【觀點】APP怎麼投廣告?Google AdMob 是什麼?看懂APP「投放吸金術」
【觀點】APP怎麼投廣告?Google AdMob 是什麼?看懂APP「投放吸金術」

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

在 2008 年蘋果發佈第一台智慧型手機開始,應用程式成為幫助人們處理日常生活的必備工具。那除了付費下載、訂閱使用外,身為應用程式的開發者該如何在開發實用工具、遊戲給用戶之餘,還可以怎麼賺錢呢?

本篇我們將會介紹開發者如何透過在應用程式中投放廣告賺取收益,藉此維持團隊運營所需資金,並且告訴你,應用內的廣告價值如何決定,廣告投放的基本流程和 AdMob 的優勢,藉此了解應用程式廣告投放的基本概念!

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圖/ shutterstock

在應用程式中也能投放廣告

沒錯,除了網站上可以投放廣告外(就是那些你在瀏覽網站時會展示、跳出的那些廣告),應用程式廣告投放也是應用程式開發商最常使用的獲利方式之一,廣告商(主)會按照廣告的千次展示次數付費,以提高用戶(消費者)對於該品牌 / 產品 / 活動 / 服務的認知與好感,而這些廣告費用則會支付給應用程式的開發人員。

在這過程中,「廣告平台」扮演非常重要的角色,可以將廣告投遞至開發者的應用程式中,例如 Google 所提供的 AdMob,就是您在應用程式內投放廣告的總部,讓你可以在此設定廣告放送相關需求! Google 不僅提供 AdMob (App),也提供 Google Adsense (Web)、Google AdExchange (Web+App)等平台,協助媒體及應用程式變現。

該怎麼決定「廣告價值」?

一般來說,廣告價值(每次展示的單價)會與用戶屬性 (造訪應用程式的用戶年齡、性別等) 以及 廣告版位及相關展示時機(連帶影響用戶點擊率)息息相關。

為什麼會和用戶屬性有關?舉例來說,一個關於車子應用程式因為其用戶都是對車子有興趣的人,自然會成為各大車廠想要觸及的用戶以及下廣告的媒體類型,而這個應用程式的廣告價值就會因此變高。除了用戶屬性之外,廣告版位位置(例如是否在用戶開啟應用程式時就能輕易看到的廣告版位),以及版位尺寸、可見度等,都會影響廣告價值。

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圖/ Stanisic Vladimir via shutterstock

然而,在這過程中,即使你擁有在優質的用戶,有再好的廣告版位,如果你沒有與任何廣告商串接,你將無法獲得廣告收入。

當你的應用程式已經有充足的流量(用戶)、但如果沒有跟任何廣告商(買方)合作的話,就像是擁有豐富商品庫存卻沒有顧客造訪的商店,是無法獲得任何收入的。

換句話說,投放廣告和獲得收入需要做到兩件事: (1)應用開發者需要創造出能夠吸引用戶的 App (2)應用開發者需要尋找廣告商(主)投放(購買)廣告。

開發出吸引人的應用程式是開發者的專長,然而,找到足夠多且優質的廣告商(主)就不是一件那麼容易的事。所以多數的應用程式開發者會尋求適合自己的廣告投放系統,來產生足夠的收入,並且透過程序化的方式,不僅最小化工程成本,更能進一步優化轉取最多的利益。

在我們更深入探討廣告投放系統和 AdMob 之前,讓我們先來了解應用程式內是如何投遞廣告的:

應用程式廣告投放基本流程:

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圖/ AnyMind Group
  1. 當使用者打開應用程式時,廣告單元開始發出廣告填充請求

  2. 此廣告請求將透過 AdMob 對廣告伺服器發出請求、並開始按照平台中的設定來挑選廣告

  3. 經過一連串的競價篩選後、會依照競價結果及相關設置,將各家廣告商的廣告做出填充排序

  4. 廣告素材回傳並透過伺服器傳送至應用程式、展示廣告

更細節的來說,當你點開某個美食應用程式時,在你點開的那一秒、廣告單元開始載入,並透過 SDK 馬上對廣告伺服器發出需要展示廣告的請求。此時,廣告伺服器會接著按照廣告平台中的設定,向各家廣告商發出廣告請求,並接著展示返回的廣告素材。因此,廣告平台中的相關設定可能大大的影響各廣告商廣告展示的順序、廣告展示內容,以及可能的收益。

Google AdMob有哪些優勢?

除了作為本系列主題的 AdMob(Google)外,市面上還有非常多其他廣告平台,例如 MAX(AppLovin)、ironSource(ironSource Mobile)、Facebook Audience Network(Meta)。然而,因 AdMob 具有「方便」、「高營收」、「多功能」等三個優勢,成為大家最常使用的廣告投放系統之一。

● 方便

容易安裝、儀表板淺顯易懂是 AdMob 的一大特色。由於官方文件檔案準備非常充分,SDK 易於安裝,解決不少安裝上的技術問題。此外,AdMob 擁有清晰易懂的廣告成效追蹤儀表板,讓你可以直觀管理廣告單元並檢查、分析廣告營收。

● 高營收

剛剛我們提到,廣告的價值有很大部分是來自流量的多寡以及廣告商對於你的流量是否感興趣。而 Google 擁有一個龐大的廣告投放網絡(Web與App都是!)、擁有來自世界各地(超過200 個國家/地區)大量廣告商採用的廣告平台(官網中明確說明超過 1 百萬個廣告客戶在 Google 上購買廣告),該平台直接與 AdMob 連接,因此,Google 為世界上能提供高價採購廣告庫存的公司,也讓 AdMob 成為可以帶來高營收的廣告投放平台。

● 格式、功能豐富 由於 AdMob 是專用於應用程序的平台,為了不影響 app 的使用體驗,它具有專用的格式和功能,而獎勵影片廣告、開屏廣告、自適應橫幅廣告等就是其中之一。

除此之外,AdMob 的「智能分眾」功能更可以協助應用程式開發者針對有可能成為付費或已付費用戶(已經訂閱 / 付費下載應用程式的用戶)做出用戶區隔,不對他們展示廣告。此外,也可以搭配Firebase 做出更多用戶分群,並觀察用戶後續留存狀況,藉此隨時調整廣告策略。

總結:廣告投放輕鬆變現

應用程式廣告投放對於應用程式開發者來說是最輕鬆、容易得到收入的方式(當然過程中也需要妥善配置廣告版位,權衡用戶的觀感與留存)!而程序化廣告(programmatic ads) 透過運算系統自動程序購買版位、優化價格,讓廣告價值最大化,讓應用程式開發者可以專注在產品上、不用擔心廣告管理的問題。

在眾多廣告投放系統中,AdMob 是 Google 專為應用程式開發的廣告投放系統,擁有方便、高營收、多功能等優點,深受開發者喜愛。正在開發應用程的你,也別忘記利用廣告投放,幫自己創造產品之外的營收來源。

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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

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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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