租屋行情大公開!北市這2區破3.2萬「全台最貴」,一表揭露全台租金水位排行
租屋行情大公開!北市這2區破3.2萬「全台最貴」,一表揭露全台租金水位排行

為推動租屋市場資訊透明化,內政部近日公布全台租屋市場行情,在去識別化、保護租屋隱私權原則下,公布全國278個行政區的實際租金統計資料。

本次統計,依租金高低區分75分位、50分位(中位數)及25分位,提供不同條件者參考。

若以「整戶」的租金來看, 75分位前三名為台北市大安區3.3萬元、松山區3.2萬元、內湖區2.78萬元;若以「獨立套房」來看,75分位前三名為台北市松山區2.11萬元、龜山區2.1萬元、信義區1.98萬元。

若不依房屋型態分類, 全台75分位租金最高區域,前3名依序是台北市松山區2.4萬元、內湖區2.2萬元、林口區2.1萬元 ;若為50分位,則依序是台北市松山區1.55萬元、汐止區1.5萬元、五股區1.5萬元。

內政部地政司司長王成機表示,統計資料來源是利用國土署租金補貼資料,時間是今年3月31日時仍有效的租賃契約,是非常即時資料,共47萬8000筆資料,涵蓋全台278個行政區,涵蓋率達76%。

王成機指出,如果租賃契約比較多的區域,進一步以屋型做分類(次類別),即整戶、有門牌的獨立套房、分租雅房等3類。

不過他也提到,列入分類的標準必須滿足租約數足夠分成3大類,且有40筆租約以上,即需達到統計的樣本數才會納入,共計公布136個鄉鎮地區,涵蓋率36%,是租屋市場需求比較高的地方,且都在都會區。

王成機舉例指出,在不分類狀況下,內湖、汐止租金統計資料比大安、信義區還高,跟一般認知不同,但在次分類條件下,可以發現內湖、汐止整層出租的比例達到6成,整層租金比較高,因此租金才會比較高,類似情況也會發生在其他縣市。

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台北市若以整戶租金來看,以大安區及松山區最高。

內政部長劉世芳表示,租屋行情樣本數越多會越符合實情,因此未來會進一步精進,包括未來申請租金補貼時,會要求強制勾選房型,其他包括屋齡、網路設備等,也會考慮納入。

至於公布頻率及時間,內政部初步評估會以6月底、7月初,也就是轉職潮、畢業潮。王成機也說,租屋契約通常是1年1租,至少會是以1年更新1次,但會聽取各界意見再決定。

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責任編輯:李先泰

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AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用
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下一個替你買東西的,可能不是你自己,而是 AI。當 AI 開始介入搜尋、比較與消費決策,品牌與消費者之間的入口也正在改變。iKala 共同創辦人暨董事長程世嘉認為,AI 競爭正進入下一階段,企業真正要面對的已不只是「如何導入 AI」,而是當消費者逐漸把選擇權交給 AI,品牌如何確保自己仍在 AI 的選擇名單中?

零點擊只是開始!Agentic Commerce 恐讓 AI 從「導購」變「代購」

過去,消費者透過搜尋引擎找到品牌、進入官網,再完成比較與購買;如今,愈來愈多搜尋與決策可以直接在 AI 中完成。程世嘉表示,「零點擊只是剛開始。」隨著 AI Agent 從提供答案進一步走向執行任務,下一步甚至可能替消費者選擇商品、完成交易,讓 Agentic Commerce 從「AI 幫你找」走向「AI 幫你買」。

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程世嘉指出「零點擊只是剛開始」,AI Agent 正從「幫你找」進化到「幫你買」,加速 Agentic Commerce 時代到來。
圖/ iKala

這場變化真正改寫的,不只是流量入口,而是交易的主導權。當 AI 開始代表消費者採取行動,品牌未來面對的,可能不再只是「如何吸引消費者」,而是如何成為 AI 最終選擇的對象。

AI 不認識你,廣告下再多都沒用!SEO 下一戰:搶進 AI 的「推薦名單」

要被 AI 選中,第一步是先被 AI 認識。程世嘉直言:「如果 AI 連第一步都不認識你,那你在網路上下多少廣告都沒用。」這也讓品牌競爭從 SEO 進一步走向 GEO(Generative Engine Optimization):過去企業搶的是搜尋排名,現在更要掌握 AI 如何描述品牌、引用哪些來源,以及在什麼問題下會提到自己。

面對新的消費決策入口,iKala 將 AI Marketing 定位為協助品牌成長的全方位行銷服務,結合市場資料、自有 AI 產品與專業顧問團隊,提供從顧問診斷、策略規劃、專案落地到成效優化的一站式服務。從品牌定位、市場與競品分析,到 GEO 內容優化、創作者合作與媒體投放,iKala 不只提供數據分析工具,更協助品牌找出成長機會、制定行銷策略,並持續追蹤與優化執行成效。

iKala AI Marketing 總監許巧彤指出,品牌不只要「聽人」,也要「聽 AI」。透過 Ontix 掌握社群話題、消費者需求與市場趨勢,協助品牌發掘潛在商機;Kuroma 追蹤品牌在 AI 平台的能見度、推薦情境與引用來源,找出內容布局與 GEO 優化方向;Kolr 則結合創作者數據與行銷執行服務,協助品牌媒合合適的 KOL/KOC,規劃內容合作與媒體投放,將市場洞察轉化為實際行銷行動。

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iKala AI Marketing 總監許巧彤分享,iKala 透過全方位行銷服務,搭配獨家產品賦能,協助品牌成長。
圖/ iKala

對內打通資料,對外洞察市場!程世嘉:老闆要懂 AI,AI 更要懂台灣

外部的搜尋與消費入口正在改變,企業內部也面臨另一場 AI 轉型。

企業 AI 為什麼推不動?程世嘉直指,第一個問題往往是「老闆自己不用 AI」。決策者若連 AI 能做什麼、不能做什麼都不清楚,再大的導入計畫也很難解決真正的企業痛點。iKala 提出「小步快跑、長期陪跑」的轉型策略,從關鍵場景快速驗證,再逐步擴大;同時以 AI Service、AI Marketing 雙軸出擊,讓 AI 不只改善內部工作效率,也能成為企業掌握商機、推動品牌成長的助力。

而當 AI 愈來愈深入企業決策、品牌溝通與消費者選擇,另一個問題也隨之浮現:AI 真的讀得懂台灣嗎?

對 AI 而言,語言相通,不等於真正讀懂一個市場。語言背後還有文化脈絡、在地知識,以及台灣人實際使用語言的方式。iKala 投入 TMMLU+,便是希望透過開源的繁體中文 AI 評測基準,檢驗模型對繁體中文與台灣知識的理解能力,讓「AI 到底懂不懂台灣」不再只是主觀感受,而有一套具體的評測依據。

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TMMLU+ 在九月全新推出 v1.1
圖/ iKala

從 Agentic Commerce、GEO 到企業 AI 落地,背後其實都回到同一件事:AI 應用最終仍建立在人與資料之上。正如許巧彤所說,「先有人才有 AI,因為 AI 終究是要讀資料。」人們創造內容、累積市場訊號,AI 從中學習、理解並影響消費決策,形成相互作用的循環。當 AI 逐漸從輔助工具走向決策與交易入口,企業競爭的關鍵將不再只是如何運用 AI,更在於如何讓 AI 理解企業、讓企業讀懂市場,進而掌握新的成長機會。

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iKala 致力於透過將 AI 與數據嵌入企業經營核心,協助企業做出更精準、更快速的決策。我們透過引導組織從「數據累積」邁向「決策產出」來支援 AI 轉型,並提供完整的 AI 解決方案,將企業的自有數據與 iKala 基於全球數十億社群訊號所建立的智慧模型相結合。

iKala 總部位於台灣,足跡遍布全球,服務超過 1,000 家企業及 50,000 個品牌,版圖橫跨全球 190 多個國家,客戶群包含多家財星 500 強企業(Fortune 500)。

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