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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、Datatech 觀點！每月更新，歡迎鎖定。
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目次 一、打造新世代的主動式公關 二、如何建立危機管理 SOP ？運用 DISCO 原則轉化品牌困境 三、從品牌炎上案例看輿情分析的重要性 四、選擇合適的輿情分析軟體，讓 AI 為您抵禦風險
目次 一、剖析底層秘密 AI 幻覺是如何產生的？ 二、對行銷人的致命傷 AI 幻覺造成的商業風險 三、什麼是檢索增強生成？ 四、如何導入 RAG 到自家系統？ 五、選擇具備信任基因的輿情系統，讓 AI 真正為品牌增長服務
目次一、網路詐騙已成為系統性信任風險二、台灣企業面臨高度營運相關的詐騙樣態三、詐騙帶來的是長期結構性傷害四、AI 與大數據正在重塑品牌防詐與信任治理
目次一、輿情分析的新定義與轉型二、支撐現代輿情分析的三大支柱三、穿透雜訊，以三大支柱實踐智慧決策
大數據是指人類和機器每天產生的巨量結構化和非結構化資訊。目前這個數量已達到驚人的規模，根據 IDC 預測，2028 年全球數據量將達到 393.8 皆位元組（Zettabyte，ZB），相較 2018 年增加 9.8 倍。這些資訊來源包括拿起手機打電話傳簡訊、收發e-mail、利用網路搜尋資料、在社群上發表言論或按讚、用悠遊卡搭大眾交通運輸、透過ATM領錢或轉帳、走進賣場刷卡購物等。大數據的挑戰在於這些資訊極為龐大且多樣，來得又快，讓傳統的資料處理工具和方法根本無法應對。面對這種複雜的數據洪流，企業若無法進行分析，這些寶貴的資本就會白白浪費。
社群媒體早已成為品牌經營的第一戰線，但在生成式 AI 快速演進的時代，企業面對的不再只是內容行銷與社群互動，而是一場信任保衛戰。近年來，AI 技術已被詐騙集團大量應用於生成假帳號，從個人化頭像到仿真履歷，再到精心設計的互動紀錄，而這些假帳號的擬真度之高，連資深用戶甚至平台本身都可能產生誤判。根據台灣網路資訊中心（TWNIC）2024年度《台灣網路報告》指出，超過 78% 的社群媒體使用者認為平台充斥假新聞及不實資訊， 64.8% 的民眾在過去三個月曾接觸到詐騙訊息，3.56% 的人因此受騙造成損失。
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。
