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】

關鍵字: #品牌行銷
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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