AdMarTech Talks 行銷思維

身為行銷人，我們每天都在與數據、策略和無盡的瑣碎執行搏鬥。我們習慣了向 ChatGPT 這類的工具下達指令（Prompt）來生成文案或點子，但這只是優化了單點的任務。然而，一個更深刻的變革正在發生——歡迎來到「後 Prompt 時代」，一個由 AI 代理人（ AI Agent ）主導，從「執行指令」邁向「達成目標」的新紀元 。 在 Appier 近期舉辦的「 Agentic AI Roadshow 」中，他們揭示了這場典範轉移的全貌，並正式推出了八大 Appier AI Agent 。這不僅僅是新工具的發布，更預示著一種全新的「人機協作」工作模式 。 什麼是 AI Agent？從「指令執行者」到「目標達成者」的關鍵轉變 我們過去與 AI 的互動，就像一問一答的指令模式 。你必須給出精確、詳細的指令，AI 才能產出你想要的結果。 然而，AI Agent 的核心差異在於「自主性」 。你只需賦予它一個抽象的目標（例如：安排一趟旅遊、提升新品銷售額），AI Agent 就能夠 自主規劃解決問題的步驟、靈活調動所需工具（如訂餐廳、訂旅館），並在過程中動態調整計畫，直到最終完成任務 。 未來的趨勢甚至不是依賴單一的「超級 AI」，而是由各司其職的 AI 組成「AI 團隊」（Multi-Agent）來協同完成複雜的專案 。 告別行銷人的共同夢魘：AI Agent 如何解決真實痛點？ 這場技術革新，正對準了行銷人員最頭痛的問題： 無法複製的成功 ：常被老闆問「為什麼競品的活動每檔都爆紅？」 ，或是看著前同事設定的成功 campaign，卻不確定其成功關鍵，只能盲目跟隨 。 無止盡的測試迴圈 ：陷入不斷的 A/B 測試，耗費大量時間和資源，ROI 卻難以顯著優化 。 跨部門溝通耗時 ：無論是撈取數據、製作素材，都需要與數據、IT、設計等團隊來回協作，缺乏彈性且效率低落 。 AI Agent 的出現，正是為了解決這些耗時、耗力且充滿不確定性的困境 。 認識你的新團隊：Appier 八大 AI Agent 全解析 Appier 將整個行銷流程解構，推出了分別對應「促銷」、「獲客」與「互動」三大核心的八位 AI 專家，形成一個全方位的 AI 團隊 。 數據洞察與策略規劃 (促銷) 1. Insight Agent (AI 資料科學家) ：賦予你洞察市場、挖掘商機的能力 。它能協助...

品牌與廣告科技服務持續將Data x Media x Retail運用發展，7-ELEVEN 具備豐沛的資源，發展零售媒體聯播網 (Retail Media Network, RMN) 實踐OMO (Online-Merge-Offline) 期待符合品牌行銷的各項目標需求。 🎯對「品牌方」而言，從「曝光」到「可量化銷售」 RMN 為品牌主帶來的最大價值，在於其無可比擬的 全通路覆蓋 與 數據精準度。 #數據金礦與精準受眾包： 7-ELEVEN 擁有全台最綿密的實體基礎（超過 7,100 家門市） 與近 1,900 萬的 uniopen 會員數據。這些數據是品牌極為珍貴的 第一方數據。 透過 AI 技術賦能，統一資訊的 RMN-R 技術能匯聚消費者輪廓、零售資料及跨集團銷售資料，找出連消費者自己都未察覺的隱性偏好。品牌主現在能夠根據關鍵字、商品名稱甚至 RFM 模型，打造極為精準的「會員精準受眾包」進行投放。 -案例啟示： 某營養品品牌原鎖定母嬰市場，但透過數據分析，意外發現了都會上班族這個高消費力、關注健康的新藍海受眾，成功協助客戶發掘跨世代受眾的市場潛力。 #可衡量與歸因的廣告效益 RMN 最大的目標在於鎖定線下消費意圖受眾，並證明廣告費投入真的能帶來銷售成長。  -案例啟示： 某飲料品牌僅在 OPENPOINT APP 上投放廣告，銷量較未投遞時大幅增長 43.42% 以上。這完美地說明了超商廣告版位能夠實現「線上廣告可在線下銷售的成果歸因」。 -創新計費模式： 結帳櫃台上的 OPEN!CHANNEL 導入獨家的人臉辨識技術，並以「觀看計費」。只有當消費者注視螢幕超過五秒，才算一次有效的曝光，這將廣告的精準度推向了極致。 #沉浸式傳播體驗 7-ELEVEN 串聯起消費者的一日生活圈。從線上的 OPENPOINT APP 到線下的 26,000 多個數位螢幕 (包含 X POS 收銀機、冰櫃上方螢幕、pDOOH 櫥窗看板)，品牌廣告能在日常場景中實現零距離行銷，帶來無縫且不間斷的沉浸式傳播體驗。 🎯對「廣告科技產業」開啟強強聯手，模糊邊界 零售媒體的崛起是全球性的趨勢。這不僅改變了零售商的獲利結構，更重新定義了廣告科技的生態。 #零售與媒體的界線模糊化...

最近拜讀了 Nielsen 2025 年發布的《零售媒體的未來》報告，並對照台灣市場的蓬勃發展，在後 Cookie 時代，零售媒體網路 ( Retail Media Network , RMN) 不僅是行銷人必須緊盯的賽道，更是一場由「第一方數據」驅動的商業模式革命。 📌 什麼是零售媒體？ 簡單來說，就是零售商將自有平台（電商、APP、實體門市）轉化為強大的廣告渠道。它運用最珍貴的第一方消費數據，實現從品牌曝光到銷售轉換的閉環行銷 (Closed-loop Marketing)，徹底解決了傳統廣告「數據斷點」的痛點。 #關鍵洞察： 🚀 全渠道願景是主流：RMN 已不再是單純的「購物者行銷」工具，而是貫穿整個行銷漏斗的全渠道利器。 📈 戰場將從「站內」擴展至「站外」：報告預測，RMN 在站外媒體的支出增長速度將是站內的 2-3 倍，凸顯了整合多元場景的重要性。 🔍 獨立透明的測量成剛需：品牌主越來越需要清晰、可信的歸因數據，以評估 RMN 在複雜消費旅程中的真實貢獻。 #台灣市場戰局百花齊放 從  #電商平台型  (momo, PChome) 的流量變現，到  #超商OMO整合型  (7-Eleven, 全家) 的線上線下數據串連，各大玩家都在加速佈局。 💡 這對我們來說意味著什麼？ TNL Mediagene  同時經營「媒體」與「電商」的集團，所具備的獨特切入點。不僅是 RMN 趨勢的觀察者，更是實踐者，打造了一個獨特的「內容+商務」混合型零售媒體生態系。 #更豐富的第一方數據維度 (Richer First-Party Data)： 傳統零售商擁有「買了什麼」的交易數據，而我們在此基礎上，更擁有橫跨多元媒體的「為何想買」的興趣意圖數據。從一篇文章的深度閱讀，到一次商品的點擊購買，我們能在自家生態系內串連起完整的消費者決策旅程。 #無縫的站內外整合 (Seamless On-site & Off-site Integration)： Nielsen 提到的「站外擴展」挑戰，對我們而言正是內建的優勢。我們可以在媒體內容中自然地激發用戶興趣（站外），再無縫引導至電商平台完成購買（站內），形成一個高效的「內容種草、電商收割」閉環，為合作品牌提供更具情境的行銷方案。 #透明的歸因與成效衡量 ...