在生成式 AI 與自動化技術快速成熟的推動下，數位戶外廣告（Digital Out-of-Home, DOOH）正迎來新一波成長動能。根據市場研究機構 Mordor Intelligence 的預測，美國戶外廣告市場規模將於 2030 年達到 112.5 億美元，整體市場年複合成長率約為 3.72%，其中數位看板成長速度更為突出，年成長率達 6.2%。智慧互動亭、機場數位螢幕，以及電動車（EV）充電站等新型場域，正成為帶動 DOOH 產業升級的關鍵節點。

告別盲目曝光：AI 讓廣告看板學會「看天氣」

城市基礎設施數位化推動了戶外廣告的革命，《EMarketer》指出，AI 更進一步讓廣告主能即時處理海量數據，隨環境（如天氣、交通）動態調整創意，並透過精準的歸因工具追蹤實體來客與銷售轉化。美國戶外廣告協會（OAAA）總裁兼執行長貝格（Anna Bager）認為，這使戶外廣告跨越了曝光門檻，成為兼具品牌建構與導購成效的媒體平台。

這種「超在地化」能力，正推動 DOOH 從大眾媒體向「情境媒體」轉型。在 AI 加持下，廣告訊息能依據環境即時生成，並透過程式化購買技術精準競價，讓每一筆曝光都具備戰略意義，廣告內容也因此成為與受眾共鳴的即時對話。

搬家公司品牌 PODS 的案例便是最佳實踐。該品牌運用 Google Gemini 打造一面可隨車移動的智慧數位看板，29 小時內行經紐約市 299 個社區，系統根據不同社區特性、即時氣溫、交通狀況與地鐵延誤資訊，自動生成對應標語，總計產出超過 6,000 則高度客製化訊息。

例如在靠近海邊的社區，遇上天氣好的日子，螢幕可能出現鼓勵居民外出享受陽光、將搬家交給 PODS 的幽默文案。這種與場景緊密貼合的創意，讓廣告內容彷彿成為城市對話的一部分。根據品牌數據，該活動在一週內帶動網站訪問量成長 60%，詢價請求增加 33%，創下年度最佳表現，完美詮釋了 AI 如何在兼顧大規模生產的同時，讓溝通精準落地。

AI 即時辨識技術，讓廣告精準投其所好

汽車品牌 Kia 則將其數位戶外廣告鎖定在高意圖場景：電動車充電站。

透過車輛識別技術與智慧廣告系統，Kia 讓充電樁螢幕具備了「看人下菜碟」的本領：當系統辨識出正在充電的是非 Kia 車主，螢幕會主動強攻自家新車款 EV9 的空間與性能優勢，試圖吸引競品車主跳槽；若是自家車主，內容則切換為旗艦升級的感性溝通；而在無車狀態下，則維持播放大眾化的性能形象廣告。

這種即時辨識與動態內容切換機制，使每一次曝光都更具相關性，成效也確實反映在數據上：品牌知名度不僅暴增 517%，消費者的購車意願也提升了 27%，最終成功帶動銷售額成長 8%。

隨著 2026 年行銷預算逐步規劃，越來越多品牌將 DOOH 視為整合行銷中的核心媒體之一。DOOH 的數位化能力與 AI 技術結合，正在形成一種新的平衡：一方面透過數據與演算法提升效率與可衡量性，另一方面保留戶外媒體在真實場景中的沉浸與規模優勢。當廣告內容能夠根據城市脈動即時調整，同時保有強烈視覺衝擊與公共能見度，品牌溝通便獲得更立體的影響力。

＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《EMarketer》、《The Drum》、U.S. Chamber of Commerce，首圖來源：Unsplash

（責任編輯：廖紹伶）

根據 Zeta Global 的一項調查，多數消費者在去年假期購物季曾嘗試以 AI 協助挑選禮物，但實際體驗卻比自己搜尋還要繁瑣。使用者需要反覆輸入收禮者年齡、興趣、預算與偏好品牌，經過多輪提示後，推薦結果才逐漸貼近需求。這種高度仰賴人工引導的流程，揭示了當前 AI 商務仍存在明顯的個人化落差。

這個落差的根源，在於資料脈絡的不足。當前多數 AI 購物助手所掌握的資訊仍停留在即時搜尋或公開商品資料層面，缺乏對消費者長期行為軌跡的理解。真正完整且結構化的消費歷史，其實沉睡在一個被低估的場域：電子郵件信箱。

AI 購物時代下，電子信箱是最具潛力的資料庫

電子郵件儲存了豐富且未被開發的商務數據，包含線上交易的電子收據，詳細記錄購買時間、品項、價格與品牌。這些資料揭示了清晰的季節性消費模式，例如特定消費者會於每年固定在冬季添購戶外裝備，或在特定節慶購買同一品牌禮盒。

從長期訂閱的促銷信件中，也能辨識出品牌親和力與價格敏感度。更進一步，信箱中的往來郵件還能勾勒出一種社交圖譜，呈現與親友之間的互動關係，為禮物推薦提供情境線索。相較於社群媒體或即時通訊工具，電子郵件在購買紀錄與優惠資訊的完整度上更具優勢，也更具歷史深度。

科技巨頭已意識到這一點。Google 近年嘗試透過商家促銷內容強化推薦精準度，並進一步推出整合 Gmail、YouTube 與搜尋紀錄的個人化 AI 服務，藉由龐大的第一方資料打造更深入的消費者輪廓。

想應用 AI 做好電子郵件行銷，具體該怎麼做？

若 AI 商務要真正降低使用門檻，品牌必須重構對價格資料的理解和運用。價格並非單一數據，而有三個層次。公開價格是第一層，這是搜尋引擎與電商平台最容易取得的資訊。而真正形成競爭優勢的，是會員專屬優惠與個人化定價所構成的第二層與第三層價格空間。這包括訂閱電子報後才能取得的折扣、忠誠點數的折抵機制、分眾發送的專屬優惠碼，以及根據消費歷史動態生成的個人化優惠。

過去，許多品牌在電子郵件行銷上導入 AI，將其用在主旨優化、寄送時間預測或文案自動生成上，這些應用確實能提升操作效率與改善開信率，但若缺乏對消費者需求的理解，往往導致退訂率上升與營收停滯。真正成熟的 AI 應用，應建立在預測模型之上，透過購買紀錄、瀏覽軌跡與互動頻率推算需求節點，讓內容與時機自然對齊。

例如，當系統觀察到消費者近期購買越野跑鞋，並曾於過去秋冬季節選購防水裝備，同時訂閱戶外品牌促銷信件，AI 便可在氣候轉變前推送防水外套與會員專屬折扣。這種情境式建議具有高度相關性，推薦邏輯建立在真實行為證據之上，使用者無需多次提示，系統就能推演出合理需求。

《Entrepreneur》報導指出，運用預測分析所產生的個人化商品推薦，平均可提升約 22.66% 的轉化率。這項數據背後的意義，在於推薦機制從「廣泛曝光」轉向「精準配對」。品牌透過電子郵件累積的第一方資料進行模型訓練，並持續以開信、點擊與購買回饋優化預測邏輯，電子郵件便成為 AI 學習與調校的重要迴路，每一次互動都在強化系統對個體需求的理解。

然而，資料與演算法的強化並不意味著人性元素可以被忽略。成功的 AI 電子郵件策略，仍需由行銷團隊提供語境理解與品牌語調，並將客戶服務回饋、用戶訪談與情緒洞察納入訓練基礎。AI 成為分析與預測的輔助者，人類負責價值主張與信任建構，兩者結合才能避免過度自動化帶來的疏離感。

＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：Zeta Global、《CMSWire》、《Entrepreneur》，首圖來源：Unsplash

（責任編輯：廖紹伶）

近一年來，「Vibe Coding」成為矽谷與創投圈熱議的關鍵詞。透過大型語言模型（LLM）以自然語言生成程式碼，讓寫程式的門檻大幅降低。《Forbes》指出，在產業實務層面，更具商業影響力的趨勢正逐漸浮現：「Vibe Prototyping」，指的是直接利用生成式 AI 快速打造可運作的功能原型，將其作為團隊溝通與產品驗證的主要載體。

這種轉變，正在改寫產品開發的底層邏輯。

產品需求文件不再是起點，反而可以直接「做出來」

長期以來，科技產業奉行的是「文件優先」的開發文化。產品經理需撰寫完整的產品需求文件（PRD），內容涵蓋功能規格、使用者流程、技術限制與時程規劃，經過多輪審核後才交由工程團隊實作。這種線性流程確保了專案治理與風險控管，但也拉長了決策與落地之間的距離。

如今，隨著生成式 AI 的出現，產品團隊可以先透過 AI 工具生成具互動性的介面、簡易後端邏輯，甚至可測試的最小可行產品（MVP），再根據實際使用反饋補強文件。開發流程的起點，逐漸從「寫清楚」轉向「做出來」。

這並不代表 PRD 將消失。隱私規範、資安設計、資料治理與系統擴展性仍然需要結構化文件支撐，不過在概念驗證與早期探索階段，功能原型正成為更高效的溝通媒介，團隊不再圍繞靜態文件討論想像中的產品，而是直接對著可操作的介面進行修正與迭代。

這種模式也讓技術可行性被進一步「民主化」。即便不熟悉程式語法，具備清晰邏輯與產品洞察的人，也能透過精準提示生成應用程式、遊戲或互動功能。工程師仍然在正式上線階段扮演關鍵角色，但在早期構想階段，創意驗證已不再完全仰賴工程資源。

企業應用 Vibe Prototyping，壓縮測試與調整週期

勤業眾信的報告指出，有不少企業已開始在實務層面驗證 Vibe Prototyping 的商業價值，像是快消品品牌 The Clorox Company 便是一例。該公司導入生成式 AI 創新工具，分析全球消費趨勢並快速生成數百個數位產品原型，同時在線上進行大規模消費者測試。透過平行開發與即時反饋，Clorox 能在更短時間內篩選出具潛力的產品方向，縮短研發與行銷策略調整週期。

製造業也正將這種快速原型驗證的思維應用於營運中。GE Aerospace 部署 AI 驅動的葉片檢測工具，在窄體與寬體飛機引擎上縮短檢測時間並提升準確率，協助提升維修效率與設備可靠度。這些案例顯示，原型思維正延伸至產品設計、品質管理與售後服務環節。

整體而言，Vibe Prototyping 並非取代傳統工程流程，而是改變了資源投入的時機點。企業可以在投入大量開發成本前，透過快速原型驗證假設、收集數據並修正方向，這種模式降低溝通成本，也減少跨部門協調摩擦。

未來，原型與正式產品的界線可能進一步淡化。當 AI 能自動將使用者回饋轉化為程式碼更新，或根據即時需求生成客製化介面，產品開發將更接近持續演化的系統，而非一次性專案。

對企業來說，Vibe Prototyping 短期內最具體的價值在於速度與對齊能力。當想法可以迅速被轉化為可操作的體驗，團隊討論將更聚焦於真實使用情境，而非抽象描述，也意味著產品決策將建立在更具體的證據基礎上。

＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：Deloitte、《Forbes》，首圖來源：Unsplash

（責任編輯：廖紹伶）

當使用者越來越習慣直接從 AI 生成的答案中獲取資訊，品牌能否出現在 AI 的引用來源之中，開始成為新的可見度競爭焦點。近期多項分析顯示，YouTube 正快速成為 AI 模型的重要資料來源，其中最關鍵的因素，並不是影片本身，而是背後的「逐字稿」。

根據 SEO 公司 BrightEdge 的分析，在 Google 的 AI Overviews 中，YouTube 影片被引用的比例已達 29.5%，成為最常被 AI 擷取資訊的網站，也正式超越過去被視為重要資料來源的 Reddit。這也說明，當使用者透過 Google 搜尋問題並看到 AI 生成摘要時，近三成的資訊其實來自 YouTube 內容。以品牌端的角度來看，這意味著若在 YouTube 上缺乏具有資訊價值的內容，未來在 AI 搜尋結果中的曝光度可能會持續下降。

低風險、高結構，YouTube 成為 AI 搜尋的最愛

AI 模型之所以偏好 YouTube，與平台本身的資料結構密切相關。AI 廣告解方供應商 Optise 的執行長兼共同創辦人 Ómar Thor Ómarsson 指出，與一般網頁相比，YouTube 的內容通常包含完整逐字稿、清楚的後設資料（Metadata）以及影片章節（Chapters）。這些結構化資訊讓 AI 更容易解析影片內容的主題與段落，也降低了引用時的風險。對於需要快速生成答案的 AI 系統來說，這類可被機器直接閱讀與整理的資料來源，比起結構鬆散的論壇或社群貼文更可靠。

因此，YouTube 在 AI 搜尋生態中的角色，正從社群影音平台逐漸轉變為搜尋基礎設施的一部分。除了在 YouTube 內部的推薦與搜尋系統中被發現之外，同一支影片還可能同時出現在 Google 搜尋結果、Discover 推薦內容，以及 AI Overviews 的引用來源之中。當同一份影音內容可以在多個搜尋場景中被 AI 反覆引用時，其 SEO 價值自然大幅提高。

AI 愛引用的 YouTube 內容，有哪些特徵？

在這樣的背景下，行銷人員開始重新檢視什麼樣的影片內容最容易被 AI 模型引用。

Brandtch 澳洲負責人 Jack Smyth 告訴《Digiday》，他所在公司的研究發現，某些特定型態的影片更容易被 AI 系統抓取與使用：例如觀看次數低於 10 萬次的影片反而更常被引用，原因在於這類內容往往聚焦於較細分的主題，具有長尾搜尋價值；影片長度介於 10 至 20 分鐘之間，也被認為是 AI 偏好的內容型態，因為這個長度足以提供完整資訊，同時不至於過於冗長。此外，標題長度約 8 至 12 個單字的影片，通常能清楚描述內容主題，也更貼近使用者實際的搜尋問題，也是 AI 喜歡的要素。

另一個被高度重視的策略，是針對產品或服務建立完整的「使用場景內容」。例如同一項產品可以製作多支影片，分別討論不同使用情境、操作方式或常見問題。當 AI 在回答使用者問題時，就能從這些影片逐字稿中找到對應的資訊並引用。

從社群行銷到 SEO 資產，重新定義品牌與創作者的合作價值

由於 AI 主要透過逐字稿理解影片內容，行銷團隊未來應把影片腳本視為搜尋文案的一部分。行銷公司 Brainlabs SEO 主管 Jessica Finch 建議，在撰寫影片腳本時可採取自然語言優化（Natural Language Optimization，NLO）的方式，讓內容更貼近使用者提問的語氣與結構。當腳本本身具備清楚的資訊密度與問答邏輯時，AI 更容易從逐字稿中提取可引用的段落。

此外，品牌與 YouTube 創作者之間的合作，也逐漸從單純的社群行銷活動轉變為長期的 SEO 策略。原因在於 AI 系統通常會過濾傳統的廣告內容，但對於影片逐字稿中的自然敘述卻會正常抓取。這意味著，如果創作者在影片中自然地提到品牌、產品或使用體驗，相關內容就有機會被 AI 系統納入資料來源。

生成式 AI 的興起正在重塑 SEO 的基本邏輯。過去企業主要透過網站文章與關鍵字排名爭奪搜尋流量，如今影片內容與逐字稿則成為新的競爭焦點。對品牌而言，如何在影片的內容策略上進行優化，可能將成為 2026 年 SEO 競爭中最關鍵的一環。

＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《Digiday》、《Search Engine Land》、awoo，首圖來源：Pixabay

（責任編輯：廖紹伶）

在傳統 App 開發的情境中，討論到 App 優化時，多半仍停留在技術層面：頁面載入是否夠快、系統是否穩定、是否出現錯誤或當機。然而到了 2026 年，App 體驗的競爭已經進入另一個層次。

使用者對於數位服務的期待大幅提高，一個 App 是否順暢，往往在幾秒內就決定了消費者是否留下。隨著 AI 逐步滲透產品營運流程，企業也開始重新思考「優化」的定義：從修復問題，轉向理解與預測使用者的心理感受。

效能優化不再只是修 bug，而是提升「體驗效率」

根據數位體驗分析公司 Quantum Metric 2026 年發布的報告，App 成功與否的關鍵指標已從傳統的下載量或流量，轉向「體驗效率」（Experience Efficiency）。

這個概念衡量的是使用者完成目標的速度與順暢程度：當使用者想訂機票、購買商品或查詢資訊時，系統能否在最短時間內讓任務完成。報告指出，當企業成功降低錯誤率與流程阻礙時，不僅能提升轉換率，也會直接帶動平均訂單金額的成長。換言之，流暢的體驗會讓消費者更願意探索、停留與消費。

在這樣的趨勢下，優化的角色也有所不同。早期的數位分析工具通常是在問題發生後才進行診斷，例如發現異常率上升或轉換率下降，再由工程團隊追查原因。但近兩年越來越多企業導入 AI 驅動的預測式分析系統，透過即時行為數據辨識潛在問題，提前調整流程。優化不再只是修復 Bug 或縮短載入時間，而是主動管理使用者的情緒與感受。

這也說明，現代 App 必須具備更高的上下文感知能力。當系統能理解使用者當下的情境與意圖，一個 App 就會從「操作工具」轉變為一種「數位服務」。例如，在旅遊平台中，如果系統偵測到航班延誤，App 會立即顯示改票選項並自動填入旅客資訊；在電商平台中，若使用者頻繁購買某一類商品，首頁就會優先呈現相關推薦與優惠。這些看似微小的設計，實際上大幅減少了使用者的思考與搜尋成本。

零售應用潛力：AI 偵測挫折感，自動重塑轉換路徑

Quantum Metric 指出，在零售 App 的實際營運中，甚至可以運用 AI 即時判斷使用者是否出現挫折情緒。比方說，可以追蹤「憤怒點擊」（rage taps），也就是使用者在短時間內重複點擊同一按鈕，通常代表操作沒有成功或介面反應過慢。如果系統偵測到類似行為出現在結帳頁面，後端就可能自動啟動備用流程，例如簡化付款步驟、延後登入要求，甚至直接提供即時客服協助，以避免使用者在最後一步放棄交易。

同樣的邏輯也可以應用在搜尋或表單流程中。當 AI 發現使用者在某個欄位連續輸入錯誤三次以上，系統可能主動提供建議格式或自動補全資訊；若搜尋結果頁面停留時間過長，平台也可能調整排序邏輯，優先呈現更相關的商品。透過這類即時調整，企業可以在使用者離開之前化解阻礙，維持整體轉換率。

行為數據即情緒指標，廣告策略從精準投放轉向「情緒感應」

事實上，遊戲產業早已在這方面累積大量經驗。知名遊戲引擎公司 Unity 近年推出的廣告平台 Vector AI，便是一個典型案例。這套系統不再只依賴玩家的人口統計資料，而是即時分析遊戲中的行為數據，例如玩家的操作頻率、關卡進度與停留時間。透過這些資訊，系統可以判斷玩家的投入程度與情緒狀態。

例如，當玩家在某個關卡連續失敗多次、操作間隔逐漸拉長，系統可能判斷其挫折感正在上升。在這種情況下，Vector AI 會調整廣告投放策略，減少干擾玩家的插播廣告，優先維持遊戲體驗與留存率。相反地，當玩家處於較放鬆或等待的情境，例如完成任務後的過場時間，系統才會安排更合適的廣告曝光。透過這種動態調整，廣告收益與玩家體驗之間取得新的平衡。

Unity 的策略顯示，未來廣告技術的競爭焦點，將從單純的精準投放，轉向對使用者情緒與行為的即時理解。當 AI 能夠即時理解使用者情緒並調整服務流程，App 將逐漸從靜態工具演變為動態服務平台。誰能讓使用者在每一次互動中感到順暢與被理解，誰就更有機會在這場體驗競爭中勝出。

＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：Quantum Metric、《Seeking Alpha》，首圖來源：Unsplash

（責任編輯：廖紹伶）

過去，零售門市的營運判斷多半依賴直覺與經驗。商場管理者會透過人流計數器、抽樣觀察或租戶回報，試圖理解顧客動線與消費行為；如今，越來越多零售商開始把目光投向另一種資料來源：顧客手機所發出的 WiFi 訊號。透過分析這些訊號，門市得以建立類似「線下版 Google Analytics」的數據系統，讓原本難以量化的顧客行為變得可被觀察、分析與優化。

透過 WiFi 數據分析停留時長與熱點圖、解構顧客意圖

當顧客走進商場或門市時，手機會搜尋或連接周圍的 WiFi 網路。零售商部署的 WiFi 分析系統能以匿名方式識別裝置訊號，進而建立訪客的行為輪廓。系統可以判斷顧客是首次造訪或回訪者，並記錄到訪時間、停留時長，以及在店內不同區域的移動與停留情況。隨著資料長期累積，零售商便能描繪出顧客的動線模式與興趣偏好。

這些洞察也讓實體門市能更精準地進行個人化互動。例如，當系統辨識到熟客再次進店時，可以依據過去的停留區域或購買紀錄，推送相關優惠券或商品推薦，將原本隨意的逛街行為轉化為實際消費。透過這種方式，零售品牌得以在大規模客流中維持個別化服務，使門市從單純的商品陳列空間，進化成能理解顧客需求的智慧零售場域。

除了個人化推薦，WiFi 數據對於門市營運另一項重要價值，在於店內動線與商品陳列的優化。透過顧客移動軌跡所形成的熱點圖（Heatmaps）與停留時間（Dwell Time）分析，零售商能清楚看見哪些區域人潮密集，哪些角落長期乏人問津。這些資訊讓商品陳列策略從過去的經驗判斷，轉變為數據導向的決策。

例如，一家門市可能發現某個角落的產品展示區長期表現不佳，但 WiFi 數據顯示顧客在鄰近區域停留時間很長。透過分析兩個區域之間的動線關係，門市可以重新安排商品展示或調整走道設計，引導顧客自然地走向原本冷門的區位。這類細微的動線調整，往往能顯著提高某些產品區域的曝光率與轉換率，也讓坪效得到實質提升。

WiFi 數據還能成為品牌爭取黃金櫃位的談判籌碼

對零售商而言，WiFi 數據還帶來另一層更具策略意義的改變：重新平衡與商場房東之間的資訊權力。過去，商場經營者通常掌握整體人流數據，租戶只能依賴房東提供的統計資料來評估店面位置與租金合理性。但當品牌自己部署 WiFi 分析系統後，零售商也能取得精確的客流與行為數據。

更進一步，這些數據還能揭示不同店鋪之間的關聯，例如分析顧客是否會先造訪咖啡店，再進入隔壁服飾店，或在某些餐飲店用餐後停留在特定零售區域。透過這種跨店鋪的行為關聯（Cross-tenant Correlation），零售商可以證明自己的品牌是否具備「帶客力」。若數據顯示顧客經常在造訪某品牌後轉往其他店鋪消費，該品牌便能在續約談判時提出更有力的證據，爭取更好的櫃位或更合理的租金條件。

對商場經營者而言，這些資料同樣具有價值。透過整體人流與停留時間的長期觀察，管理者可以更精準地調整租戶組合，比方說將高停留時間的餐飲品牌與零售品牌安排在相鄰區域，或在動線交會處引入快閃店與短期品牌測試市場反應，形成一個可透過數據持續優化的消費生態系。

然而，WiFi 分析的應用也伴隨著隱私與技術上的挑戰。多數系統會以匿名方式處理裝置資料，並遵循各地的隱私法規與用戶同意機制，但企業仍需要確保資料收集與使用過程透明且合規。此外，並非所有顧客都會開啟 WiFi 或攜帶可被偵測的裝置，因此數據模型必須經過長期校正，避免將樣本偏差誤解為真實行為。

即便如此，WiFi 數據仍有機會成為實體零售數位轉型的重要基礎。當線上電商長期依靠數據優化用戶體驗時，實體零售如今也開始建立自己的分析工具。未來的門市，或許就像一個大型的實體網站，每一條動線、每一個停留點，都能成為理解顧客與提升營運效率的關鍵訊號。

＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《propmodo》、《Comcast Business》，首圖來源：Unsplash

（責任編輯：廖紹伶）

全球零售巨頭 Walmart 正在進行密集的供應鏈自動化升級。目前全美共有 42 個區域配送中心（Regional Distribution Center, RDC），其中已有 23 個正進行自動化改造。隨著改造持續推進，公司目標是將所有配送中心升級為高度自動化設施。這些投資已逐步展現成效：目前其約 60% 的美國門市能夠接收來自自動化配送中心的貨物，而電商履約中心的訂單處理量也有約一半透過自動化系統完成。

對零售業而言，物流與庫存是最主要的營運成本之一，Walmart 財務長 John David Rainey 指出：「透過自動化設施處理更多訂單，能有效降低每筆配送的邊際成本，提升整體營運效率。」

不止於搬運，AI 如何賦能 Walmart 供應鏈運作？

在實際運作上，Walmart 的自動化不僅侷限於倉庫內的搬運機器人或輸送帶系統，而是結合多種數位技術打造更完整的智慧供應鏈架構。

「在我們的供應鏈上，從頭到尾、每一件事，都有不同程度的 AI 驅動。」Walmart 供應鏈技術資深副總 Indira Uppuluri 告訴《Supply Chain Dive》。從需求預測、庫存配置、倉庫作業到物流調度，各個環節都由 AI 模型提供支援。

其中一項核心技術是企業級「數位孿生」（Digital Twin）系統。這套系統會建立供應鏈基礎設施的數位分身，作為實際營運的性能基準，同時提供一個虛擬測試環境（Sandbox），讓工程團隊能在不影響真實作業的情況下，評估複雜決策的折衷方案及變更後的量化影響。

透過數位孿生平台，Walmart 可以模擬各種情境，例如調整配送節點、改變庫存配置或重新設計物流路線，並量化不同方案對門市營運與配送效率的影響。當供應鏈面臨需求波動或外部不確定因素時，這些模擬結果能協助公司快速評估決策的風險與效益，提升整體營運彈性。

生成式 AI 變身倉庫最強調度員，打造敏捷人機協作現場

另外，生成式 AI 則被應用於倉庫營運管理。自動化配送中心內有大量機器設備與員工協同作業，難免出現突發狀況，例如卡車延遲到站、輸送線卡住，或托盤在運送過程中損壞。Indira Uppuluri 表示，當這類問題發生時，系統會即時分析倉庫內的設備警示訊號，並透過生成式 AI 平台整合任務管理系統、員工排班資料與技能檔案，自動指派最適合的員工前往處理，實現「人機協作」的自動化管理。

這套系統不僅能安排人員，還會提供即時的操作建議，例如故障排除步驟或處理流程，協助員工快速解決問題。隨著系統持續累積案例與作業知識，相關經驗也會被納入內部知識庫，成為員工訓練與日常營運的參考依據。

隨著電商與即時配送需求持續增加，零售物流要比的不只是速度，還要比誰能更精準、快速應變供應鏈的各種變動。Walmart 透過整合自動化設備、人工智慧與資料平台為一套高度協同的供應鏈系統，說明了零售巨頭想把供應鏈從單純的後端基礎設施，轉變為支撐全通路零售競爭力核心引擎的決心。

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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《Supply Chain Dive》1、《Supply Chain Dive》2，首圖來源：Unsplash

（責任編輯：廖紹伶）

當玩家沉浸在自己打造的遊戲世界中，一邊與虛擬角色互動，一邊自然地獲得一份 Wendy’s 薯條，或穿上 Puma 的最新球衣，這種過去看似違和的品牌體驗，如今正成為主流。2026 年，虛擬世界已不再是實驗性的行銷場域，而是品牌與年輕世代建立深度關係的核心管道。

虛擬世界不是行銷測試場，而是瞄準年輕受眾的主戰場

數據分析公司 GEEIQ 發布的《State of Brands in Virtual Worlds 2026》報告，針對全球品牌在遊戲與虛擬世界中的行銷活動進行追蹤，結果顯示高達 88% 的品牌將行銷資源集中在 Roblox 與 Fortnite 兩大平台。這樣的集中化不僅反映流量優勢，也代表品牌逐漸將資源押注在具有社群與創作生態的虛擬場域。

這樣的轉變，也反映在品牌策略的根本調整。GEEIQ 執行長 Charles Hambro 指出，虛擬世界不再只是測試曝光的渠道，而是需要以「受眾優先」為核心思維，重新設計品牌互動。品牌開始從追求觸及率，轉向強調社群契合度與參與深度，並且不再滿足於一次性活動，而是投入長期經營。

如此策略轉向，在執行層面最明顯的改變，是品牌逐漸放棄打造獨立的品牌世界。過去常見的做法，是在虛擬平台中建立一個完整的品牌空間，試圖吸引用戶主動造訪。然而，報告指出，2025 年首次出現「品牌整合」（integration）數量超越「品牌自建世界」（brand-owned worlds）的現象。

拒絕干擾式廣告，將品牌融入遊戲循環

Roblox 生態中的大型 UGC 工作室 Basket Entertainment 認為，將品牌元素嵌入遊戲核心機制，能顯著提升曝光與重複互動。比方說，其與護膚品牌 CeraVe（適樂膚）合作，在多款障礙賽遊戲中設計了一個「對抗細菌」的迷你玩法，玩家透過使用品牌產品來獲得遊戲內能力，例如噴射背包或速度加成。這種設計將品牌與遊戲進度直接綁定，使玩家在追求勝利或成就的過程中，自然地接觸品牌，而非被動接收廣告訊息。

「玩家不會為了廣告而進入遊戲，他們尋求的是能夠提升遊玩體驗的內容。」Basket Entertainment 行銷長 Amy Zehren 說，當品牌成為遊戲循環的一部分，無論是影響角色能力、創造力表現，或象徵某種身份地位，都會比傳統的展示性曝光更具吸引力。也就是說，未來在虛擬世界行銷上，品牌應該多思考「如何被使用」，而非單純的「如何被看到」。

遊戲即行銷，在娛樂中培養出更長期的連結

事實上，以「融入玩法」為核心的行銷策略，已在許多實際案例中被驗證。日本糖果品牌 HI-CHEW（嗨啾）在 Fortnite 中不僅置入視覺元素，更參與設計多款迷你遊戲，讓玩家可以躲進巨型糖果包裝、解鎖特殊道具，甚至透過品牌物件影響遊戲策略。其母公司 Morinaga America 美國市場總經理 Teruhiro Kawabe 指出，這樣的設計能在娛樂過程中自然建立品牌記憶，特別是在 Fortnite 超過一半用戶屬於 Gen Z 的情況下，更具精準觸及效果。

運動品牌 Puma 則選擇將現實世界的產品發佈與虛擬體驗同步，將 Manchester City F.C. 的球衣帶入多個 Fortnite 遊戲場景。玩家可以在不同玩法中穿戴這些數位裝備，這種做法也被視為測試市場反應的低成本方式，能快速觀察受眾對產品的接受度。

虛擬世界正在重新定義品牌「出現」的方式。當玩家在關卡中選擇某個道具、換上一套裝備，或為了通關而使用某個能力時，品牌其實已經悄悄介入了決策過程。這種嵌入式的存在，讓虛擬世界裡的廣告不再只是被觀看，而是被反覆操作與體驗。

零售品牌在虛擬世界的行銷競爭力也因此出現轉移：關鍵不再只是曝光量，而是品牌能否在這些持續發生的互動中留下位置，進而建立更長期的連結。

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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《Chief Marketer》、《Marketing Dive》，首圖來源：HI-CHEW USA/Youtube

（責任編輯：廖紹伶）

隨著 AI 計算需求爆炸式成長，資料中心逐漸從數位基礎設施，轉變為電力系統中的關鍵變數。尤其是在美國維吉尼亞州北部這類高密度部署區域，資料中心用電已占全州電力需求逾四分之一，遠高於全美平均。2024 年夏天，一次雷擊導致輸電系統異常，數十座資料中心同時切換至備援電源，瞬間產生約 1,500MW 的負載落差，險些引發區域性停電，也暴露出資料中心長期以來 24 小時滿載運行的剛性用電問題。

AI 調度讓資料中心從「電力黑洞」轉化為「雲端蓄水池」

一般來說，資料中心不論在電網處於何種狀態下都要全速運轉，使其成為電網壓力來源之一，也迫使電力公司投入龐大資本建設新的發電與輸電設施。然而，根據發表於《Nature Energy》期刊的研究，2025 年 5 月亞利桑那州鳳凰城的一次電網壓力測試中，由 NVIDIA、Oracle 與公用事業單位 SRP（鹽河計畫）、EPRI（電力研究院）合作，成功讓一座商用資料中心在不影響 AI 工作負載效能的前提下，於尖峰時段持續三小時降低 25% 的功耗，證明資料中心可以從「耗能黑洞」轉型為「彈性電力資源」。

這項突破的核心，在於 NVIDIA 投資的新創公司 Emerald AI 所開發的軟體平台 Emerald Conductor。這套系統本質上像一個電力調度指揮家，能即時接收電網訊號，並動態調整資料中心內部的運算任務與用電量。其關鍵設計在於將 GPU 工作負載分為不同優先級，像是完全不可中斷的關鍵任務，以及可延後執行的背景訓練作業。當電網負載升高時，系統會優先保護核心任務，同時延遲或降低次要運算的資源使用，使整體功耗下降。

此種以「算力即負載」的調度邏輯，顛覆了過去對資料中心的想像。AI 訓練任務本身具有時間彈性，延後數小時完成通常不影響商業價值，使其成為理想的可調節電力來源。也因此，資料中心開始具備類似「蓄水池」的負載彈性，在電力充足時儲存運算需求，在電網緊張時釋放彈性空間。該研究進一步指出，若此類架構在全美普及，有望釋放高達 100GW 的新增資料中心容量，這相當於全國約兩成用電規模，且無需大幅新建電廠或輸電線路。

當 AI 成為再生能源指揮官，美國不是唯一案例

除了算力調度，能源巨頭 Envision 在中國赤峰展示了另一種模式：利用 AI 來調度能源。根據《Reuters》報導，該企業打造了一座以風能與太陽能為主的氫能與氨生產基地。不同於傳統工廠依賴穩定電網供電，這座工廠直接連接自有再生能源系統，並透過 AI 作業系統即時調整生產節奏。

這個 AI 系統持續監測天氣與發電狀況，並自動調整用電需求。例如當風力增強時，系統會即時提高電解製氫設備的運轉功率，最大化再生能源的使用；而當風速下降或日照減弱時，則迅速降低產線負載，以避免能源短缺或效率損失。這種動態調整機制，成功解決再生能源長期面臨的間歇性與不穩定問題，讓工業生產能夠真正隨著自然條件同步運作。

中美競相建立更智慧、更靈活的數位電網

運用 AI，讓資料中心不再是單純的耗電技術，而是電力系統的協調與優化者，也呼應各國能源政策的轉向。例如中國已提出「AI + 能源」戰略，計畫在 2027 年前推動多個大型 AI 模型與能源系統深度整合，並打造上百個應用場景；美國則透過電力研究機構與科技企業合作，驗證資料中心作為需求響應資源的可行性。兩者路徑不同，但目標一致：在再生能源占比快速提升、電力需求持續攀升的背景下，建立一個更靈活、更智慧的電網。

未來的資料中心與工廠，不再只是被動消耗能源的終端，而是能主動參與電網運作的節點。這場轉變的關鍵，不在於建造更多電廠，而在於讓既有資源更聰明地運作。

＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：Introl、《Reuters》，首圖來源：Unsplash

（責任編輯：廖紹伶）

隨著 2026 年進入第二季，AI 的發展呈現出一種明顯落差。一方面，它被視為世代級的技術轉折點，快速滲透各個產業；另一方面，市場對其期待也出現過熱現象。《Inc.》報導指出，大型科技公司持續加碼投資，試圖主導未來 AI 產業的競爭版圖，但在企業現場，特別是中小型公司與行銷產業，討論的焦點已明顯轉向一個更務實的問題：AI 究竟帶來多少實際回報。

AI 代理接管營運前線，人均生產力迎來 15% 成長

《Inc.》訪問多位行銷產業高層，結果顯示 AI 的應用逐漸從概念驗證走向日常營運。部分企業已將 AI 代理（AI Agent）導入前線流程，例如提供法律服務的 Tort Experts，其執行長 Sebastian Westerby 表示，他們透過訓練專業腳本的 AI 系統接聽諮詢電話，進行初步篩選與資訊整理，這類應用不僅能即時摘要對話內容，還能標記高價值潛在客戶，並同步更新 CRM 系統，讓業務團隊能更快介入關鍵案件。

在創意與產品開發流程中，AI 也開始扮演更具體的角色。設計與數位廣告公司已將 AI 工具整合進原本的工作流程中，例如利用設計平台內建的 AI 功能快速生成可運作的原型，並自動轉換為前端程式碼。這類流程優化帶來可量化的成效，數位廣告公司 Awarity 執行長 Aditya Varanasi 指出：「有了 AI 之後，每位員工的生產力提升約 15%，等同於在不增加人力的情況下，擴大團隊產出規模。」

類似的效率提升也出現在更基礎的營運層面。開發團隊透過 AI 自動偵測與修復程式錯誤，大幅縮短問題處理時間。郵寄行銷公司則利用 AI 清理與比對客戶名單，確保地址準確性，並進一步分析郵寄活動所帶來的新客來源。在某些高度重複的流程中，作業時間甚至縮減了 80%，直接轉化為成本下降與資源再配置的空間。

然而，AI 的價值並不僅限於效率工具。廣告公司 Crux KC 執行長 Melea McRae-Hall 提到，該公司將 AI 視為創意延伸的引擎，特別是在內容再利用與概念轉譯上展現潛力。「過去被擱置的提案或未完成的創意，可以透過 AI 重新調整語氣、改寫敘事角度，或轉換為不同媒介形式。」她說，例如將平面構想延伸為影音腳本，這種「創意再活化」的應用，使得既有資產能被重新包裝並投入市場，縮短內容開發週期，同時降低試錯成本。

當 AI 工具普及，人性化敘事才是最後的護城河

儘管多數企業已觀察到明確效益，對於 AI 的使用方式，業界仍存在高度共識與警惕。根據 McKinsey 2025 年底最新調查，多數企業雖已導入 AI，但僅約四成真正產生企業層級的獲利影響，顯示技術導入與價值創造之間仍存在落差。畢竟技術部署只是手段，真正的競爭優勢來自於是否能利用這些工具創造客戶價值。若缺乏清晰的策略導向，再多的自動化流程也無法轉化為品牌差異。

在這樣的環境下，「人」的角色反而變得更加關鍵。當內容生成與流程優化高度自動化，品牌之間的差異不再來自工具本身，而是來自如何運用工具講述故事、建立關係。品牌行銷公司 Branded Things 執行長 Sarah Whitaker 指出，AI 使用越頻繁，越需要刻意強化人性化溝通，讓訊息保持真實與可信。

AI 在行銷領域的角色正快速演化，它已經證明自己能有效降低成本、提升效率，也能在創意流程中提供新的可能性。但真正決定成敗的，仍是企業是否能將這些能力轉化為對客戶有意義的價值。當技術紅利逐漸普及，回到品牌核心，理解人、回應人，將成為下一階段競爭的關鍵。

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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《Inc.》、McKinsey，首圖來源：Unsplash

（責任編輯：廖紹伶）

近期，電商平台巨頭 Amazon 先後封鎖 OpenAI 以及 Perplexity 的 AI 爬蟲後，實際上切斷了 AI 獲取品牌口碑的渠道，揭示了一個對零售品牌行銷上迫切的問題：當最完整、最有價值的評論資料被鎖進電商平台的圍牆中，品牌該如何重新佈局，才能在 AI 建議的搜尋結果中，持續保持競爭力與能見度？

開放的社群、去中心化評論布局，成 AI 搜尋新戰場

《Modern Retail》報導指出，這意味著品牌必須把戰場擴大到更多開放社群評論，例如 Reddit、Yelp，或者是台灣的 Dcard、PTT 等，甚至是自有的官網內容。這種去中心化的評論佈局，本質上是在確保品牌的聲量能進入 AI 的訓練資料庫，進而影響推薦結果。某種程度上，這讓數位行銷回到了十多年前的狀態，強調多點佈局與跨平台經營，只是這次的對象不再是傳統搜尋引擎，而是 AI 模型本身。

這也說明，社群評論正在從轉換階段的輔助角色，前移為整個行銷漏斗的起點，甚至是 AI 搜尋引擎優化（AI SEO）的核心資產。

背後的驅動力，也來自消費行為的根本轉變。越來越多消費者將 AI 視為個人「購物顧問」，直接詢問「最適合過敏犬的飼料」或「加州最好的磁磚品牌」。AI 給出的答案往往已整合了價格、功能與評價，極大地縮短了消費者的決策路徑。在這種場景下，評論不再只是參考資訊，而是構成「信任」與「被推薦」的核心依據。

評論的重要性提升，對中小品牌而言，反而創造了一個難得的機會。相較於傳統搜尋引擎高度依賴廣告投放與 SEO 技術，AI 搜尋更重視內容的真實性與語境豐富度。換言之，一則具體描述使用情境、效果與感受的評論，其價值可能遠高於數十萬的廣告預算。這讓資源有限的品牌，也能透過經營評論，在 AI 推薦中與大型品牌競爭。

以美國磁磚品牌 Fireclay Tile 為例，其執行長 Eric Edelson 指出，自家品牌之所以能在 AI 搜尋中被列為最佳選項，很大程度來自於評論內容的深度與細節。這些長篇、具體的使用經驗，正是大型語言模型最擅長解析的資料形式，也更容易被轉化為推薦理由。

掌握 AI 推薦算法：為何延後索取評論反而更有利？

此外，《Modern Retail》也提到，評論的「質」比「量」更關鍵，會直接影響品牌的操作策略。寵物食品品牌 Pawco 成長副總 Ryan Bouton 就發現，過早向顧客索取評論不僅回收率低，也難以產出有價值的內容，所以他們的策略是刻意延後評論請求時機，通常在顧客完成第三次訂購後，才提供折扣作為誘因。這樣的設計確保顧客已經建立足夠的產品體驗與信任，所撰寫的評論也更具深度與說服力。

這個策略，事實上正好符合大型語言模型的偏好。AI 在分析評論時，不僅關注情緒傾向（正負評），更重視敘述的細節、情境與一致性，例如，一則描述「使用三個月後改善過敏狀況」的評論，其權重遠高於簡單的「很好用」。當品牌能系統性地累積這類高品質評論，就能在 AI 搜尋中建立更強的語意優勢，進而形成流量與轉換的正向循環。

隨著平台封鎖與 AI 搜尋並行發展，零售競爭的核心正從「關鍵字」轉向「評論」。品牌不再只是優化搜尋排名，而是必須思考：如何在開放網路上持續產生、分發並累積高品質的真實回饋。當 AI 成為消費者的第一個入口，誰能餵養 AI 最有價值的評論數據，誰就能在這場新一代的零售戰場中，取得先機。

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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《Modern Retail》、《CNBC》首圖來源：Unsplash

（責任編輯：廖紹伶）

在 AI 與 Gen Z（Z 世代）交織的時代，品牌的角色已從內容的唯一生產者，轉型為創意的基礎設施。過去，品牌的核心任務是控制訊息與敘事一致性；但如今，面對一個內容極度充沛、注意力極度稀缺的環境，完全掌控反而成為限制。取而代之的是，品牌開始透過 AI 技術降低創作門檻，將自身的經典資產轉化為可被調用的素材庫，邀請用戶進入品牌生態系，參與、延伸甚至重寫故事。

Character.AI 執行長 Karandeep Anand 在《Fast Company》指出，這種轉變讓原先的內容供給，變成一種參與式設計（design for participation）。尤其是根據廣告公司奧美調查，86% 的 Gen Z 自認為是某個「粉絲群」的一員，且多數人花更多時間在粉絲創作內容上，品牌若仍停留在單向傳播，將難以維持文化相關性。AI 的角色，正是讓這種大規模參與成為可能。

把品牌變成素材庫，AI 讓「二創」成為官方策略

飲料品牌巨頭可口可樂（Coca-Cola），正是將品牌資產「平台化」的典型案例。在 Create Real Magic 活動中，可口可樂透過 AI 建立可即時互動的聖誕老人模型，支援 26 種語言、橫跨 43 個市場，並在短短 60 天內上線。

但更關鍵的並不是 AI 技術本身，而是互動邏輯的改變。用戶不再只是觀看廣告，而是能透過對話生成專屬內容，例如以個人回憶打造的雪花球。這種體驗讓品牌從訊息傳遞者，轉變為創作工具提供者，使用者在「玩」的過程中，自發性產出帶有品牌語彙的內容。

這種以 AI 驅動的 AIUGC（AI User-Generated Content，AI 使用者生成內容）模式，品牌不再需要親自生產每一則內容，而是設計一套生成機制，讓內容自然在用戶之間擴散。

UGC 潛力無窮，影視產業甚至把 UGC 創作者變正職

品牌開始開放資產，而影視產業則是進一步「制度化」粉絲創作。

根據《CNN》報導，Melanie 是一位因剪輯影集《Heated Rivalry》短片獲得數百萬觀看而爆紅的創作者，最終被 HBO 私訊招募，轉職成為專職剪輯師。這個案例清楚顯示，粉絲創作已不再只是邊緣文化，而是內容產業的人才來源。

事實上，包括 Lionsgate、Netflix 在內的多家影視公司，近年都開始與「粉絲編輯師」（fan editors）合作，甚至同時聘用 10 至 15 位創作者進行專案製作。這些內容多以直式短影音為主，節奏更快、情緒更強，更貼近 TikTok 世代的觀看習慣。

這種策略的關鍵，在於「語言轉譯」。傳統預告片強調敘事完整性，但粉絲創作更像是情緒放大器，透過音樂、剪接與片段拼貼，快速抓住觀眾注意力。對 Gen Z 而言，這種內容不只是宣傳素材，而是可參與、可再創作的文化單位（cultural unit）。

更重要的是，它能延長 IP 的生命周期。例如《暮光之城》與《飢餓遊戲》系列，便因大量病毒式粉絲創作再度在串流平台上走紅。對片商而言，這代表行銷不僅是「上映前的短期投放」，而是可持續運作的社群動能。

Anand 分析，過去，品牌的競爭優勢來自於內容製作能力與媒體投放預算；但在生成式 AI 與平台演算法主導的時代，優勢轉為是否有共同參與、共同創作的能量。這也意味著，品牌不再只是訊息的輸出端，而是需要主動設計一套讓用戶願意進場、留下、甚至反覆創作的參與框架。

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