Meta秘密AI計畫曝光!9月重磅推「有個性聊天機器人」,AI大軍肩背2大任務
Meta秘密AI計畫曝光!9月重磅推「有個性聊天機器人」,AI大軍肩背2大任務

Meta繼發表大型語言模型Llama後,如今又在AI領域投下一枚新的震撼彈,傳出將在9月推出一系列的聊天機器人,並且每個聊天機器人擁有不同的個性,希望藉此提高用戶對旗下社群平台的黏著度與參與度?

Meta 9月將推一系列聊天機器人,有「林肯系」、「衝浪系」⋯⋯為何要推?

任務一:提高臉書、IG、甚至是Threads的用戶參與度

根據《金融時報》報導,有消息人士指出,Meta內部一直在研發聊天機器人,希望能夠與旗下各平台總計近40億的用戶進行互動,進而提供用戶的參與度。這些聊天機器人將有形形色色的設計,希望能用更貼切的形象提供各式服務。

消息人士舉例,Meta內部考慮推出的其中一個聊天機器人有著美國知名總統林肯的形象,而另一款推薦旅行用品的聊天機器人,則是衝浪玩家的陽光形象。

這個消息也與Meta執行長祖克柏(Mark Zuckerberg)在財報會議上透露的資訊不謀而合,他曾預告公司計畫在9月的Connect開發者大會上,揭露更多在AI領域的進展與發展路線。

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祖克柏曾經在公司大會中,向員工表示他們將盡速把AI整合進旗下產品當中。
圖/ Shutterstock

另外,祖克柏幾個月前曾提出「AI代理人」的概念,當時他沒有詳細解釋AI代理人究竟為何,但提到AI代理人可能會有各種形象,並希望能在WhatsApp、Instagram上,為一般用戶、創作者及企業帶來價值。

值得一提的是, 具有個性的AI也的確更受用戶喜歡 ,微軟曾打造更具創造性、會耍嘴皮子的聊天機器人Sydney,也是Bing聊天機器人的早期版本,雖然因為各種失言問題一度被微軟雪藏,但極具印象的回應仍在內外收獲了一票支持者,促使微軟嘗試讓它重出江湖。

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這則消息傳出之際,Meta新推出的社群平台Threads也面臨用戶流失的困境,儘管創下5天內達到1億用戶的史上最快紀錄,短短兩個禮拜過後,用戶活躍度已經大減70%,平均每天花費在平台上的時間只剩4分鐘。

目前尚不知道聊天機器人是否會第一時間在Threads上推出,不過從目前他們準備好大量功能更新留客的情況,倘若在Facebook、Instagram等成熟平台上獲得良好反應的話,新增至Threads或許只是時間問題。

任務二:幫助Meta更精準地定位用戶、投放廣告

專家則指出,除了吸引用戶提高參與度外,聊天機器人還能發揮了解用戶興趣的重責大任,進而幫助Meta更精準地定位用戶、投放廣告。Meta先前因為iOS新增的隱私政策,廣告業務受到衝擊,聊天機器人可能是幫助他們額外收集第一方資訊的機會。

聊天機器人市場上一堆,但這些科技公司都面臨這個問題⋯⋯

不過,Meta的競爭對手都已經蓄勢待發,早早推出聊天機器人的微軟、Google尚且不提。蘋果就傳出已經打造自己的基礎模型Ajax,測試的聊天機器人也被內部工程師稱為「Apple GPT」。獲a16z投資的AI獨角獸Character.ai就在著手開發各種個性的AI角色,能讓AI模仿特斯拉執行長馬斯克、或者瑪利歐的語氣說話,但目前Character.ai還沒有公布是否有任何廠商採用他們的技術。

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競爭對手SnapChat雖搶先一步發布聊天機器人,但也因AI失言獲得更多1星評價。
圖/ pixabay

而Meta的競爭對手、擁有SnapChat的社群公司Snap也已經推出一款聊天機器人,並聲稱已經累積1.5億用戶,並且已開始嘗試投放贊助廣告。不過,就如同Google、微軟曾惹出的爭議,AI難以預料的發言仍是科技公司大敵,Snap就因聊天機器人和用戶談論敏感話題,導致獲得的1星評價大增。

Meta也曾小規模地進行聊天機器人技術測試,但每次都被試用者發現會產生虛假資訊,或者散布仇恨言論,儘管聲稱內部會設置門檻篩選用戶的問題,但這勢必會是他們發表聊天機器人後,仍將面臨的問題。

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資料來源:金融時報TechCrunchReuters

責任編輯:林美欣

關鍵字: #AI #Chatbot #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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