「廣告識別碼(Identifier for Advertising,簡稱IDFA)」。具體來說,應用程式必須在用戶使用APP時,跳出視窗,請用戶選擇是否同意與該應用程式分享自身的網路行為與資料;若是用戶點擊不同意,則蘋果將禁止該應用程式蒐集大部分的數據。蘋果這一聲槍響,重創廣告商追蹤用戶行為、衡量廣告成效的能力;未來,Google系統之Android設備也可能跟進,使得行動裝置追蹤雪上加霜。

TIM COOK
圖/ Twitter
  1. Google餅乾退場機制

部分瀏覽器如蘋果的Safari與Mozilla的Firefox,已經正式禁用第三方cookie;而佔全球瀏覽器市場份額60%的Google Chrome,也宣布在2024年前,全面淘汰第三方cookie,引起業界譁然。近年來,數位廣告界陸續出現各種替代方案,包含The Trade Desk主導的UID2.0,以及Google的Topics網站主題標籤技術,試圖兼顧興趣鎖定與個人隱私,以使衝擊最小化。

二、餅乾退場衝擊B2B品牌,但半數企業毫無準備?

面對上述隱私政策之轉變,數位產業中,大多數餅乾替代方案的討論都圍繞於B2C產業,畢竟B2C品牌長期依賴第三方cookie以針對廣泛的受眾,進行一波又一波的大規模廣告投放;與此相對,B2B品牌則需要針對特定的利基受眾投放廣告,若鎖定失準,錯失一個潛在客戶,就可能與數十萬訂單失之交臂。因此,在第三方數據失靈後,B2B品牌勢必得尋找其他的工具/方式,來限縮受眾鎖定的範圍,以在適當的時機接觸對的受眾。

據BCG針對B2B品牌進行的最新調查指出,將近四成B2B行銷人員,已經察覺前述的隱私措施,對公司銷售表現帶來負面的衝擊;另有56%B2B行銷人員認為,公司未來一年內,將因為隱私政策而受到不利的影響。其中一間受訪企業的CMO表示,現今投入相同的廣告預算,所帶來的點擊次數,較兩年前下降了30%;整體而言,B2B行銷人員在未來五年內,每年必須花費額外的10-15%行銷支出,才能達到相同的成效。可知,投放廣告失準的現況,已為B2B品牌帶來可視的損害。

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圖/ Tenmax

然而,面對此一挑戰,卻僅有不到50%的B2B企業,針對第三方數據失靈的情形制定完善的計畫,大多數受訪者對於廣告技術的變革、追蹤工具遭汰換的時機,以及他們該在哪些時間點,完成什麼部署⋯⋯等毫無概念——而這樣的「後知後覺」是需要付出慘痛代價的。據BCG過往資料顯示,針對變局超前部署、制定行銷策略的企業,獲得比一般企業高出18%的銷售額,同時減少29%的支出成本。

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圖/ Tenmax

三、主動出擊!面對餅乾消失,B2B品牌應該擁抱的5大策略

  1. 是時候和第三方數據道別了!優先考慮第零方與第一方數據

顯然,第三方數據在未來可能面臨的挑戰愈來愈高,經由用戶主動提供的第零方數據,以及用戶造訪品牌資產,所留下的第一方數據,因而更具價值且值得信賴。B2B品牌需要達成高度精準的廣告投放,以及提供個性化的行銷內容,以上兩點,第零方與第一方數據都能派上用場。在此,B2B品牌最常遇到的問題即是,潛在用戶本來就小群的狀況下,難以搜集到具有實用價值的第一方數據。因此,如何將銷售數據應用至行銷用途,成為B2B品牌重要的課題。

  1. 建立夥伴關係,與其他品牌共享第二方數據

承前所述,為加速數據搜集、擴大數據規模,B2B品牌應積極尋找合作夥伴進行等價互惠。例如:在數據潔淨室安全無虞的環境下,與其他企業交換第二方數據。

三方數據.png
圖/ Tenmax
  1. 比起程序化購買,更該和發佈商建立長遠互信的直購關係

對於大多數的B2B行銷人員來說,程序化廣告能幫上的忙始終有限。由於B2B行銷的最終目標是將潛在客戶轉換為實際的用戶;與此相對,程序化廣告更擅長尋找新客,或是用以進行較淺層、廣泛的溝通。上述差異使得B2B品牌將預算投入程序化廣告時,效率較低且更有可能浪費預算,遑論現在少了第三方cookie的支持。基於此,建議B2B品牌和特定發佈商維持更緊密的合作,清楚暸解該發佈商觸及的客群輪廓,以及可用的廣告版位;另一方面,發佈商擁有高價值的第一方數據,可協助品牌提升投放效率。

  1. 避免侵犯隱私,擁抱「上下文鎖定行銷」

上下文鎖定,又稱「內文比對技術」,存在於數位廣告界已久,指的是透過URL爬蟲媒體內容,進一步抓取網站內容關鍵字,藉此配對相關的廣告內容。由於內文比對幾乎不會牽涉使用者瀏覽行為資料,因此較不存在隱私問題,屬於相對穩定、可靠的解方。此時此刻,B2B人員應該加強對內文比對技術的了解與投資,並且如前所述,選擇受眾輪廓一致,且可實踐細緻內容定位的發佈商發展夥伴關係。

  1. 試著創造好的內容體驗,而非全盤依賴廣告推播與互動誘餌

上下文鎖定已經朝較好的使用體驗跨出一步,但你永遠可以做得更好!試著創造良好的內容體驗與用戶連結,透過電子郵件、社群媒體、舉辦活動、建立社群等方式,打造高價值內容、促進受眾參與、提升品牌好感。與你的潛在用戶對話,提供實用且可靠的資訊,以建立友善互信的連結。

你是B2B品牌嗎?你的企業是否曾討論過「餅乾消失了怎麼辦」?掌握現況與未來動態,及早部署、積極佈局,才是企業永續的生存之道!今天過後,不妨試試以上5種方案,逐步打造屬於自家的餅乾應對方針。

本文授權轉載自:TenMax

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

關鍵字: #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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