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AI 技術持續延燒，行銷科技工具百百種該如何選擇？由專業 AI 工程師與行銷實戰專家，用大數據帶您一同探索 AI 趨勢、Martech 觀點！每月更新，歡迎鎖定。
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現在很多人用 AI 聊天機器人來查資料、問問題，像是ChatGPT這類大型語言模型（Large Language Model，LLM），已經變成很常見的工具。不管是想了解健康資訊、找資料、還是幫忙整理報告，它都能快速給出看起來很專業的答案，大大提升我們找資料的效率。不過問題來了，AI講的內容，真的都對嗎？因為AI回答的範圍太廣，有時候會講錯或是「看起來很合理但其實是假的資訊」。為了改善這問題，有些系統會把AI接上外部資料庫（Retrieval-Augmented Generation，RAG），讓它參考更多資料來源，幫助它回答得更準確。但即使這樣，AI還是有可能理解錯內容、或是把資料搞混。因此，現在研究人員和開發者正努力找出一種更通用、有效的方式，幫AI自動檢查自己說的話對不對，這已經成為發展AI的重要方向。
在這個網友三秒鐘換一個話題的時代，品牌、公關與決策者最常遇到的挑戰就是：到底該相信哪一則消息？掌握輿情變得比以往更重要，但也更困難。然而，隨著 AI 技術的突破，尤其是大型語言模型（Large Language Model, LLM）與檢索增強生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）的應用，讓我們終於有機會將看似雜亂無章的網路資訊，轉化為具體、清晰、可用的決策依據。
隨著人工智慧（AI）技術的發展，數位行銷領域迎來了前所未有的變革。AI 聊天機器人（Chatbots）與 AI 代理（AI Agents）已成為企業提升行銷效率的重要工具。然而，兩者之間的功能與應用方式大不相同，行銷人需要理解這些差異，才能將 AI 技術最佳化應用於品牌策略中，提供品牌競爭力及增添營運動能。
隨著科技快速進步，生成式人工智慧（Generative AI）正大幅改變我們熟悉的行銷世界。不僅能節省大量時間，還能創造出令人驚艷的內容，幫助品牌在競爭激烈的市場中脫穎而出。什麼是生成式AI？簡單來說，生成式AI是一種能夠根據輸入的指令自動產生內容的人工智慧。這些內容可以是文字、圖片、影片、甚至音樂。例如，只需輸入幾個關鍵字，AI就能寫出一篇完整的文章或設計出一張引人注目的海報。本文將分享生成式AI的9大實戰，協助品牌事半功倍，有效推動行銷與宣傳。
生成式大型語言模型（large language model，簡稱LLM）的強大能力，已經廣泛應用於知識問答、摘要生成、語意分析等相關服務，但對於生成內容的正確性，仍備受關注。雖然LLM是基於海量數據訓練而成，並能夠生成流暢且結構完善的文字內容，但這並不表示內容完全可靠。因此，在設計LLM的應用服務時，也必需設計相關的驗證機制，也就是說讓 AI 學會「反省」，幫自己檢查答案的正確性，才能減少這些似是而非的生成內容。
ChatGPT問世至今已兩年，「生成式AI」成為產業顯學。根據彭博行業研究最新報告表示，生成式AI軟體的市場規模預計會從去年的50億美元，到2032年激增至3,180億美元，平均每年成長率高達59%，總成長幅度超過6,260%。生成式AI的技術正從「快思考」向「慢思考」轉型，不再只是生成內容，而是逐步提升推理能力，進一步進行解釋、規劃和執行任務。為了提升大型語言模型（Large Language Model，LLM）的生成品質，「提示工程（Prompt Engineering）」成為關鍵技術。本文將簡單介紹三種提示技術—思維鏈、思維樹和思維圖，說明它們如何幫助生成式AI變得更聰明。
「你今天滑脆了嗎？」已成為年輕族群間的熱門問候語。2023年由 Meta 所推出的新興社群平台 Threads，在台灣迅速崛起，並成為用戶成長最快的社群媒體。透過《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統調查，在「Threads」近一年的網路聲量趨勢圖中可以明顯看見在7月剛推出時出現過一波高峰，之後隨著熱度慢慢減退，8月中後開始網路討論度便大幅下降。在2024年初「Threads」因為總統大選迎來另一波新的熱潮，並且目前相關網路聲量仍持續上升中。截至目前，全球用戶已突破 1.9 億，其中台灣用戶約 350 萬，主要為16到24歲的 Z 世代，超過63%的貼文只用文字，顯示簡單直接的溝通方式受歡迎。台灣市場也展現出高度活躍度，在全球使用排行中位居第二，佔全球 Threads 流量的 10%，僅次於美國的 25%。
近年來，大型語言模型(英語：Large Language Model，LLM)的技術突飛猛進，使得各種以「AI」為主軸的服務應運而生，開啟人工智慧新篇章，也反應出大型語言模型的可靠性，為產業和民眾帶來前所未有的創造力和智慧。除了使用OpenAI的ChatGPT、Google的Gemini和Microsoft 的Copilot等第三方服務外，現在也可以在私有環境中運行 Mamba、Meta的LLaMA 和 微軟的Phi-3 等語言模型。相較於這些公開的第三方服務，使用自己運行的大型語言模型，不僅不必將資訊透過網路傳輸到公開的服務端，大大降低數據外流的風險，還能根據特定需求進行微調，進而強化模型在專業領域的生成品質。
隨著資訊爆炸性增長，龐大的數據資料令人應接不暇，而這些資訊多數分散在孤立的資料庫中，不僅削弱了整體價值，也導致重複和矛盾的情況。透過完善的知識管理，即使面對不斷增長的數據量，也能更高效且具成本效益地處理內容，協助做出可靠的決策，並增強公司的創新能力。什麼是知識管理？知識管理（英語：knowledge management，縮寫為KM）的目的是系統性地記錄、組織，並使分散在公司內部的知識集結提供員工資料查找、新人自助學習及客戶智能問答，以提升企業軟實力，進而改善決策過程。
近幾年，許多台灣品牌都已開始使用社群聆聽 (Social Listening)工具，在進行網路輿情分析時，僅憑簡單的關鍵字判讀常常會帶來大量不相關的訊息，例如，當使用者搜索「iPhone」相關內容時，搜索結果往往充斥著各類抽獎活動，這顯然與用戶實際需求不符。因此，為了強化搜索效率與精確度，系統運用AI人工智慧技術，對文本進行深入分析和分類，但是，過去的分類技術需要花費大量時間進行資料註記和模型訓練，才能實現更細致或準確的分類。不過，現在隨著AI技術的進步與GPT的加持，文本分類已經能夠迅速反應市場需求，讓使用者可以透過類別篩選，快速地找出更精準的輿情資訊。就彷彿進入到GenAI的魔法世界，透過分類帽能快速將學生分類到相對應且合適的學院。
小時候，你是否曾有過趁爸媽不在家或夜深人靜時，拿起電動玩具、偷開電腦享受指尖爭霸的經驗呢？在過去較為保守的時代氛圍裡，常常將愛打電玩的孩子與「學壞、沒前途」劃上等號。隨著時代變遷，打電動成為了一種運動，也是種技術。不論是許多台灣電競玩家、選手紛紛在國際賽事拿下亮眼成績，獲得高額獎金，為國爭光，或是亞運、奧運將陸續將電子競技納入正式體育項目，跳脫過往的負面印象。根據大數據股份有限公司日前發布最新《競如人意！解鎖電競筆電領導品牌產業趨勢》洞察報告，報告透過《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統自2023年1月1日至2024年2月29日發現，消費者多在討論區尋找電競筆電相關資訊，其討論區聲量占比是智慧型手機主題的4倍。究竟這群「玩世代」都在討論些什麼？產業正在發生哪些變化？產業領域和「玩世代」中有哪些重要的意見領袖？電競品牌行銷人員都希望能更深入了解他們的目標受眾，以及驅動粉絲忠誠度的關鍵因素。在這篇文章中，我們將討論社群聆聽工具（Social Listening）、社群媒體行銷在電競生態系統中的角色及電競行銷策略的成功關鍵。
網路社群的發展，改變了現代人的閱讀及生活習慣，傳統的新聞媒播方式已逐漸式微，Facebook、Instagram、YouTube、X、TikTok、Threads等社群平台逐漸發展成為一種新興的媒體溝通工具。平均每天約多出超過數百萬筆網路輿情資料，其擴散程度既深又廣，一般直接從Google上是很不容易查詢到特定人物、議題、時間、地點及產品的所有評論，甚至針對聲量做頻道統計、好感度或等深度分析，因此輿情分析系統就成為強而有力的助手。究竟如何從巨量的網路輿情中進行分析與洞察呢？除了自動化摘要技術(Automatic Summarization)之外，「主題模型(Topic Modeling)」也是常見的重要技術之一。以下將針對主題模型做簡單的說明：
人類語言博大精深，科學家一直嘗試著讓電腦變得和人類一樣，具有感知、學習與協助決策的能力。自然語言處理(Natural Language Processing，NLP)成為近年來熱門且挑戰性十足的研究領域。但是，人類語言的博大精深，有辦法教會電腦理解嗎？尤其一詞多義的雙關語是運用詞的多義和同音條件，有意使語句具有雙重意義，言在此而意在彼的修辭方式。例如「這樣吃牛肉麵的話會很難吃」，在這個句子中的「難吃」可解釋為方法不對「很困難」進食，或指味道不好。這些不僅讓人類說話時要花上心思理解的修辭方式，以現在電腦處理的方式有可能最後產生的語言模型，並沒有邏輯、因果與知識。
解封後，台灣民眾瘋出國，國旅住宿真的有受到影響嗎？根據中央社引述交通部觀光署最新統計，在旅館平均住用率方面，112年1到11月觀光旅館業為60.13%，較111年同期46.21%，增加13.92%，約成長30.13%；112年1到11月旅館業為47.99%，較111年同期41.17%，增加6.82%，約成長16.57%。明顯看出國旅住房狀況並沒有因出國旅客增加，而受到影響，民眾還是很願意在台灣旅遊。不過未雨綢繆，究竟如何了解消費者真實的聲音，持續提升服務水準呢？如何將房客的抱怨轉換成為品牌忠誠度？在科技日新月異的數位時代，人們的用餐、旅行和探索世界的方式也發生了巨大變化，這其中有很大的原因是生活與網際網路、社群媒體緊密連結。因此，服務品質的好壞、CP值的高低、價格的優劣勢很容易從網路中取得透明且真實的資訊。
MarTech 行銷科技市場一直在不斷變化，新的工具和趨勢層出不窮，創新和轉型已成為產業與企業的常態。「MarTech之父」、現任 HubSpot 平台系統副總裁的 Scott Brinker 日前指出，研究證實 AI 能協助人類提升工作效率，且未來的 AI 不僅開發門檻低，還可以提供企業各部門透過 API 或其他方式來進行更有彈性的協作、因應專案來組合所需的應用。同時，根據Gartner 預測，生成式 AI 將迎來更大規模的應用，未來三年內，全球企業採用 AI 技術的比率將由目前的不到 5% 急遽攀升至 80% 以上。然而，組織內部普遍沒有詳細的應用指南，目前許多員工、甚至中高階主管都是透過 AI 相關的網路資料去盲目學習，未來企業導入 AI 輔助時應同步對員工賦能、推行有計畫的 AI 應用培訓，確保新舊員工都能跟上腳步。2024年的MarTech將能帶來什麼新的工作應用嗎？七個關鍵的MarTech行銷科技趨勢報你知。
