Yahoo! Pipes新功能 建立自己的資訊平台
Yahoo! Pipes新功能 建立自己的資訊平台
2007.03.15 | 人物

  談談兩件事,RSS feed和混搭(mashup)。先談談混搭,簡單說,混搭就是一些程式開發者,在Web 2.0時代,從Google map、Amazon和Flickr等各式網站都開放出若干程式碼(Open API)的趨勢。結合自己的創意和一些現成的元素(API),就像堆積木一般,以最小的時間成本,打造出整合性的新服務。
著名新興相簿網站Zooomr(http://beta.zooomr.com/),便是一位十七歲高中生泰得(Kristopher Tate),整合了Google Map和標籤技術所打造。根據著名的Web 2.0觀察網站Programmable Web的統計,世界上存在一千六百多個混搭網站,其中五○%與Google Map有關,一○%左右跟Flickr有關,一○%與YouTube有關。但一般人若無程式設計的經驗和熟悉網頁設計語言,就算是有再好的創意,還是與打造他心中夢幻應用程式無緣。

再談RSS(Real Simple Syndication),這項由RSS之父溫納(Dave Winer)所催生的工具,近年幾乎成為所有Web 2.0網站必備的功能。溫納在接受《連線》(Wired)雜誌採訪時,曾大膽預言:「在不久的未來,世界上每一個網頁都會有RSS feed,就像每個網頁都有網址一樣。」

RSS的確默默地進入我們的網路生活。一開始,我們常在許多部落格的某個角落,看見一個橘底白字的按鈕,上面寫著RSS 1.0、RSS 2.0的字眼,後來我們發現,連一些常造訪的新聞網站、線上雜誌、甚至氣象網站,都推出了各自的RSS服務。

未來每個網頁都會有一個RSS feed
透過各式各樣的RSS訂閱機制(瀏覽器、Google Reader、My Yahoo!、Bloglines或Netvibes等網路服務,或是各式桌面軟體),我們可以一次掌握所有我們所在乎消息來源的動態(新文章標題或摘要),而不用一一造訪這些網站或部落格,這些方便使用的工具,更逐漸在口耳相傳的病毒式行銷下,慢慢被技術熱衷者以外的一般使用者採用。

去年年末,著名的Web 2.0觀察網站Read/Write Web(http://www.readwriteweb.com/)對二○○七年做預測,大膽預言:「二○○七年是RSS大放異彩的一年」。果然,在今年的早春,Yahoo!的研發部門,就推出Yahoo! Pipes(http://pipes.yahoo.com/pipes/),一個讓人任意混搭網路上各網站資料,並將結果以RSS、ATOM形式輸出的服務。最酷的是,使用者連一行程式都不必寫。

取英文pipe中「傳輸」的意涵,Yahoo! Pipes讓使用者以圖形化介面的形式,任意打造他們想要的pipes。pipes運作邏輯如下:從各個資料來源匯入資料,經過一些處理後(例如過濾、搜尋、排序等),將結果以RSS feed的形式輸出。

舉例來說,我對Espn.com、MLB.com、東森新聞網、Nike.com,以及其他幾個運動部落格上,有關「王建民」的新聞有興趣,卻不想每次都依序到這些網站上去找,我只要打造一個pipe,在資料讀取器(fetch)中輸入這些網站的RSS feed,在資料過濾器(filter)設定關鍵字為「王建民」,並在排序器(sort)中,設定過濾結果由新到舊列出,接著將處理結果以一個新的RSS feed輸出。最後就可以在任何我選擇的RSS閱讀器上頭,讀取這些網站上關於王建民的所有新聞。

這樣的結果,比在搜尋引擎上鍵入「王建民」來得準確,因為它來自我所選定的資料來源,以我想看到的方式呈現。更酷的是,整個pipes的建立,不到十分鐘!還可以將這一個pipes分享出來,供別人使用或修改,例如將關鍵字王建民改為Allen Iverson,或更改資料來源。

彈性架構和直覺的使用方式
Yahoo! Pipes這種概念,一推出便頗受好評,Web 2.0 Conference的主辦人歐萊禮(Tim O'Reilly),稱之為「網路史上的里程碑」,他表示:「雖然目前這項服務還在初步階段,但我相信這項服務有將整個網路轉變為『可程式化的環境』(programmable environment)潛力。」

的確,Yahoo! Pipes這項服務直覺的使用方式與彈性的架構,為任何有創意或有特殊需求的使用者,提供了一個簡單的混搭工具,而不再受不熟悉程式語法、資料型態、網路協定等技術門檻所阻隔。或許有一天,打造一個pipe,產生一個RSS feed,對我們而言會像寫一篇部落格一樣稀鬆平常,誰知道呢?看到這裡,你想不想試試看,打造你的第一個pipe呢? 

 

Yahoo! Pipes讓使用者以圖形化介面形式,任意混搭網站資料。 

往下滑看下一篇文章
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
AI全球100+台灣20
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓