在復甦行情中淘金
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2001.01.01 | 科技

原諒現在這些彷如驚弓之鳥的投資大眾吧!每個投資人,都驚惶失措地納悶道,自己該往哪裡去?經濟發展慢了下來,政治的前景不明,美好的昔日(隨便撿支股票、都享有點石成金之樂的那個年代),已經遠去了;原本的股王之王,現在卻一敗塗地。科技股?2000年的科技股掉了28.5%;電信股?滑落了32.8%。2000年的贏家,竟然是(水、電、瓦斯等)公共事業股、醫療股,和銀行股,直叫人跌破眼鏡!還有什麼比這更令人灰心呢?
嘿!開心一點吧。2001年的景氣即將復甦,前提是,你得先知道績優股要上哪兒找。先恭喜你,因為尋寶圖就在你眼前。

**選股技巧相對重要

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不用懷疑,現在要投資,是比兩年前困難得多;展望2001年投資前景,並不像2000年Nasdaq的驚險萬狀,也不會大起大落地像道瓊指數。基本上,美國的經濟是很健康的:參與本調查的54位經濟學家,預料美國2001年的經濟成長率是3.1%。緊張的投資人,可能會以攀升的油價,或者自由落體般的美元,構築出世界末日就要到來的連環場景。但是聯邦準備理事會主席葛林史班鎮守一旁,嚴防景氣滑落;而華府各方勢力雖不相上下,膺任總統的小布希,未來只能小心行事,但適度的減稅方案,應該是可被期待的。
華爾街指望的多頭是,在聯邦儲備率(Fed rate)削減後,可帶動景氣的回升。而主流派的華爾街投資人不以為然:只有32%的受訪者,認為2001年的股市會上揚。這是5年以來,最空頭的調查結果;不過現在的投資人,指望的已不是整體的景氣,而是本身的選股技巧。79%的受訪者認為,他們自己會比市場更高明。
股票要怎麼選?不妨先從非科技類高成長個股,以及小、中型資本額的股票開始下手。這些股票,有不少是屬於舊經濟的範疇;由於開放民營與善用科技,舊經濟吸引了新血輪,加入工業與服務業的行列。而考慮海外股的投資者,歐洲的股票,會比亞洲或拉丁美洲的股票更被看好。
雖然與2000年3月的最高點相較,Nasdaq已滑落40%。但是科技類股中,寫軟體的公司、製造資料儲存設備的公司,應該都會大發利市;甚至還可以在主機代管(web-hosting)和網路安全提供者(net-security provider)等.com類股中挖到寶。
如果這些類股都還不夠勁,那麼起落不定且富含.com風味的生化類股,保證讓你又愛又恨。生化類股中,已有350種正在進行臨床實驗的治療方法,又有充足的現金資助這些產品上市。長期而言,投資生化類股,應有豐厚的回饋。
2000年給我們的教訓是:世界一切沒有保證。1990年代咸認定「萬無一失」的好股,轉眼卻成了21世紀大陷阱。今日做投資,少不了的是研究、遠見、以及膽量。有了本專題在手,您起碼三者中有二;如何?就以此來展開新的一年吧!

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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
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

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。

【關於iKala】

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)。

iKala 官方網站:https://ikala.ai
iKala AI Marketing 介紹:https://ikala.ai/zh-tw/ikala-ai-marketing/

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