Google、Meta用廣告轟炸用戶、核心產品越來越糟!成長心態扼殺科技公司?
Google、Meta用廣告轟炸用戶、核心產品越來越糟!成長心態扼殺科技公司?

你可能也有過這樣的經驗:想在 Google 搜尋某個關鍵字,但搜尋結果常常是購買 Google 廣告的贊助商,無法分辨哪些才是真正對自己有幫助。在使用 Facebook 及 Instagram 時,不斷被重複推薦廣告,甚至追加愈來愈多複雜的功能 —— 例如 Watch、Marketplace、連續短片等等。

追求利潤而忽略使用者體驗?科技巨頭廣告收入增加,卻飽受批評

非營利新聞組織 The Markup 在 2020 年的調查指出,Google 搜尋的第一頁平均有高達 41% 是 Google 的相關產品,而使用者愈來愈難在搜尋頁面上找到正確的結果,這顯然遠離了 Google 最初的服務目標:提供便捷且準確的搜尋服務。

《華爾街日報》(The Wall Street Journal)指出,亞馬遜(Amazon)去(2022)年在滿分 100 分的使用者滿意度中,僅獲得 78 分,創下 2000 年以來的新低,理由是搜尋頁面充斥過多廣告及低品質商品。

諷刺的是,這樣差強人意的表現,卻讓亞馬遜在全球廣告銷售收入達 377 億美元,相較前一年增加 2 成以上,為近年新高。

《Business Insider》評論家艾德.齊通(Ed Zitron)認為,像 Google、Meta 及亞馬遜這樣的大型科技公司,被投資者鼓勵追求收益增長,因此偏離了原本創立初衷(如搜尋資訊、購買產品、和人們建立聯繫等);他們的業務重點不再是創新或是改善使用者體驗,而是提供一項「剛好及格」的功能,再到處銷售廣告,以此獲得更多利潤。

網路使用人口趨近飽和,搶占投資市場趨勢成當務之急

為什麼會這樣?數據調查機構 Sensor Tower 指出,2022 年各大社群平台的活躍使用者人數僅成長 1~3%。同時美國的網路使用者人數已突破 9 成,這表示成長空間只會愈來愈小,若按照原本的廣告策略,收益將不太會獲得更多增長。

在無法追求更多新進使用人口的情況下,企業轉而追求複製先前的成功經驗,希望再為公司打造第二款有著爆炸性成長的產品,而非提升原有的服務體驗。

《華爾街日報》提到,矽谷巨頭不斷投資在新產品研發上,最知名的例子,就是 Meta 執行長馬克.佐克柏(Mark Zuckerberg)想要用元宇宙(Metaverse)打造下一個社交網路平台。Meta 於 2022 年在虛擬實境部門 Reality Labs 投入了 137 億美元,最終卻只回收 22 億美元,還不到 Meta 總收入的 2%,顯示其成果遲遲不見起色。

這個結果更讓 Meta 股東之一,美國避險基金 Altimeter Capital 的創辦人兼執行長布拉德.郭士納(Brad Gerstner)發表公開信,要求佐克柏限縮每年開發元宇宙的資金,並強化發展人工智慧(AI)領域的應用。

同樣在元宇宙踢鐵板的,還有微軟,執行長薩蒂亞.納德拉(Satya Nadella)曾經盛讚元宇宙即將改變人們的工作模式和生活方式,卻在今(2023)年 2 月宣布解散成立僅 4 個月的元宇宙相關部門;並在 ChatGPT 母公司 OpenAI 加碼投資 100 億美元,企圖在這場更有前景的新技術趨勢上佔領先機。

顧及華爾街而非消費者,成長思維正在扼殺科技公司?

為了吸引華爾街及投資者的青睞,矽谷企業紛紛加入這場生成式 AI 競賽,短時間內推出各式新功能。然而齊通認為,科技公司將數十億資金投注在全新技術,目的只為了刺激股價,並沒有實際考慮到使用者是否會喜歡這項產品,甚至可能存在道德或資安等疑慮。

在 2000 ~ 2010 年初期,科技公司前後推出劃時代的產品及服務,大幅改變人類記錄生活與聯繫的方式,使用者大量增長、公司市值飆升,造就了如今的矽谷。但為了繼續吸引華爾街投資者的青睞,必須持續端出「有前景」的產品。近來各家企業針對「生成式 AI」的競賽就是一個實例。

齊通認為,矽谷企業將數十億資金投注在全新技術,目的只為了刺激股價,並沒有考慮到使用者是否會喜歡。這些公司靠著「成長思維」締造過去光景,如今卻成為一種負擔,當公司為了刺激股價而不惜一切代價發展,在核心服務上的態度,只剩下利用廣告賺取更多收益,或是不斷追尋短期趨勢,而忽略了最核心的使用者體驗。

延伸閱讀:光靠技術,已經打不贏AI大戰!Google不畫大餅,怎麼靠實用性扳回一城?

資料來源 / The MarkupBusiness InsiderMediumThe Wall Street Journal(1)The Wall Street Journal(2)statista(1)statista(2)

本文授權轉載自:經理人月刊
責任編輯:蘇祐萱

關鍵字: #Google #Amazon #meta
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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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