TikTok崛起,網紅行銷支出超車Facebook!IG頂流明星緊張了?
TikTok崛起,網紅行銷支出超車Facebook!IG頂流明星緊張了?

TikTok近年以來的崛起,已經讓Facebook和Instagram的母公司Meta感受到威脅,連Instagram都試圖開始大規模「改革」,拚起來抄TikTok的功能和演算法。

不過就短期內的收入而言,Instagram或許還不需要擔心TikTok的威脅;分析師提出的數據資料顯示,在美國,Instagram上的「網紅行銷」(influencer marketing,或譯「影響力行銷」)支出仍然是TikTok的3倍。

所謂的網紅行銷,就是透過社交媒體的網紅和意見領袖,來為產品或服務等進行宣傳,達到行銷的目的。擁有一定數量粉絲的網紅,就可以透過宣傳獲得收入或報酬;而如果是擁有頂級流量的名人,例如Instagram上擁有3億追蹤者的金.卡戴珊(Kim Kardashian),一年就可以藉此獲得數十萬美元的收入。

根據Insider Intelligence分析師的預估,美國今年的網紅行銷在Instagram的支出將會達到22.3億美元,而在TikTok則是7.75億美元。

Instagram老神在在,Facebook要緊張了

雖然Instagram在這方面與TikTok相比表現不錯,但Meta旗下的另一款社交軟體Facebook似乎就略遜一籌了──分析師認為,今年TikTok將會超車Facebook,並且在2024年迎頭趕上今年第二名的YouTube。

目前,YouTube在其美國平台上的網紅行銷費用為9.48億美元,高於Facebook 的7.39億美元。此外,報告當中也指出,使用TikTok行銷的人數比率,在去年已經超過了YouTube。

「TikTok在網紅行銷方面人氣飆升,但在支出、或使用TikTok行銷的人數仍遠不及Instagram。」Insider Intelligence首席分析師這樣說,「這部分是因為Instagram創作者對內容收取的更高價格,也因為內容形式很廣,大部分現在都可以購買。儘管如此,Instagram仍在努力變得更像TikTok,就是為了要吸引較小的創作者──這也是TikTok現在最著名的一點。」

上週,Instagram同意收回最近的一些更新,由於卡戴珊姐妹在他們的貼文當中控訴Instagram正在變成第二個TikTok,除了改變演算法形式、也在主頁塞入了過多的短片。當然,如果Instagram改變演算法,以吸引更多較小的創作者,像卡戴珊這樣的超級網紅可能就會失去原有的優勢。

Insider Intelligence的報告還指出,在小型影響力合作夥伴的支出一直在迅速成長。分析師預測,今年「奈米級(擁有1,000至4,999名追蹤者)」網紅的支出將成長220.5%,而「超級(至少有100萬追蹤者)」網紅的支出將僅增長8.0%。

出於各種原因,行銷人員也可能更喜歡與規模較小的創作者合作,主要因素包含價格更便宜,且他們的影片貼文可能擁有更高的觀眾參與度。

總體而言,該報告估計,約有74.5%的美國行銷部門會在2022年使用網紅行銷,預計今年這筆行銷支出將增長27.8%至49.9億美元。

資料來源:TechCrunch+

責任編輯:錢玉紘

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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