照料網路廣告的超級奶媽
照料網路廣告的超級奶媽
1999.11.01 | 行銷

全球最大的網路廣告代理公司《DoubleClick》,剛購併了台灣第一個廣告聯播公司亞洲網,而光是今年上半年,就相繼有《HiAD》(亞太網路廣告聯播中心)、《CiAd》(全球華文網路廣告)兩家本土網路廣告聯播中心成立,緊接著美國24/7互動傳媒、中時電子報也加入戰局,對台灣網路廣告市場躍躍欲試。

**網路上負責「拉廣告」的聯播網,真的有用嗎?

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相較於百年歷史的傳統廣告,網路廣告興起的時間並不算長,規模也只有傳統廣告的千分之一,市場的成熟度相對不足,大部分廣告主或廣告代理商對網路廣告的了解及接受程度仍然十分有限。而中小型網站由於規模不大,普遍缺乏專業的廣告人力,及公正客觀的廣告分析報表,往往不容易爭取到網路廣告。
網路廣告聯播網便是因應雙方需求所衍生出的新商機,它扮演居中協調的角色,一方面透過簽約的方式集結中小型網站,另一方面作為廣告主購買網路廣告的媒介。24/7互動傳媒總經理張志弘指出,廣告聯播網的機制在於集合中小型網站的「量」,結合而成一個大規模的媒體,才能夠與大型的入口網站如Yahoo或Excite匹敵。
根據美國Forrester市場研究公司去年的調查顯示,目前有59%的網路廣告集中在入口網站,但這些大型入口網站所創造的網頁瀏覽人次(pageview)卻只有15%。換句話說,其他數以百萬計的中小型網站,累計了85%的網頁瀏覽次數,卻必須爭奪剩餘的41%的廣告預算。
再以網站的到達率(reach)來看,Media Metrix調查發現,像AOL(美國線上)、Yahoo及Excite等大型網站,接觸網友的到達率為美國網路人口的30%至50%,顯示入口網站多半以到達率取勝,但在接觸率(frequency)方面,具特色的中小型網站反而比較能掌握住網友,形成強烈的社群意識,不論是網友的忠誠度或網站接觸率都高於大型入口網站。
對中小型網站經營者而言,聯播網提供的不僅是業務上的銷售團隊,還有廣告管理系統及相關技術。光是購買一套一般網站常常採用的廣告管理軟體如NetGravity,就得花費上千萬的成本,還不包括後續的技術人力及維護開銷,對中小型網站無疑是沈重的負擔,而聯播網適足以作為這些網站的外部資源。

**把「拉廣告」的事全交給聯播網,對網站划算嗎?

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不過,在較大規模的網站業者眼中,聯播網並不適合他們的營運模式。數位聯合(SEEDNet)資訊內容事業部總監葉綠君表示,大型網站本身已經有高知名度及pageview,可以吸引到相當多的廣告量;加入聯播網,反而像是幫中小型網站帶進廣告量,自己常被犧牲,分到的往往是和網站pageview不成比例的廣告量。
「縱然聯播網是個符合網路經濟的機制,但目前台灣的聯播網多半只掌握到較小型的網站,加上品質好的網站還是不太多,聯播網的效力就不像美國那麼大。」網路家庭(PC home Online)總經理李宏麟指出。
面對聯播網爭取不到大型網站的質疑,及大型網站擔心資源外流的顧慮,網站廣告代理商並不認同。Double Click Asia區域事業發展總監陳潔瑾表示,網路能不能趨向於專業分工,端看大型網站能不能換個角度,拋開「什麼都想自己做」的觀念,網站可以專心於內容上的經營,將廣告業務交給專業的網路聯播中心處理,例如國外的搜尋網站Alta Vista,就把廣告業務全盤交由《DoubleClick》負責。
「大型網站除了可以藉由聯播網,增加自身的業務實力外,還可以跨入台灣以外的海外市場。」
獨家代理聯合新聞網的張志弘說。

**把「登廣告」的事全交給聯播網,對廣告主划算嗎?

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對廣告主來說,聯播網提供的是方便而簡捷的運作模式。廣告主若是一一和各個網站談廣告業務,再監播及分析報表,必須花費大量的人力、時間與金錢,每洽談一個網站就得重複相似的流程,更麻煩的是,每個網站可能採行不同的廣告管理軟體,或有不同的計算基準,產生各式各樣的報表,廣告主在效果評估上執行困難。張志弘表示,聯播網只給廣告主一份統合後的報表(one report),廣告主可以輕易地瞭解網路廣告效果。
以台灣網路廣告目前的市場規模,相繼出現的廣告聯播中心雖說代表市場逐漸成熟,但是否等同於足夠的胃納量?甚至有業者預言,以台灣的市場,最多只能容納兩家聯播網生存。但負責《HiAD》業務的多寶格行銷經理蔡明哲認為,愈多競爭者投入,帶來的正面影響多過於負面,大家可以共同分擔教育市場的辛苦,擴張網路廣告的大餅;但他也不諱言,企業間競爭的壓力會變得比較大,而原本就不足的網路廣告人才可能會因此更為搶手。
儘管台灣的網站數量還不夠多,也無法像國外網站的分類層次分明,而較晚進入市場的聯播網可能簽不到品質較佳或較大型的網站,然而網路業者心裡也都明白,等到市場成熟或是商機明顯,投入成本會是現在的好幾倍,甚至失去掌握市場的先機,進而全盤皆墨。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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