過去我們談行銷自動化，講的是「設定規則、觸發動作」，但 2025 年開始，一個全新概念正在改變遊戲規則：AI Agent。數位時代創新長黃亮崢 James 邀請 Appier 技術長陳明愉博士 Robert，深入探討 AI Agent 如何改變行銷人員的日常工作、組織如何因應重組，以及台灣 SaaS 新創在全球市場的機會與挑戰。
聽完這集你可以學到：
AI Agent 與傳統自動化的本質差異：傳統自動化是 Deterministic（制式化步驟），AI Agent 則是 Non-deterministic（非制式化）。過去你需要預先定義所有流程與介面，現在只需餵給 Agent 正確的資料、設定好目標，Agent 就能隨著資料與市場變化，每天自主決定該做什麼、怎麼做。
Appier 八大 Agent 的分工與協作：Appier 推出的八款 Agent 對應行銷組織中的不同角色——Insight Agent 如同資料科學家找出洞察、Audience Agent 建立精準受眾、Campaign Agent 規劃執行行銷活動、Director Agent 生成品牌影片素材、ROI Agent 追蹤廣告增量效益。這些 Agent 透過統一資料源與共同目標進行協作，形成完整的 Agentic Workflow。
從歸因到因果推斷的行銷測量革命：傳統歸因模型只能回答「誰獲得功勞」，無法回答「誰創造價值」。ROI Agent 採用 Hierarchical Bayesian 方法的 Media-Mix Modeling，能動態分析每個廣告管道的邊際效益，讓行銷人員知道每多花一塊錢能帶來多少實質營收增長，而非只是更多曝光。
行銷相關工作的角色轉型：創意人員從「生產者」轉為「策展者」，AI 負責執行、人類負責方向與品牌策略；投放專員需從執行升級為策略監督者，類似華爾街交易員的轉型；資料分析師則從 80% 時間清資料，轉為專注跨領域 domain knowledge 的洞察發掘。
AI Agent 的風險控制機制：透過多層次安全機制確保可控性，包括預算上限、決策範圍限制、異常偵測警報、人類審核關鍵決策。Agent 之間不會「打架」，因為它們基於同一份資料、服務同一個目標，最終決策權仍保留在人類手上。
第一方資料在 AI 時代的關鍵地位：當第三方 Cookie 逐漸退場，企業必須更細緻地收集每一個第一方資料點，包括 App 內的微小互動、線上線下資料整合。資料是 AI Agent 的燃料，沒有足夠的資料，再優秀的 Agent 也無用武之地。
中小企業的導入建議：不必從完整解決方案開始，而是找出組織中「最討厭做的事情」，例如售後客服或重複性報表，先從單一 Agent 切入。當團隊體驗到 AI 能解決痛點，對新工作模式的接受度就會開始上升。
