LOPIA、媽媽餵、嘉南羊乳都曾翻車!想在Threads「做自己」,先想清楚你是誰
LOPIA、媽媽餵、嘉南羊乳都曾翻車!想在Threads「做自己」,先想清楚你是誰

Threads上的品牌帳號,這一年來讓我既著迷又憂心。著迷的是,有些品牌確實找到了新 的說話方式,讓消費者願意真心靠近;憂心的是,更多品牌是在「看別人火紅」的情況下倉促入場,一句話就把好不容易累積的品牌信任燒個精光。

2025至2026年間,台灣Threads上至少發生三個值得品牌主深思的翻車事件,情境不同、規模不同,但問題的根源驚人地相似:品牌沒有搞清楚自己在這個平台上「是誰」, 就急著開口說話。

三個現場,三種翻法

第一個案例,是日系超市LOPIA的總經理刪文事件。 2026年5月,LOPIA宣布與統一超商合作,由統一取得51%股份,總經理水元仁志隨即在Threads發文表示這是「對等合作」,不會改變LOPIA的初衷與目標。

文章發出後不久,他默默刪除了這篇承諾文,什麼解釋也沒有。網友發現後酸言四起:「被統一請去泡茶了?」對一個靠著「日籍總經理親自用破中文跟粉絲說話」而圈粉超過四萬人的帳號來說,刪文這個動作幾乎等同於親手拆掉與粉絲之間最珍貴的信任橋梁。

在Threads上,「說了什麼」和「刪了什麼」一樣會被記住。

終於來了!日本超人氣精肉超市「 LOPIA」插旗 台南 5大專區 開逛超有感.jpg
圖/ 新光三越提供

第二個案例,是母嬰品牌媽媽餵。 2025年8月,媽媽餵發布影片宣稱配方奶粉「一半以上是糖、相當於喝兩大瓶可樂」,引發醫界與食藥署強烈反彈,要求下架不實影片。

事件延燒期間,品牌在Threads上的應對更是雪上加霜,官方帳號對轉載截圖的網友下最後通牒:「三日內不刪除,公司將依法追訴。」這句話瞬間成為輿論引爆點,此後聲明文刪了重發、發了又刪,業界稱「2刪3發」,但道歉文又點名亞培、美強生兩大競品,再度引火。

整起事件72小時內討論量是平時的20倍,負評比例高達72%。「保留法律追訴權」六個字,讓品牌退無可退。

媽媽餵 Mamaway 近日因一支影片引發爭議,影片中提到部分配方奶含糖量偏高」,遭不少家長與醫師質
圖/ 截圖自 mamaway_tw Threads

第三個案例,發生在以親切「羊編」著稱的嘉南羊乳。 2026年1月,一家行銷公司在自己的社群上大方曬出嘉南羊乳作為「代操成功案例」,自豪宣傳他們正在「操作管理」這個品牌的Threads帳號。消息一出,長期相信那些午夜留言都是羊編親手打字的粉絲,瞬間心碎。

羊編隨後緊急澄清,每一則文字確實都是他親自輸入,行銷公司只負責LOGO設計與視覺風格建議,兩者澄清得清楚有力,輿論一度逐漸轉向同情羊編。然而,嘉南羊乳總公司隨後發出正式聲明,高調力挺行銷公司,稱外界批評為「惡意抹黑」,並揚言不排除法律行動,這個動作讓網友一片嘩然,直呼「把羊編的努力歸零」。

一場原本可以收場的危機,因為總公司的一紙聲明,再度演變成更深的信任崩塌。

嘉南羊乳
圖/ 嘉南羊乳Threads

延伸閱讀:嘉南羊乳、全聯都知道的業界秘密:行銷操作是怎麼回事?羊老大發飆、羊編滅火後的公關啟示

Threads是一個不歡迎表演的地方 這三個案例翻車的共同原因都指向同一件事,品牌進場之前,沒有想清楚三個問題:我要對誰說?我要說什麼?我要如何說?

Threads的用戶特質,和其他社群平台有著本質上的差異。根據調查,Threads的台灣活躍用戶普遍教育程度偏高、習慣批判性閱讀、對「公關語氣」的容忍度極低,對「人味」 的需求卻格外強烈。

他們一眼就能識別出「公司稿」和「真人說話」的差距,而一旦品牌在他們眼中「露餡」,反應往往不是算了,而是截圖、擴散、公審。再加上Threads的演算法偏愛高互動 的爭議性貼文,一旦翻車,火燒得比任何平台都快。

所以,品牌到底適不適合經營Threads?我的答案是:不是看品牌大小,而是看這個品牌有沒有能力「持續輸出真實感」。如果你進Threads只是想「也來玩玩」,卻沒有做好語 言風格設定、沒有訓練社群小編、沒有建立危機應對的SOP,那麼你的每一則貼文,都是一顆潛在的引信。

先建立一本「品牌語氣指南」

我認為,品牌要在Threads站穩腳跟,首先要做的不是想「今天要發什麼內容」,而是在動手之前,先組成一個跨部門的品牌社群小組,至少包含前線社群人員、公關決策者與數據分析師的敏捷團隊,共同制定一本「品牌語氣指南」(Brand Voice Guide)。

這本指南只需要回答一個核心問題:「如果這個品牌是一個活生生的人,他會怎麼說話?」 首先,品牌可以設定3至4個核心人格特質,例如:幽默但不輕浮、有立場但不說教、對品質偏執卻懂得自嘲。這些特質,決定了品牌面對讚美、批評、甚至挑釁時,應該用什麼語氣回應。

其次,要建立一份「引爆語清單」,明確列出絕對不能出現的字眼,例如「公司規定」、「保留法律追訴權」、「本公司鄭重聲明」、「請勿散布不實言論」等這類語言,因為 Threads用戶一看就反感。

更進一步,還需要規範品牌的慣用發語詞、標點符號習慣,甚至對特定時事(例如競品動態、社會議題)的表態尺度,事先設定清楚邊界,而非臨場決定。

當這套標準建立後,無論換了幾個小編,對外呈現的風格與語調始終如一。

讓AI成為品牌守門員

有了「品牌語氣指南」,下一步是讓它真正運作起來。

我的建議是,將這本語氣指南直接「餵」給AI,在內部建立一個專屬的社群內容審查Agent。這正是B2AI(Business-to-AI)的實際應用場景:讓AI扮演一個永遠在線的「品牌守門員」。

任何小編只要產出初稿,交由這個AI Agent進行「風格與語調校準」,就能大幅克服不同小編回覆不一致的問題,確保產出的文字始終維持在品牌設定的「人味」頻率上。

更重要的是,當品牌面臨輿論壓力、需要快速回覆時,AI Agent可以先過濾掉那些容易引爆的字眼,在最需要冷靜的時候幫品牌踩煞車,就像媽媽餵事件所犯的錯誤,其實一個夠好的AI審稿,是可以在發出前就攔截下來的。

LOPIA刪文、媽媽餵威脅追訴、嘉南羊乳代操爭議,這三個事件說明一件事:在Threads 上,品牌最貴的資產不是粉絲數,而是「說話的方式」!

本文授權自高端訓【品牌AI攻略】

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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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