Threads要有廣告了！Meta：用戶將擁有廣告控制權|數位時代 BusinessNext

社群淨土要掰了！Meta推出「Threads廣告」，開放全球廣告主灑幣投放

Meta 開始在 Threads 測試廣告，觸及逾三億月活躍用戶社群，強調廣告主可將現有 Meta 廣告活動擴展至 Threads。

重點一：Meta 開始在 Threads 測試廣告，觸及逾三億月活躍用戶社群，強調廣告主可將現有 Meta 廣告活動擴展至 Threads。

重點二：Threads 廣告將導入品牌安全工具與用戶個人化控制選項，宣告將與社群平台X爭奪數位廣告市場。

Meta推出「Threads廣告」

Meta於週三宣布，在美國等特定市場進行數月測試後，旗下社群平台Threads的廣告功能將擴大至全球所有廣告商，此項擴展計畫旨在觸及 Threads 超過 3.2 億的月活躍用戶，並提供廣告商「庫存篩選器」 (inventory filter) 功能，以控制廣告版位周邊內容的敏感度。

據《TechChurch》報導，此次全球廣告擴張，顯示 Meta 認為 Threads 的社群規模與用戶黏著度已達到足夠穩健的程度，可以開始進行商業化變現，並有能力與主要競爭對手，由 Elon Musk (伊隆·馬斯克) 擁有的 X 平台，爭奪廣告客戶的預算。

根據 Meta 數據，有四分之三的 Threads 用戶至少追蹤一個商家帳號，顯示其商業潛力。初期的廣告將以穿插形式出現在用戶的 Threads 首頁動態消息中，Meta 將密切監控測試成效，以決定後續推廣範圍。

Meta 指出，對於所有使用其 Advantage+ 或手動廣告活動 (Manual Placements) 的新廣告活動，Threads 的新廣告版位將預設開啟；但選擇手動方案的廣告商將有權選擇退出 Threads 版位。初期廣告投放將限於特定市場，並隨時間逐步推廣至更多地區。

Meta 執行長祖克柏（Mark Zuckerberg）在今年一月的財報電話會議上曾向投資者表示，他預期 Threads 在未來「數年內」的用戶數將突破十億大關，並提到該網路當時「每天新增超過一百萬註冊用戶」，展現了對其增長潛力的樂觀態度。

用戶將被廣告淹沒？Meta：用戶將擁有廣告控制權

為確保廣告環境的品質，Meta 強調將把既有的品牌安全與適用性（Brand Safety and Suitability）解決方案導入 Threads。初期將測試由人工智慧（AI）支援的廣告顯示位置篩選工具，讓廣告主能控制其廣告內容與何種類型的自主內容相鄰展示，此工具已在 Facebook 及 Instagram 提供。

同時，為保障用戶體驗，Threads 用戶將擁有廣告控制權，可選擇略過、隱藏或檢舉不感興趣的廣告，並了解個人資訊如何被用於廣告投放。Meta 表示，將持續投入資源於相關政策、系統與工具，平衡商業需求與用戶感受。

Meta隱憂！成長策略面臨反壟斷挑戰

Threads 之所以能快速累積用戶，很大程度上得益於其與 Instagram 的深度整合策略。透過利用 Instagram 現有的龐大用戶基礎和社交關係網絡，新用戶能快速上手並追蹤原有的好友、創作者和品牌，使 Threads 幾乎無縫地成為 Instagram 網絡的延伸。

然而，這種建立在既有大型社群網路基礎上的強大競爭優勢，也正是 Meta 目前在與美國聯邦貿易委員會 (FTC) 的反壟斷訴訟案中的核心爭議點。 若政府勝訴，此案最終可能迫使 Meta 出售 Instagram 和 WhatsApp。

為了持續推動 Threads 成長，Meta 也積極借鑒其他新興社群網路的成功元素，例如整合 Mastodon (萬象) 推廣的 ActivityPub 協議，將 Threads 連接至更廣泛、去中心化的網路世界「fediverse」。

同時，Threads 也參考了 Bluesky 的熱門功能，如允許用戶建立演算法推薦之外的自訂動態消息，並推出類似 Bluesky Starter Packs 的精選用戶推薦列表。

本文合作轉載自：數位時代

本文初稿為AI編撰，整理．編輯/ 李先泰

資料來源：TechChurch、Meta

「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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