AI 助攻 RMN：精準、即時、個人化，一次到位
你有沒有發現，當你在購物網站搜尋一項商品後，接下來看到的推薦商品或橫幅廣告，彷彿全都猜中你心裡的想法？這背後的幕後推手，很可能就是「零售媒體網路」（Retail Media Network, RMN）。
隨著第一方數據越來越吃香，零售商也意識到：自家平台不只可以賣商品，更能「賣廣告」。
根據eMarketer報告，2024年全球零售媒體廣告支出預估將達1400億美元，占全球數位廣告總支出的20%。
在過去幾年中，台灣市場也逐步投入RMN發展，包括MoMo、全家便利商店、新光三越、91App等零售業者紛紛宣佈啟動RMN布局。究竟RMN有何魅力，能讓這麼多業者前仆後繼投入其中？
對RMN有初步了解的讀者可能已經知道，RMN現在不只是單純「塞廣告」而已。零售商開始將手上來自線上與線下、多管道的數據進行整合，讓這些第一方數據在數位環境中發揮更大價值。
許多電商早已導入AI強化廣告策略，無論是商品推薦、行為預測，甚至生成式AI興起後，也開始用來生成廣告素材、商品描述。
透過 AI 協助資料清理、資料整合、會員管理與消費者行為預測，讓RMN更加「聰明」、更有效率。
零售商想導入RMN，先想清楚這三件事
雖然 AI 可大幅提升RMN的運作效能，但 RMN 的導入對許多傳統零售業者仍有不小門檻。對於剛起步的團隊來說，以下三項是不可不做的行前準備：
1.充分了解RMN，根據時程設好期望值
初階RMN可能僅涉及在自家電商網站設置廣告版位，尚未與會員或銷售數據串接整合，相對單純、門檻較低。
但若要升級至能針對不同受眾提供站內版位競價、甚至導出受眾資料至站外給廣告主使用，難度與複雜度將大幅提升。
以我們實際輔導經驗來看，光是初階廣告版位的導入，就可能需要6至12個月的時間，除了需克服程序化廣告的技術障礙，版位規劃與內部多部門協調也是一大挑戰。
而若考慮整合會員資料與跨平台數據，專案時程可能長達1至2年，涉及數據清理、歸因追蹤與跨平台整合等技術。
RMN絕非單打獨鬥，建議組成涵蓋數據、會員營運、行銷、IT與電商營運的跨部門團隊，才有機會穩健推進。
2. 盤點手上數據資源
自家會員資料、線上購物紀錄、App／網站互動行為、線下POS數據、Line@互動紀錄等，都是RMN的基礎資產。
資料欄位整合得越乾淨、標準越一致，未來不論站內投放還是站外延伸，ID mapping的精準度都會大幅提升。
3. 找出最有價值的媒體觸點
不只是網站首頁、商品頁，像是結帳結束頁、推薦欄位，甚至實體門市的數位看板，都可以成為RMN的「黃金版位」。找出轉換率高、用戶停留時間長的區域，是打造RMN成效的關鍵策略之一。
用戶體驗永遠優先：別讓廣告破壞消費體驗
RMN潛力無窮，但也不能忘記「人」才是最核心的價值。廣告一旦太多太亂、不精準，就容易造成反感，甚至損害品牌形象。
在實作上，不妨記住這三個原則：
1.廣告與體驗的平衡：
目前國內走得較快的RMN案例多為電商平台，因為本來就擁有大量線上行為數據，相較從線下起家的零售商更容易啟動。
然而，即便RMN能帶來新營收，仍需審慎評估是否影響站內消費體驗，並透過A/B測試不斷優化。
2.版位數量與設計：
建議測試不同位置、尺寸與頻率，找到相對不干擾用戶購物、但又能吸引注意的最佳配置。
3.給用戶選擇權：
就像下載App時常見的「是否開啟個人化推薦」，RMN也應提供透明選項，讓用戶選擇是否接收個人化廣告。這不只提升用戶信任，也讓品牌與顧客間建立起更強的連結。
但前提是：演算法推薦要夠準確，不然與其打擾，不如不打。
將RMN視為數位轉型一環，打造長遠營運策略
無論你是零售商、品牌主，還是行銷人，RMN都是一塊不容忽視的新領域。它不只是媒體變現的工具，更是一條串連數據、內容與體驗的數位通路。AI的加入，讓RMN變得更智慧、更高效。
但別忘了，導入RMN是一項長期策略與投資，不能只期待短期回報。領導者應將其視為品牌數位轉型的一環，逐步建立平台優勢，同時教育市場與品牌主理解其價值。
RMN的成功，始於今天的準備工作。把握整理第一方數據的契機，從「重要但不緊急」的任務開始落地，也許就能開啟零售營收的新藍海。
（觀點文章呈現多元意見，不代表《數位時代》的立場）
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責任編輯：溫偉軒
