網路風雲廣告變色
網路風雲廣告變色
1999.11.01 |

挾著網際網路整合影音聲光、互動即時的強大威力,網路廣告彷彿是這個「新怪獸」所掀動的大地震,正搖撼著整個新興市場,甚至也波動了其他媒體的傳統疆域。
就在十月中,美國知名的網路廣告公司《DoubleClick》購併《亞洲網》,正式進軍台灣的網路廣告市場。不少傳統廣告代理商也打著互動行銷的名號躍進這個市場,像是智威湯遜、靈智與設置獨立網路廣告公司的意識型態,還有今年七月才加入這場戰局的奧美。奧美互動行銷亞太區總監Todd Chambers說:「我們不像其他傳統廣告公司,坐等著被潮流淹沒,再決定要怎麼做。」

**變主流
前年的網路廣告量不過才3500萬元,去年就提高到1億2300萬元

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過去被傳統廣告代理商所輕忽的網路廣告,今日已經形成一股足以顛覆傳統廣告的浪潮,讓不少廣告人談網色變、產生焦慮,甚至連台灣廣告界的元老,奧美廣告大中國區董事長宋秩銘都大聲疾呼:「如果廣告公司不改變,總有一天,從事廣告的人早上醒來,會發現沒飯吃了。」
光是從數據統計上,就可以感受到網路廣告飛快的成長速度。根據資策會資訊市場情報中心(MIC)的資料顯示,前年的網路廣告量不過才3500萬元,去年就提高到1億2300萬元,雖然僅占傳統廣告總量的千分之一,但近四倍的成長率卻遠超過其他如報紙或電視等傳統媒體,而今年很有可能再擴張一倍有餘。而美國網路廣告量也呈現以倍數成長的態勢,美國網路廣告局(IAB)的調查指出,今年第一季網路廣告營收達到6.93億,足足是去年同期3.51億元的兩倍。而依據麻州Forrester市場研究公司的預測,二○○四年全球網路廣告市場產值將達至330億美元,其中美國市場占2/3,約220億美元,為總廣告量的8%。
相對於傳統廣告,網路廣告具有互動性高及多方傳播等特性,在溝通模式上更有顯著的差異。
「傳統廣告像是歌手開演唱會,必須在特定的時間及地點去參加,不然就會錯過。網路廣告則比較像是去唱KTV,消費者主動走進去,自行點選想唱的歌。」匚合創意執行創意總監范可欽形容。

**變精準
軟體技術,可使廣告直接發送到企業所定位的消費者,也可使消費者「立即回應」

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網路廣告改變了傳統廣告「廣播」的特性,把主導權從媒體與廣告主手中轉移到消費者身上。
網路廣告的閱聽人不再是大眾(Mass audiences),所傳遞的訊息是高度分眾化、量身訂製(Tailor-made)的,是由消費者「主動邀請」發送訊息者到面前來,再也沒有人可以獨霸整個市場。
「消費者有史以來第一次當家作主,是我要什麼,而不是你給我什麼,把消費者當飼料雞是行不通的,」奧美互動行銷台灣區負責人黃復華說。
精確的資料庫行銷,是網路廣告最有力的利基。網路廣告應用的軟體技術,可以使廣告直接發送到企業所定位的消費者,也可以使消費者「立即回應」,廣告效果可以精確到每一筆資料的追蹤。網路廣告不止可以蒐集網友的資料,並依屬性播放區隔化的廣告,還可以提供廣告主一疊報表,分析廣告的點選率、涵蓋率及頻率等,落實廣告效果的評量,不像傳統廣告難以評估和商品銷售間的關係。去年資生堂曾在網路上嘗試填問卷、換贈品活動,馬上就增加了一萬筆的登錄名單。DoubleClick Asia行銷總監伍臻祥表示,換作是傳統媒體,可能根本沒有什麼人回應,除非有很強烈的誘因。
網路廣告不但孕育出新商機,也帶來新的商業模式,甚至可以培育出大型的跨國企業,美國網路廣告公司DoubleClick就在新領域拓荒成功,成為全球最大的網路廣告代理公司。
DoubleClick以領先傳統廣告公司的資料庫行銷,把適當廣告送到目標族群面前,精準地掌握消費者。它去年營業額有8000萬美元,比前一年成長1.6倍,客戶也達到2300家,並在今年中購併了市場行銷公司Abacus Direct及同業NetGravity,迅速地擴充它的規模。

**變要角
從網站的角度來看,網路廣告公司的角色的確愈來愈吃重

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即便是傳統廣告代理商,也開始跨進網路廣告市場,但因利潤不高,對網路事業仍處於觀望階段,所給與的資源並不充分,腳步也不夠快。聯廣網路行銷組企劃總指揮許致文認為,傳統廣告公司阻力大,網路廣告常被廣告主認定是不必付費的附加服務,經常「入不敷出,無法獲得對等報酬」,對傳統廣告商是種痛苦的掙扎。
完全為網路廣告而設置的網路廣告公司,較能擺脫傳統廣告公司的包袱。《知世網絡》總經理林友琴表示,例如廣告主花五億的廣告預算,可能只有500萬投資在網際網路上,傳統廣告代理商當然也必須以這個比例作為資源分配的基礎,但他們不見得能相對付出10%的時間。
這也是為什麼在美國前十名的網路廣告代理商中,只有兩家是傳統廣告公司。
而且,傳統廣告人想進入網路市場,也得經歷一番陣痛的。因為從事網路廣告新事業的工作者,必須辛苦地追趕日新月異的網路科技,以便適應又新又快的網路世紀。意識型態執行創意總監許舜英說,未來程式語言可能會變成必備的第二語言,但現在具創意和科技背景的人幾乎是兩個極端,前者可能不知道誰是施振榮,而後者或許不曉得許舜英是什麼人。
然而,從網站的角度來看,網路廣告公司的角色的確愈來愈吃重。《奇摩站》總監翁嘉立指出,奇摩所有的廣告量來源中,來自網路廣告公司的案子,比例從今年初的佔10%提高到第三季的25%;他預期網路廣告公司將愈來愈趨於專業,嚴重威脅傳統廣告代理商。

**變吃香
三百大廣告主去年只有一成採用網路廣告,但今年至少有三成願意採用

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廣告主也感受到Internet是大勢所趨,開始主動去擁抱網路廣告,資訊業、金融業、汽車業及消費商品的廣告主跑在最前面,其中又以外商較積極。根據資策會MIC的調查,傳統三百大廣告主去年只有一成左右採用網路廣告,但今年至少有三成願意嘗試網路廣告。
英特爾(Intel)去年就以新台幣480萬元的廣告支出,拿下台灣網路廣告主的第一名。Intel台灣區市場總監林志炫表示,在Intel進軍網路事業的全球策略中,透過網路行銷、帶動市場風潮是其中一個重要的布局,因此今年投在網路廣告上的花費遠比去年多好幾倍,光是橫幅廣告(Banner Ads)一項,到九月底就已經超過2000萬台幣,相對壓縮其他媒體的廣告預算;而贊助客戶刊登廣告的Intel Inside方案,對網路廣告的贊助額度也曾一度調高為85%,比傳統廣告的60%高。
不過,目前為市場主流的橫幅廣告,仍有許多表現上及接受程度上的不足,近年美國的橫幅廣告點選率也有明顯下滑的走勢。受制於頻寬和技術,橫幅廣告所能發揮的空間實在太小,動態上也只能有兩、三次切換。台灣顛睿創意總監洪裕鈞道出橫幅廣告的困境:「廣告主覺得它太小,網站又覺得它會帶走讀者,而讀者覺得點了後充滿風險,不知會連結到那裡去,還增加下載的時間。」在美國廣告行銷界工作近八年的伍臻祥指出,美國新一波的趨勢是刊登橫幅廣告不收錢,但若透過廣告達成交易,則再依比例收費。

**變熱門
市場可能會有相當今日50倍的規模,現在不卡位就來不及了

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在橫幅廣告逐漸失寵之際,贊助式廣告(Sponsorship)、網路結合其他傳統媒體的新行銷手法愈來愈常見。今年初,和信電訊推出輕鬆打「愛的選擇」,結合互動式的電視廣告播出,同時進行網路及電話投票,結果總共有80萬人票選琳達或安琪,其中透過網路的有27萬人,占打電話投票的1/2。
和傳統廣告相較,網路廣告的市場規模雖顯得渺小,但卻呈現出極高的成長率。24/7互動傳媒總經理張志弘認為,思索如何刺激需求,才是當務之急,他說:「與其爭奪現在這麼小的餅,還不如去和大環境競爭。」從事網路行銷的威博康迅總經理羅邁凱大膽預估,在後PC時代,上網工具不再僅限於電腦,將擴大到行動電話及電視等,屆時網路廣告市場可能會有相當今日50倍的規模,現在不卡位就來不及了。
網路的互動性讓廣告呈現以往所達不到的高效率,遊戲規則儘管仍是混沌不明,但它所衍生的新商機、新工作模式,及驚人的發展速度,讓廣告主、媒體及廣告公司爭先恐後地搶占市場,誰先站上有利的位置,就有可能早一步打贏這場新商戰。

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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