<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">精華文章</span>電商流量成長新佈局:4大策略x 3大AI解決方案 助力經營效率再升級

精華文章電商流量成長新佈局:4大策略x 3大AI解決方案 助力經營效率再升級

電商流量成長新佈局:
4大策略x 3大AI解決方案 助力經營效率再升級

在競爭激烈的電商環境中,如何吸引潛在顧客、推動平台流量成長,並為消費者提供更快速、精準的購物體驗,是各電商平台的核心經營目標。本文將帶您了解實用且多元的電商流量成長策略,並介紹多種AI解決方案,助力電商實現流量與效益的雙重突破。

本期 AI 知識庫亮點

電商流量成長策略

為了提升消費者體驗並擴大品牌曝光,電商品牌可以從以下4個面向著手,實現流量增長與營運效益提升:

(1)SEO 與內容經營 ── 提升搜尋排名與用戶黏著度 SEO(Searching Engine Optimization,搜尋引擎優化)是提升網站於搜尋引擎中排名的重要策略,透過精準的關鍵字使用與內容經營,能讓消費者快速找到所需資訊,進一步增加停留時間與轉換率。此外,打造清晰且具吸引力的商品文案,不僅能有效傳遞商品價值與特色,還能減少消費者在搜尋與比較的時間成本,讓購物體驗更加流暢;另外,還可藉由埋入關鍵字,來有效提升搜尋引擎排名,獲得更多自然流量。因此,透過持續經營內容與文字,電商品牌能建立起更專業形象,增加顧客對品牌的信任與黏著度,最終提高轉換率。
(2)精準廣告投放 ── 用數據鎖定你的客戶: 對於電商來說,廣告是吸引消費者的重要方式,但若廣告目標不夠明確則可能會使得廣告費用被使用於無效受眾上。因此,透過數據分析來精準投放廣告,品牌便能夠鎖定潛在目標客群,確保廣告能夠觸及最具轉化潛力的消費者群體,從而降低廣告成本並提高 ROI(Return on Investment,投資回報率)。此外,根據廣告投放的即時數據,還能動態調整廣告內容與預算,發揮每一分廣告預算的最大效益。當廣告內容精準貼合消費者需求時,點擊率與轉換率自然也能同步提升,讓電商品牌獲得更穩定且高效的流量。
(3)網紅/KOL 行銷 ── 借力影響力,放大品牌曝光 現代消費者的購買決策常受信任的網紅或KOL(Key Opinion Leader,意見領袖)推薦影響,使得網紅行銷成為電商提升品牌曝光重要策略之一。因此,對於電商品牌來說,若能借助特定KOL將產品推廣給目標受眾群體,進而引起消費者的興趣與共鳴,不僅可藉網紅/ KOL的影響力來擴大品牌知名度,還能進一步建立起社群對電商品牌的信任。
(4)輿情監測與應變 ── 洞察消費者聲音,掌握市場脈動 另外,輿情監測在電商經營中也扮演著至關重要的角色,透過即時監測社群討論趨勢,能夠快速掌握消費者的聲音,及早做出應對策略。同時,輿情監測也能幫助品牌了解競品動向,預測市場變化,並提前抓住行銷機會。當品牌能夠在輿論發酵時迅速應變,針對消費者需求提供有效回應,不僅能有效預防潛在的公關危機,還可進一步提升顧客滿意度。

導入意藍AI解決方案,電商經營效率再升級

隨著消費者需求日益多元,電商品牌必須要更精準掌握消費者意圖,因此若能善用AI解決方案,便可以更有效地的優化營運、提升競爭力,並且可以協助電商品牌實現流量成長,創造更好的經營成效,以下將介紹由意藍資訊提供電商品牌的3大AI解決方案。
AI Search for EC ── 搜尋推薦體驗升級、SEO建立與優化

首先,由意藍專為電商所打造的「新一代智能貼標與搜尋推薦系統 – AI Search for EC」,運用最新的AI語意分析,能自動識別商品標題與描述,提取關鍵詞作為標籤,提升搜尋精準度與推薦功能,幫助顧客快速找到符合需求的商品與快速理解商品價值,有效提升消費者使用體驗。
而透過語意分析與AI模型貼標,AI Search for EC 不僅能理解顧客的消費意圖,還能提供個性化的商品推薦,如搜尋口紅的同時,還能藉由標籤同時找出相近的唇膏、唇釉等商品,即便消費者使用不同詞彙進行搜尋,依然能精準配對相關商品,除此之外,AI Search for EC還結合如外部搜尋量、網路聲量、銷量等指標,並具備數據即時更新的能力,提供更貼合市場與消費者需求的推薦結果,動態反映市場趨勢,為電商提供與時俱進的競爭優勢。

AI Search for EC 應用範例
▲ AI Search for EC 應用範例
AI 智能廣告投手 x 頻道影響力 ── 精準鎖定目標客群、篩選合作KOL

除了針對商品進行貼標,推薦最適商品給消費者外,還可以從廣告投放著手,來帶動電商流量成長。意藍基於《OpView社群口碑資料庫》的口碑輿情數據與AI智能模型所推出的「AI智能廣告投手」,透過分析社群輿情數據精準了解消費者的關注重點及受眾樣貌,進而推薦 Google Ads 標籤、Meta 標籤,以及意藍 PeopleView 人群標籤,將熱門話題與廣告策略有效連結,幫助電商品牌做出更準確的廣告決策。

▲ AI 智能廣告投手 應用範例

而再結合《OpView社群口碑資料庫》的頻道影響力模組,就可進一步針對Facebook、Instagram、YouTube等超過10萬個頻道,解析發文內容,透過多樣性的量化指標來衡量KOL的社群互動表現,確認關注該KOL的受眾樣貌與品牌想鎖定的客群是否契合,篩選出合適的KOL進行合作,實現更精準的流量轉化與品牌曝光。

▲ OpView 頻道影響力模組 應用範例

AI輿情應變顧問 ── 即時掌握輿情變化、獲得行銷建議與策略
最後,想要加強電商平台的流量成長,輿情監測也是不可或缺的一環,不僅可以迅速排查負面口碑聲量、即時調整行銷策略,還可以掌握社群趨勢脈動、洞悉消費者需求。而「AI 輿情應變顧問」便是結合意藍DeepNLP 技術與大型語言模型,讓使用者以自然語言的形式進行問答,幫助快速梳理大量輿情文本並生成議題摘要,節省人力與時間,協助即時掌握輿情變化的AI解決方案。
AI輿情應變顧問奠基於《OpView社群口碑資料庫》的社群輿情數據,不僅能即時統整輿情重點,還能清楚標示資訊來源,清晰掌握市場動向。以電商品牌為例,若向AI輿情應變顧問提問有關競品的相關資訊,系統便會快速彙整社群輿情變化,協助電商使用者獲取競品的活動狀況與行銷建議,挖掘出市場偏好來制定精準策略。

▲ AI 輿情應變顧問 應用範例

電商平台除了透過SEO、精準廣告、網紅行銷和輿情監測等策略來提升流量成長與經營效益。還能結合各式AI解決方案,來精準掌握消費者需求與市場趨勢,優化搜尋推薦與廣告投放,進一步提升消費者體驗和品牌曝光。

常見問題 FAQ

Q1:電商平台除了買廣告,還有哪些方式可以帶動自然流量成長?

A:核心策略在於「SEO 與內容經營」,透過優化搜尋排名與商品文案來吸引自然流量。

品牌應精準佈局關鍵字,撰寫具吸引力且能解決消費者痛點的商品文案。這不僅能縮短消費者的比較時間,還能提升搜尋引擎(如 Google)對網站的權威評價,進而獲得更穩定的長尾流量與顧客黏著度。

Q2:AI Search for EC 如何透過「語意分析」提升電商的搜尋體驗?

A:AI 能自動識別商品特徵並「智能貼標」,讓消費者即使換了詞彙也能精準搜到商品。

傳統搜尋常因字面比對不精準導致跳出,但 AI Search for EC 能理解消費者的搜尋意圖。例如搜尋「口紅」時,系統能透過標籤關聯同時找出「唇膏」或「唇釉」等相近商品,並結合外部聲量與銷量指標,動態推薦最貼合市場所需的結果。

Q3:廣告費越燒越貴,AI 智能廣告投手能如何優化廣告投放的 ROI?

A:它能分析社群輿情數據,推薦精準的廣告標籤以鎖定具轉化潛力的受眾。

AI 智能廣告投手 基於《OpView》的海量輿情數據,能精準洞察消費者的關注重點,並自動產出對應 Google、Meta 及 PeopleView 的人群標籤。這讓廣告內容能精準觸及正在討論熱門話題的客群,減少無效曝光並顯著提升投資回報率(ROI)。

Q4:在找網紅(KOL)合作時,如何確認對方的粉絲是品牌想要的客群?

A:可以利用「頻道影響力模組」解析發文內容與受眾樣貌,進行精準比對。

透過量化指標,品牌能衡量 KOL 的實際社群互動表現,並確認關注該 KOL 的受眾標籤(如:美妝、居家、3C)與品牌目標是否契合。這能避免只看粉絲數的盲點,協助電商實現更高質量的流量轉化。

Q5:「AI 輿情應變顧問」如何協助電商在競爭激烈的市場中掌握優勢?

A:它能讓品牌以自然語言問答方式,快速梳理競品動態並獲得行銷策略建議。

電商品牌可以隨時詢問系統關於競品的活動狀況或市場最新趨勢。AI 系統會自動摘要大量輿情文本,協助品牌洞察消費者對競品的不滿或偏好,進而制定出更精準的行銷應對策略,挖掘潛在的商業機會。

Q6:當電商遇到負面評價或公關危機時,AI 解決方案能提供什麼協助?

A:AI 輿情應變顧問能即時監測聲量脈絡,協助品牌快速排查負面口碑。

系統能即時统整輿情重點並標示資訊來源,讓品牌在負面言論擴散前掌握核心原因。透過快速摘要與摘要建議,行銷人員能迅速調整策略或進行澄清,將品牌形象受損降至最低。

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<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">精華文章</span>知識管理在政府單位的應用價值與實踐挑戰

精華文章知識管理在政府單位的應用價值與實踐挑戰

知識管理在政府單位的應用價值與實踐挑戰

隨著數位化時代的加速發展,政府組織與各行各業都同樣面臨著數位轉型的重要轉折點;對於公部門而言,AI的導入與應用不僅能夠提升作業效率,更能有效加強公共服務品質、協助應對日益複雜的科技挑戰。而隨著政府內部資料量急劇增加,其對於升級知識管理應用的需求也日益增強,如何引入合適的管理工具、創造知識的最大價值,已成為提升行政效能、實現循證治理智慧化的核心課題。

本期 AI 知識庫亮點

知識管理對政府單位的重要性
  1. 為什麼政府單位需要知識管理?
  2. 政府單位的知識管理需求
政府單位知識管理升級解方 ── 新一代生成式AI知識管理系統
導入生成式AI知識管理系統的長遠影響
常見問題 FAQ

知識管理對政府單位的重要性

為什麼政府單位需要知識管理?
政府單位肩負服務民眾和執行公共政策的重責,其運作效率將直接關係到社會的發展與民眾福祉,而知識管理可透過以下多個面向提升政府效能:
  1. 提升行政效率
    透過知識的有效整合與共享,縮短資訊傳遞與行政處理的時間,實現更快速、精準的資源調度。
  2. 改善決策品質
    面對公共政策的制定或緊急事件的處理時,能掌握更即時且全面的資訊基礎,協助決策者迅速做出高品質的判斷與應對。
  3. 增強政府公信力
    透過知識管理,政府單位能更有效地整合分散於各部門的資訊,從而妥善梳理並清晰呈現政策內容,促進資訊的公開性與透明度;同時,針對民眾需求或突發事件的回應也能更及時且有力,進一步提升公眾對政府的信任。
政府單位的知識管理需求
相較於一般企業,政府單位在知識管理方面具備以下獨特需求──
  1. 提升資料透明度的同時,兼顧公眾隱私與敏感資料保護
    政府部門需要在推動資訊公開與透明的同時,妥善保護公民的隱私及敏感資料,防止未經授權的資料洩漏或濫用,因此用以輔助之知識管理工具不僅需能有效整合資訊,還需具備完善的存取控制機制,以確保資料安全。
  2. 長時間保存文件和數據,滿足稽核和法律合規需求
    政府部門的文件和數據保存期通常較企業更長,因涉及的資料需滿足各種法律、稽核及合規要求,如政策文件、預算報告或公共安全數據等資料,需長期保存並於必要時進行查閱、追溯。
  3. 業務範疇廣泛,資料量龐大且多樣性高
    政府內部通常由多個部門組成,且各單位的業務範疇不同,涵蓋政策規劃、業務執行、管理督導、勾稽核實等多元領域;各部門間的數據格式、常用檔案形式與管理流程可能存在差異,多樣的需求使得統一管理的難度也有所提升。

政府單位知識管理升級解方 ── 新一代生成式AI知識管理系統

針對以上政府單位對於知識管理的需求,意藍的新一代生成式AI知識管理系統AI Search for KM 便是理想的解方,其亮點特色如下:
  1. 支援多種常用檔案格式
    包含Office、PDF 、CSV等等,不需額外花費太多心力進行轉檔處理,可應對政府內部多樣化數據格式的需求,有效解決跨部門整合困難。
  2. 具備檔案權限劃分機制
    確保只有授權人員能夠存取、檢視特定檔案,降低機密資料洩露風險,滿足政府單位對敏感資料保護的嚴苛要求,並為跨部門合作提供安全的知識共享環境。
  3. 提供彈性的部署方式
    政府單位可根據自身需求,選擇雲端平台服務或導入地端服務,也可以針對不同的任務,自由切換OpenAI GPT系列、Meta Llama系列、 國科會TAIDE模型、或者意藍經由大量本地語料調校而成的eLAND GOAT等多種大語言模型,滿足政府對多樣化應用場景的處理需求,同時提升系統效能,符合成本效益。
  4. 支援語意全文檢索
    無需進行額外的資訊建立、分類或關鍵字標記,系統便能對檔案進行全範圍檢索,包含標題、內文、作者、建檔時間等資訊皆在搜尋範圍內,解決了龐大資料量下的搜尋困難。
  5. 支援易於使用的對話問答
    使用者可以自然語言對文件知識點提問,系統會根據問題與相關參考資料,回傳彙整後的口語化回覆,讓非技術人員與高層主管能以直覺方式獲取知識,提升整體操作便利性與工作效率。

導入生成式AI知識管理系統的長遠影響

生成式AI知識管理系統的導入,不僅能有效為政府單位解決跨部門協作與資料整合的挑戰、提升行政效率與決策品質,更能助力其持續優化知識的流通與應用模式,逐步實踐智能化治理與決策,為數位政府與智慧城市的長遠發展奠定堅實基礎。

常見問題 FAQ

Q1:政府單位為何需要升級知識管理?對提升行政效能有什麼幫助?

A:升級知識管理能有效縮短資訊傳遞時間,並強化政策制定的「循證治理」能力。

政府肩負公共政策執行重責,透過知識整合與共享,能協助決策者在緊急事件發生時掌握即時且全面的資訊。此外,完善的知識管理能讓各部門回應民眾需求時更具一致性與即時性,進一步增強政府公信力。

Q2:公部門資料龐大且範疇廣泛,新一代 KM 系統如何解決整合困難?

A:系統支援多種檔案格式(如 Office、PDF、CSV)並提供全文檢索功能。

各部會常見的業務文件、預算報告或稽核數據,不需額外轉檔即可納入管理。透過 AI 的語意檢索技術,系統能自動對檔案標題、內文及作者資訊進行全範圍搜尋,解決了龐大資料量下「找得到、對得上」的搜尋痛點。

Q3:政府文件保存期長且涉及法律合規,AI 系統能滿足這些需求嗎?

A:可以,系統支援長時間的數據保存與追溯,符合稽核與法規合規要求。

公部門的文件(如公共安全數據、政策草案)涉及長期查閱需求。意藍的解決方案能穩定存儲巨量資料,並透過智能檢索讓數年前的決策脈絡能被快速喚醒與複用,確保行政過程具備完整的可解釋性。

Q4:導入生成式 AI 知識管理時,如何確保公民隱私與敏感資料不外洩?

A:透過「完善的檔案權限劃分」與「地端部署」實現資安保護。

系統具備嚴苛的存取控制機制,確保僅有獲得授權的人員能檢視特定機密檔案。此外,政府可選擇「地端服務」部署,讓所有運算與資料皆留存在內部環境中,防止敏感資料流向公有雲模型,符合國家資安標準。

Q5:非技術人員或高層主管也能輕鬆操作 AI 知識管理系統嗎?

A:可以,系統支援「自然語言對話問答」,操作體驗極為直覺。

使用者無需學習複雜的搜尋語法,只要以白話文提問(如:去年度減碳政策的執行進度?),系統便會根據內部文件彙整出條列式的口語回覆。這不僅減輕基層員工負擔,也讓高層能迅速獲取知識摘要,提升決策效率。

Q6:可以針對不同任務選用不同的 AI 大語言模型嗎?

A:可以,意藍提供彈性的模型切換機制,支援 OpenAI、TAIDE 或在地 eLAND GOAT 模型。

政府可根據任務的機敏程度與語境需求,自由選擇如國科會 TAIDE(針對繁中優化)或意藍自研的 eLAND GOAT。這種彈性不僅能滿足多樣化的應用場景,更能兼顧成本效益與系統效能。

Q7:AI Search for KM 如何解決「跨部會資訊孤島」的問題?

A:透過統一的知識管理平台,打破各部門間的資料格式與溝通門檻。

政府內部各單位業務分工細密,資料常分散於各處。AI Search for KM 能作為跨部會的知識共享中心,在確保安全權限的前提下,讓不同領域的公務人員能互通有無,活化先前累積的大量知識資產,促進跨部門協作。

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<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">精華文章</span>如何利用 AI 掌握即時災情?看災防中心如何透過 AI Search for KM 落實循證決策

精華文章如何利用 AI 掌握即時災情?看災防中心如何透過 AI Search for KM 落實循證決策

如何利用 AI 掌握即時災情?
看災防中心如何透過 AI Search for KM 落實循證決策

近年來, AI 技術的持續創新突破,推動了政府和企業內的數位變革,如何導入並善用AI以提升服務的效率和品質,成為各單位組織的重要課題。
國家災害防救科技中心(National Science & Technology Center for Disaster Reduction,以下簡稱災防中心或NCDR)為政府於2003年設立的專業機構,多年來專注於災害風險管理防救科技的研究;為了能在災害發生時更即時地掌握災情、強化危機事件處理能力,災防中心與意藍資訊合作,導入意藍「AI Search For KM」系統,運用生成式AI與自然語言模型建構「災害防救知識問答平台」,大幅提升災情資訊處理效率,並以數據支持決策判斷,為智慧城市發展奠定穩固基礎。

災防中心背景與需求介紹

國家災害防救科技中心成立於2003年,主要任務在於提升台灣在面對各種自然災害時的應變能力與減災效果、確保民眾生命財產安全。面對台灣頻繁發生的地震、颱風、土石流等天然災害,災防中心不僅需在災前做好準備,也必須在災害發生後迅速掌握最新狀況,整合、分析各類災情資訊以協助政府及相關單位作出精確的應對決策,並提供必要的預警或通報。

隨著大量災情資訊不斷累積,災防中心在知識管理升級方面的需求日益增強;另一方面,數位化時代下社群媒體和網路社群亦成為災情資訊快速傳播的主要來源,這些公開管道中的資訊量龐大且更新頻繁,如何高效蒐集、結構化、分析並運用這些來自各地的災情回饋,也是災防中心需面對的重要課題之一。

以AI Search for KM 建構「災害防救知識問答平台」

為了更快速、準確地掌握災情資訊以提升災害應變效率,災防中心選擇與意藍資訊合作,導入意藍新一代生成式AI知識管理系統「AI Search for KM」,運用人工智慧與自然語言模型技術,並結合社群輿情資料和專屬的歷史數據庫,打造「災害防救知識問答平台」,解決資訊來源分散、數據處理繁複等痛點,協助單位提升資訊處理效率,以利更好地應對和管理災害風險。 意藍協助災防中心建構災害防救知識問答平台的流程如下:
  1. 資料蒐整與預處理:蒐集歷年來既有的災害事件情資研判報告、即時觀測數據(如雨量、河川水位等),以及各大公開媒體、Facebook粉絲團、Dcard、巴哈姆特、Mobile01及Ptt等公開討論區的地區版等資料,經過清整、結構化與預處理,將結構化與非結構化資料均轉換為模型可理解的格式。
  2. 語意分析與標記:透過語意分析技術,讓AI自動判別每一篇災情文章內容中提及的地理資訊、災害事件以及災情程度等,將這些重要詞彙辨識出來並自動標記,以利後續的索引和檢索。
  3. 大語言模型選擇:評估各個大語言模型在災害防救領域問答的真實性、回覆速度、正確性、可讀性、理解上下文與統整能力等效果,選擇最適用的自然語言模型。
  4. 建立資料向量索引、設定參數:提高檢索與問答時的效率及準確性,確保AI模型對災害知識有精準的搜尋能力與答覆效果。

透過AI Search for KM 所提供的知識平台,災防中心便能夠針對歷年災害事件、抑或即時災情進行問答,系統會逐步拆解使用者所輸入的問題,再透過大語言模型(Large Language Model, LLM)及檢索增強生成技術(Retrieval-Augmented Generation, RAG)生成完整回覆。

以颱風相關的問題為例,使用者可對系統以口語文字方式提問,如「哪個地方災情最嚴重」、「哪些鄉鎮的河川水位超過一級警戒」等等,AI Search for KM便會即時調用內部知識庫及外部即時數據,找出與使用者提問最相關的多個參考內容,從中綜合歸納出答覆。AI Search for KM具備簡便、容易使用的介面,能快速統整內部及外部、文字及數值的各類數據,在分秒必爭的防災與救災時刻,提升作業效率。

▲ 問答情境1 – 分析災情嚴重區域

▲ 問答情境2 – 調用即時數據,掌握全面性災情

透過與意藍合作導入AI Search for KM系統,災防中心能夠更高效地整合歷史與即時災害數據,在災害發生前後做出精確的災情管理判斷,及時釐清災情狀況並調度人力與資源,落實循證決策、全面提升災害應變能力;未來意藍也將持續與災防中心攜手,逐步實踐智慧城市願景。

常見問題 FAQ

Q1:災害防救科技中心為何需要導入 AI 知識管理系統?

A:為了在分秒必爭的災害發生時,能快速整合、結構化並分析海量的分散情資。

災防中心面對頻繁的地震、颱風等災害,需處理包括歷年情資報告、即時觀測數據,以及來自社群媒體(FB, PTT, Dcard 等)的龐大非結構化資訊。導入 AI Search for KM 能自動清整並標記這些資料,大幅提升災情處理效率,支撐政府作出精確的應對決策。

Q2:AI Search for KM 如何協助災防單位蒐集散落在網路上的民眾災情回饋?

A:系統透過 ETL 數據處理技術,能自動爬取並結構化各大社群媒體與討論區的資訊。

面對 PTT 地區版、Dcard 或媒體新聞中破碎的災情訊息,系統會先進行清整與預處理,將文字轉換為模型可理解的格式。這解決了社群資訊量龐大且更新頻繁,人工難以即時過濾與彙整的難題。

Q3:當災害發生,AI 如何透過一篇社群文章自動判斷嚴重程度?

A:透過深度語意分析技術,AI 能自動辨識並標記文章中的地理資訊、事件類型與災情程度。

系統能自動識別文章中提及的「路段」、「水位」或「倒塌情況」,並進行關鍵標記。這有助於後續的索引與檢索,讓災防單位能第一時間篩選出最緊急的求援或損害回報,減少資訊遺漏。

Q4:災防中心的問答平台如何確保 AI 產出的回覆是真實且準確的?

A:結合了檢索增強生成(RAG)技術,要求 AI 必須根據內部知識庫與即時數據來回答。

系統不只依賴模型既有的知識,而是會調用災防中心專屬的歷史數據庫與即時觀測數據。當使用者提問時,AI 會找出多個參考段落進行綜合歸納,並註明出處,確保生成的內容具備高度的可驗證性,避免「AI 幻想」。

Q5:人員可以用多口語的方式對系統提問?系統聽得懂複雜的災情問題嗎?

A:使用者可以用非常直覺、口語化的自然語言進行提問。

例如直接詢問「哪個地方災情最嚴重?」或「哪些鄉鎮河川水位超過一級警戒?」。AI Search for KM 會逐步拆解問題中的核心關鍵字,自動串接雨量或水位等數值數據,並將複雜的數據轉化為白話的總結回覆,大幅降低系統操作難度。

Q6:面對多樣化的災害任務,如何選擇最適合的大語言模型 (LLM)?

A:意藍會針對模型的真實性、回覆速度與上下文統整能力進行全面評估。

在建構「災害防救知識問答平台」時,會針對災害防救領域的特殊語境,測試不同模型(如 OpenAI, Llama 或在地模型)的正確性與理解力,最終選擇能平衡「效能」與「成本」的最優模型,確保在救災關鍵時刻不卡頓。

Q7:導入 AI Search for KM 後,對於政府的「循證決策」有什麼具體貢獻?

A:系統能實現歷史經驗與即時數據的整合,提供科學化的判斷依據。

災防中心能快速比對歷年災害事件的應對經驗,並對比當下即時災情,協助決策者在釐清狀況後,精確地調度人力與資源。這不僅提升了災害應變能力,也落實了數據驅動的智慧城市治理願景。

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生成式AI產業趨勢報告

從整體生成式AI產業應用趨勢,了解AI智能搜尋解決方案如何落地應用。

報告亮點

Part 1. 生成式 AI 話題趨勢探索
  • 1-1 生成式 AI 話題趨勢
  • 1-2 生成式 AI 的商業機會與挑戰
Part 2. 生成式 AI 的機會與應用場域
  • 2-1 生成式 AI 的應用趨勢
  • 2-2 核心技術—AI大語言模型
  • 2-3 關鍵應用—檢索增強生成(RAG)
Part 3. 以 AI Search 技術打造 AI 知識代理人
  • 3-1 本土生成式 AI 大語言模型—eLAND GOAT
  • 3-2 AI Search for KM 新一代生成式 AI 知識管理
  • 3-3 AI 驅動的多元未來:案例展示

生成式 AI 是基於深度學習,透過擁有大參數量的神經網絡來記憶學習大量的資料,並且在沒有明確標籤或指導之下,自行學習資料的分佈,來生成更多類似的資料。
而隨著近年來 AI 技術的持續創新與突破,百工百業都迎來了前所未有的數位變革。在這個數位轉型的關鍵時刻,AI 的導入與應用已成為各行各業提升競爭力和效率的重要策略。企業在應對市場挑戰與客戶需求時,數位化的布局顯得尤為重要。AI 技術不僅有助於提升運營效率,還能加強決策的準確性與靈活性,為企業的未來發展提供強大支撐。

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AI 智能搜尋解決方案:智慧政府應用趨勢報告

隨著近年來 AI 技術的持續創新與突破,政府及企業都迎來前所未有的數位變革,無論是政府組織還是各行各業,皆面臨數位轉型的重要轉折點,而本報告將為各位說明生成式 AI 於智慧政府之應用趨勢,並以實際公部門單位導入案例展示智慧治理的落地應用。

報告亮點

Part 1. 生成式 AI 於智慧政府之應用趨勢
Part 2. 意藍 AI Search for KM 服務優勢
Part 3. 政府單位導入應用展示
  • 3-1 智慧城市災防應變數據分析
  • 3-2 智慧循證治理與質詢擬答
  • 3-3 智慧政府民意及民眾陳情資訊分析
Part 4. 意藍 AI Search for KM 服務導入方式
Part 5. 如何申請 AI Search for KM 服務體驗

隨著近年來 AI 技術的持續創新與突破,政府及企業都迎來前所未有的數位變革,無論是政府組織還是各行各業,皆面臨數位轉型的重要轉折點。AI 的導入與應用已勢無法擋,公部門在應對科技挑戰與回應民眾需求時,數位化佈局顯得尤為重要。 而智慧政府的核心目標,就是利用先進科技來提升公共服務的效率與品質,並使行政作業更具透明度與精準度

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<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">精華文章</span>電商搜尋如何優化?看意藍與 91APP 如何以 AI Search For EC 打造高轉化推薦體驗

精華文章電商搜尋如何優化?看意藍與 91APP 如何以 AI Search For EC 打造高轉化推薦體驗

電商搜尋如何優化?
看意藍與 91APP 如何以 AI Search For EC 打造高轉化推薦體驗

91APP是台灣第一家掛牌上櫃的 SaaS 軟體服務公司(股票代碼 6741),為D2C(Direct to Consumer直面消費者)與OMO(虛實融合)服務的領導服務商,長期致力於協助零售品牌數位轉型、快速切入電商市場,服務對象涵蓋國內外知名品牌,包括康是美、寶雅、日藥本舖、全家行動購、PUMA、Timberland等(請見91APP官網)。為了進一步提升客戶的電商經營效益,91APP 與意藍資訊合作,導入意藍專為電子商務開發的「AI Search For EC」系統,強化搜尋精準度與推薦機制,化解電商經營常見痛點、助力客戶業績成長。

91APP背景與需求介紹

91APP成立於2013年,是台灣首家掛牌上櫃的 SaaS 軟體服務公司,更是D2C與OMO服務的領導品牌。91APP致力於提供零售數位轉型服務,以高度整合的「電子商務解決方案」與「數位行銷解決方案」,協助多家品牌建立官網、APP、LINE官方帳號等,整合規劃跨通路的經營策略,創造線上線下的流暢購物體驗;服務客戶則涵蓋LVMH、L’Oréal、VF 等國際品牌集團,以及台灣過半數的百大電商品牌,如康是美、寶雅、全家等大型通路。

而對於轉戰電商的品牌而言,經營電商的過程中需要克服的常見痛點包含如下:

  1. 搜尋結果相關性、精準度不足:在傳統的關鍵字比對方式下,電商系統經常未能精準理解消費者搜尋意圖,只停留在字面比對上,例如顧客在搜尋「口紅」時,「口紅膠」等無關商品也可能被列入結果,卻未能將「唇膏」等可能也符合需求的商品一併呈現,導致消費者誤以為無法找到合適商品而離開平台,或者因為訊息過多放棄繼續瀏覽。
  2. 商品資訊繁雜難理解:當商品介紹中有過多細節,或者充斥大量專業術語,而顧客沒有足夠的時間和耐心來消化這些資訊時,便可能因其難以快速掌握商品特色優勢,導致購買意願降低、甚至放棄交易。
  3. 系統未能精準推薦客戶有感商品:若電商系統推薦的商品無法精準命中消費者喜好及需求,便難以促成訂單轉換,這也是導致站內轉換率停滯的原因之一。以「綠茶」為例,如果系統能理解顧客購買綠茶不僅是為了日常飲用,還隱含「低咖啡因」、「降血脂」、「促進新陳代謝」等健康訴求,那麼其推薦的結果將更符合顧客需求。

專為電商經營打造的解決方案──AI Search For EC

91APP為了協助客戶解決上述電商營運中所面臨之痛點與難題,選擇與意藍資訊合作,以意藍專為電子商務打造的「AI Search for EC」,加值提供客戶電商平台成效更好的搜尋與推薦系統。意藍多年來專注於自主研發AI語意分析模型和搜尋引擎,而AI Search for EC正運用這兩項關鍵技術:

  1. 透過AI語意分析,AI Search for EC能自動識別商品的標題和描述,判讀各項商品屬性,並從中提取能準確代表商品關鍵特徵的重要詞彙,包含特色、成分、功效、情境、規格等;將這些詞彙作為標籤加入至搜尋系統中,大幅提升了搜尋結果的精準度,也優化了商品的分類體系及交互推薦功能,使消費者能更快速地找到目標商品。此外,AI Search for EC亦會利用這些商品標籤,進一步強化商品亮點,幫助顧客快速理解商品價值;系統也能綜合評估商品在外部的搜尋量、網路聲量、銷量等多項指標,精準推薦符合顧客興趣與需求的商品,有效提升顧客消費體驗。
  2. AI Search for EC的搜尋引擎採用獨家的P2P點對點分散式架構,即使面對數千萬乃至上億筆數據,也能在1秒內迅速獲得搜索結果,確保電商官網上商品搜尋功能的高效能;且經過高承載量的實地驗證,即便是如雙11的電商購物大節也能從容應對,讓企業能輕鬆地將搜尋與推薦的功能整合至購物網站或是應用程式中。

91APP的客戶只需將商品上架至91APP後台,AI Search for EC即能透過API串接的方式,取得客戶商品資料並進行數據處理及語意分析,再將分析完成的搜尋與推薦結果回傳。不僅如此,系統亦囊括多種功能,包括搜尋入口、關鍵字意圖猜測、類別商品推薦、相關商品推薦等,且導入過程將全程由意藍專業的數據顧問團隊輔助,確保系統的順利運作。

經91APP客戶導入AI Search for EC後,站內轉換率與商品推薦轉換率有明顯提升,證實透過搜尋機制的改善及推薦系統的優化,能為品牌電商打造優良的使用者體驗、有效促進銷售成長,具體效益如下:

  1. 站內轉換率較過去提升19%
  2. 商品推薦轉換率較過去提升8.6倍
  3. 消費者平均工作階段時長提升4.2倍
透過與意藍合作為客戶導入AI Search for EC系統,91APP不僅為客戶強化了在電商市場中的競爭力,在替客戶創造卓越效益的同時,自身的品牌忠誠度也獲提升,進一步鞏固了在D2C與OMO服務領域的領導地位。未來意藍也將持續與91APP攜手,助力更多品牌實現數位轉型。

常見問題 FAQ

Q1:為什麼電商網站搜尋功能常常「搜不到」或「搜不準」?

A:傳統搜尋多依賴字面關鍵字比對,無法理解消費者的「語意意圖」。

例如顧客搜尋「口紅」,系統若只做字面比對,可能會跑出無關的「口紅膠」,卻漏掉語意相關的「唇膏」。這會讓消費者誤以為找不到商品而離開。導入 AI Search for EC 後,能透過 AI 語意分析自動識別商品屬性(如成分、功效、情境),讓搜尋結果真正精準命中需求。

Q2:商品資訊太複雜,消費者沒耐心看完怎麼辦?

A:可以透過 AI 智能貼標技術,將商品亮點「標籤化」以快速導購。

AI Search for EC 能自動從繁瑣的商品描述中提取關鍵特徵(如特色、功效、規格),並將這些標籤加入搜尋與顯示系統中。這不僅能強化商品亮點,協助顧客在幾秒內掌握商品價值,還能優化分類體系,提升購買意願。

Q3:如何讓電商推薦系統不再「亂推薦」,而是精準命中客群喜好?

A:系統需具備理解商品「隱含訴求」的能力。

以「綠茶」為例,AI Search for EC 能理解顧客購買綠茶可能隱含「低咖啡因」或「新陳代謝」等健康訴求。透過結合外部搜尋量、網路聲量與銷量指標,系統能精準推薦符合顧客潛在興趣的商品,有效提升站內推薦的下單率。

Q4:雙 11 這種電商大流量檔期,AI 搜尋引擎扛得住嗎?

A:AI Search for EC 採用獨家 P2P 分散式架構,專為高承載量設計。

即使面對上億筆商品數據,系統也能在 1 秒內回傳搜尋結果。這項技術已通過實地驗證,能從容應對如雙 11 等電商大節的突發巨量流量,確保購物網站搜尋不卡頓,維持流暢的消費體驗。

Q5:導入 AI Search for EC 後,對電商轉化率有什麼實質的幫助?

A:根據實際案例,站內轉換率與推薦成效皆有顯著成長。

透過搜尋與推薦機制的優化,具體效益包括:站內轉換率提升 19%商品推薦轉換率提升達 8.6 倍,且消費者的平均停留時間(工作階段時長)也提升了 4.2 倍。這些數據證實了 AI 技術能直接轉化為實際業績成長。

Q6:AI Search for EC 除了搜尋跟推薦,還有哪些進階功能?

A:系統提供一站式的搜尋入口、關鍵字意圖猜測與多樣化推薦模組。

功能涵蓋了:搜尋入口優化、關鍵字意圖猜測(解決打錯字或模糊搜尋問題)、類別商品推薦、以及高度相關商品推薦等。這能全方位優化 D2C 與 OMO 經營場景下的消費者互動路徑。

想進一步了解「新一代智能貼標與搜尋推薦系統(AI Search for EC)」?

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<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">精華文章</span>大語言模型特色是什麼?企業導入的 3 大關鍵要素

精華文章大語言模型特色是什麼?企業導入的 3 大關鍵要素

大語言模型特色是什麼?
企業導入的 3 大關鍵要素

大語言模型(Large Language Model,LLM)是生成式AI領域中十分重要的一項技術與應用,它通過大規模文本數據的訓練,學習語言文字中的上下文結構和語意關係,並能生成自然流暢的回應,與使用者的提問做互動。本文將帶您了解大語言模型的原理與特點,探討企業如何有效運用大語言模型、使其在工作場域中發揮價值,並介紹意藍自行研發之大語言模型eLAND GOAT的具體應用。

認識大語言模型

什麼是大語言模型?
大語言模型(Large Language Model,LLM) 是一種基於大量資料訓練而成的深度學習模型,其特色在於模型參數量大、學習訓練資料廣泛,且在模型的訓練過程中,能夠識別及理解大量資料中每個詞句間的上下文關係,以及在語意空間中背後的意義,再根據使用者的提問或指令(Prompt),提供符合邏輯的自然語言回應。大語言模型的運作邏輯就好比文字接龍遊戲──根據使用者所輸入的詞句,模型會基於已學習、訓練過的資料與上下文,來評估哪些字詞最有可能出現在使用者的輸入之後,並生成相對應的文字回應。  
大語言模型的核心特點?
綜前所述,大型語言模型的核心特點包含以下幾點:
  1. 上下文理解:大型語言模型能更好地理解和處理文意,生成連貫、有邏輯的流暢回應。
  2. 多任務適用:大型語言模型能夠應付多種自然語言處理任務,無需單獨為每種任務設計特定模型,也因此能夠廣泛應用於多種不同場景。
  3. 大數據訓練:大型語言模型通常基於數千萬、甚至數億的文本資料進行訓練,龐大的數據量使得模型掌握了豐富的知識,從而能夠做出更準確的判斷與回覆。
不過也需要注意的是,大語言模型是根據過往數據資料訓練而成的,若遇到訓練資料中缺乏、無法回應的提問、或參考資料本身有所偏誤,可能就會出現AI杜撰、AI幻覺 (Hallucination)等現象,生成出錯誤甚至不存在的回應。

大語言模型的商業應用可能性

企業的大語言模型應用場域
而基於大語言模型具有的核心特點,可以被運用在以下幾個商業場域當中,來協助企業提升營運效率,輔助企業達成不同的目標:
  1. 市場行銷:大語言模型可以生成文案、分析市場趨勢以及顧客偏好,甚至優化廣告投放策略。它可以幫助撰寫社群媒體文章、電子郵件行銷內容,並根據市場數據預測消費者需求。
  2. 內部管理:大語言模型也可以成為內部知識管理的助力,幫助員工快速找到需要的資料,或者自動生成報告、會議記錄。此外,在客戶服務方面,也可以24小時即時回應客戶問題,減少人工客服負擔,並提供可驗證的參考內容出處。
  3. 輔助決策:透過分析企業數據,大語言模型還可以協助管理層做出更準確的市場預測,從而提升整體營運決策的效率和準確性。
 
企業如何善用大語言模型提升營運效率?
那企業究竟又該如何將大語言模型的優勢發揮出來?關鍵在於企業如何對模型下達準確的指令(Prompt)。對大語言模型提問時,語句及用詞要盡可能地具體、包含上下文訊息,才能讓大語言模型提供有效的回應,例如當想了解有關國內知名金融業者新光金控的相關資訊時,應避免簡化問句為「總資產?」,而是「請問新光金在今年第二季結束時的資產總額是多少?」,通過更精確的提問,大語言模型能提供更完整的回應。 除了應避免模糊不清的提問內容,提問的技巧也同樣重要,使用者應逐步引導模型進行推理,如欲詢問「新光金在大陸投資有賺錢嗎?」,可先調整提問為「請問新光金在大陸的投資項目為何?」,根據模型的回應,再進一步提問「投資損益為多少?」;藉由調整指令,讓模型能夠不斷學習並一次性回答多個相關問題,從而提升營運效率。  
企業導入大語言模型的關鍵要素​
隨著大語言模型的發展愈發成熟,企業導入大語言模型已是時下趨勢。而企業在導入大語言模型時則需考量多個關鍵要素:
  1. 數據隱私與資安控管:對於許多企業來說,使用大語言模型等相關服務時,除了須確保符合相關法律規範外,還需要對數據採取必要的保護,避免數據外洩或資安方面的風險。
  2. 模型與系統的相容性:在導入大語言模型時,需注意模型本身與企業現有系統的相容性,這涉及了技術、成本等多方面的考量,若企業缺乏相關經驗,便會使導入時的成本與難度增加。
  3. 企業基礎部署條件:不同企業在選擇大語言模型時,需根據自身具備的基礎條件,選擇雲端、地端或是混合部署。另外也須有足夠的計算資源與維運人力,確保模型運行並在必要時針對模型進行微調(fine-tune)。

意藍於大語言模型的應用

意藍深知大語言模型對企業營運的重要性與無限可能性,然而因目前主流的大語言模型多是使用英文語料進行訓練,中文語料的佔比相對較低,大部分資料又都是以簡體中文為主,與繁體、台灣所慣用的用字遣詞有一定差距。意藍挑選出台灣常用的語料,在兼顧適法性及合理使用的條件下,整理出AI的學習材料,開發出台灣本土的大語言模型eLAND GOAT,目標讓大語言模型可以更加在地化,並兼顧效能及成本之考量,符合企業特定目的用途。 而意藍在發展出的台灣本土在地化大語言模型eLAND GOAT後,也將其運用在企業知識管理領域中,推出新一代生成式AI知識管理系統-AI Search for KM,不僅提供使用者可以以自然語言的形式進行問答,還結合檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,能夠有效地找出精準且相關的內容,藉此提高大語言模型在生成內容的準確性和可靠性,並能夠在每次回應時附上參考內容出處以供驗證,有效避免AI幻覺的可能性。 除此之外,AI Search for KM還可以串接企業知識庫,不需要大量的人力和機器資源重新訓練或微調模型,並且可選擇在雲端、地端或混合部署大語言模型,免除機敏資訊外洩的疑慮的同時,也能快速的從大量的檔案文件中找出所需內容,大幅縮減企業在知識內化的時間成本與負擔,使其能夠更有效地管理和運用知識資源、提升營運效率。

常見問題 FAQ

Q1:什麼是大語言模型 (LLM)?它的運作原理是什麼?

A:大語言模型 (LLM) 是一種模擬人類語言能力的深度學習技術,其運作原理類似於「高階文字接龍」。

LLM 透過分析數億計的文本資料,學習字詞間的上下文結構與語意關係。當使用者輸入指令(Prompt)時,模型會根據已學習的知識,評估並預測下一個字詞出現的機率,進而生成符合邏輯且自然流暢的語言回應。

Q2:大語言模型的核心特點有哪些?為什麼適合企業應用?

A:大語言模型具備上下文理解、多任務適用與大數據訓練三大核心特點。

  1. 上下文理解:能處理複雜文意,生成具備邏輯的長篇回應。

  2. 多任務適用:單一模型即可處理翻譯、摘要、文案生成等多種任務,減少開發成本。

  3. 大數據訓練:掌握豐富知識背景。 這些特點讓企業能將其應用於行銷輔助、決策支持及自動化行政,有效降低人力重複勞動。

Q3:企業如何避免大語言模型產生「AI 幻覺」或亂編答案?

A:關鍵在於優化提問技巧 (Prompt Engineering) 並結合檢索增強生成 (RAG) 技術。

在提問時應盡可能具體並包含上下文訊息,採「逐步引導」方式讓模型推理。此外,導入如意藍 AI Search for KM 這類結合 RAG 技術的系統,強制模型根據企業既有文件回答並附上來源出處,能有效消除 AI 幻覺,確保回覆的真實性。

Q4:企業導入 LLM 時需考慮哪些要素?

A:企業應評估數據隱私控管、系統相容性及部署環境(雲端/地端)。

由於企業資料涉及機敏資訊,需確保模型服務符合資安法規。技術面則需考量現有系統能否無縫介接,以及企業是否具備足夠的計算資源與維運人力。意藍提供的解決方案支援地端部署,能協助企業在不外洩機敏資料的前提下,享有 LLM 的便利性。

Q5:台灣企業如何選擇適合的在地化 AI 模型?

A:建議優先選擇專為繁體中文語境優化、且具備在地語料訓練的模型。

主流國際模型多以英文或簡體中文語料為主,對於台灣特有的商務術語或法規用語掌握度較低。而譬如意藍自研的 eLAND GOAT 專為繁體中文語境優化,能精準理解繁體中文細微的語意差異。此外,結合 RAG 技術與支援地端部署的特性,能確保企業在符合資安規範的前提下,獲得更準確、無偏誤的中文回覆。

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<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">精華文章</span>生成式AI是什麼?可以怎麼應用?

精華文章生成式AI是什麼?可以怎麼應用?

生成式AI是什麼?可以怎麼應用?

生成式AI是人工智慧技術中一個重要的分支,現已廣泛應用於各行各業,無論是在智能客服、內容創作,或者資料分析中,其都扮演了日益重要的角色;然而,隨著生成式AI的普及,相應的挑戰與危機也浮上檯面。本文將帶您瞭解生成式AI的基本概念及其背後的大語言模型技術,並分析其在發展過程中面臨的痛點與挑戰,最後透過實際案例,展示生成式AI在不同領域中如何實現高效應用。

生成式AI與人工智慧技術簡介

生成式AI是一種人工智慧技術,主要特點是能夠生成新的內容,例如文字、圖像或音訊,不僅限於對現有資料進行分類或預測,還能夠用於解決問題或滿足多樣的需求。而人工智慧技術有很多種類型,常見的包含監督式學習、非監督式學習、增強式學習等,三者處理、學習數據的方式如下:
  1. 監督式學習:我們告訴模型一些範例資料和答案,模型學到資料和答案之間具有鑑別力的特徵後,就可以依樣畫葫蘆去進行分類或預測。
  2. 非監督式學習:給模型一批資料但不告訴它答案,讓模型自己找到資料當中重要的特徵進行分群。
  3. 增強式學習:不給模型訓練資料,但告訴它目標及獎勵機制是什麼(怎麼做會得分、怎麼做會扣分),讓模型自行嘗試找出達到高分的方法。
生成式AI則強調用更大量的資料,在沒有明確標籤或指導下,學習這些資料的分佈,生成更多類似的資料。

生成式AI背後的技術原理:大語言模型

生成式AI所依靠的其中一個技術便是「大型語言模型」(Large Language Model, LLM),其特色在於訓練過程中,模型可以自大量資料中自行學習和理解每個詞、每個句子之間的關係與背後的意義,最後根據指令,提供符合邏輯的自然語言回應。好比文字接龍,參與者需要根據已知的詞語來生成符合規則的新詞語,大型語言模型在接收問題後,會基於訓練數據和上下文,來評估問題背後最高機率會出現的字詞是什麼,然後一字一字生成出來,最終形成完整且符合邏輯的回答。 而相較於傳統的自然語言處理技術,大型語言模型的優勢有三:
  1. 上下文理解:大型語言模型能更好地理解和處理文意,生成的回應更連貫且有邏輯。
  2. 多任務適用:大型語言模型能夠應付多種自然語言處理的任務,不需要單獨為每種任務來設計特定模型,也因此應用更多更廣。
  3. 大規模資料:大型語言模型用以訓練的文本資料通常十分龐大,可能是幾千萬甚至幾億的語料,讓模型能夠掌握豐富的知識,做出更準確的理解與回覆。
這些特點使得大型語言模型在生成式AI中的應用廣泛而有效,例如智能客服、文案生成創作、資料自動化解讀分析等等,皆是藉由大型語言模型來達成作業自動化,並提高工作效率。

生成式AI的痛點、挑戰與解方

不過,從2023年劍橋字典選出的年度代表字:Hallucination,幻想,其實就反應了AI的可信賴性是一大挑戰,因為生成式AI對於沒看過的資訊會想辦法拼湊出答案。模型生成的內容可能表面上看起來合理,實際上卻缺乏真實的參考來源,這種現象在回答專業知識問題時更為明顯,因為模型可能傾向根據在訓練數據中學到的資料來生成答案,而非真正理解問題及實際參考文章來進行答覆。 面對上述問題,檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術是一個良好的解決方案。RAG是2020年由Patrick Lewis提出,其結合了檢索和生成式AI的優勢,首先檢索外部資料庫中的相關資訊,再基於這些資訊生成回答,藉此減少憑空杜撰的可能性、增強回覆的相關性和真實性,進一步提升問答效果,確保符合實際應用需求。

▲檢索增強生成技術(Lewis, P., 2020)

除了RAG, 2022年1月Google研究員Jason Wei提出的思維鏈(Chain-of-Thought, CoT)概念,則是在大型語言模型的輸入中,加入額外的例子和描述作為上下文,以此幫助模型在進行任務時引入更多的思考過程,並引導模型進行更深入的推理,透過預測「思維過程」來提高模型的性能,讓大型語言模型能夠更好地理解並回答複雜的問題。

▲思維鏈(Wei, J., 2022)

生成式AI的應用實例

檢索增強生成技術與思維鏈的概念提升了生成式AI的性能,也拓展了大型語言模型在多個領域的應用範疇。下文將著重說明大型語言模型如何應用於「政策評估」:

  1. 透過大型語言模型對文本進行摘要,找出重點

在進行政策評估時,會需要針對如會議記錄、訪談內容、問卷中的開放式問題或網路輿情等資料進行質性分析,以歸納出多元利害關係人的相關意見或質疑。此時,結合自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)技術與大型語言模型(Large Language Model, LLM),便能夠讓分析更有效率,避免過去逐篇檢視文本後才能找出重點的耗時過程。

首先,為瞭解民眾對於議題有哪些重要的意見面向,可藉由AI語意模型對民眾言論文本進行「重要關鍵字提取」與「語意相似度計算」,並輔以分群演算法將相似討論進行歸類,拆解出不同的討論面向,作為政策評估時的參考。下圖是「晚婚 / 不婚議題」在社群討論當中的分群結果,圓圈大小代表討論的顯著(集中)程度,而圓圈彼此之間的距離則代表討論的相似程度。

▲「晚婚 / 不婚議題」社群討論分群結果
根據分群結果,再透過其他來源如相關文獻或訪談內容,進一步辨識出可進行分析研究的意見,接著提取重點關鍵字、並以布林邏輯篩選資料,統計關鍵字的出現頻率。完成各個討論面向的資料篩選後,藉由以大型語言模型(LLM)為基礎的生成式AI進行解讀與分析,自原始留言、發文內容中歸納出白話的討論面向與重點摘要。下表是以晚婚不婚議題經過辨識後,其中兩個討論面向的摘要內容:
▲「晚婚 / 不婚議題」討論面向摘要
  1. RAG:搜尋引擎結合大型語言模型,提升研究效率

針對政策評估時所蒐集的大量質性資料,過去往往需要花費大量時間解讀,才能從中找出關鍵課題。透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,將搜尋引擎與生成式AI優勢相融合,便能快速將文本資料中的重點知識內容,轉化成淺顯易懂的重點說明。

首先,搜尋引擎能夠直接對多種格式的文件進行文本上的解析,在搜尋時也能夠進行跨檔案的比對;生成式AI演算法則可以探索和分析複雜的資料。在針對某個議題、概念進行研究時,「搜尋引擎 + 生成式AI」能夠即時從龐大的資料庫中搜尋相關命中段落,並將這些內容快速摘要呈現;透過理解語言的結構和語境,也能確保命中段落的展示是精確且相關的。

簡言之,RAG是在檢索讀取(Retrieve-Read)的框架下進行搜尋(Yunfan, G. ,et al, 2023),能夠識別並找尋給定的相關資訊需求(Zhao, P. , et al, 2024),基於對命中段落的理解,使生成式AI能夠進一步生成摘要,協助使用者在短時間內獲得專業且易理解的回覆,避免在研究、搜集過程中浪費時間在無關或不確切的資訊上。例如,面對大量的訪談逐字稿文件,透過RAG技術進行知識搜尋與知識問答,分析者不僅能彙整並凸顯資料中的重要發現,還能驗證對特定解釋的認知是否正確。此外,它也提供了深入洞察,如識別特定發言者在資料中的關鍵觀點,或對比不同發言者對同議題的立場。

下圖呈現RAG技術如何在資料中發現重點,針對公正轉型研討會講座文字記錄文件進行提問,試問「女性在公正轉型中會受到什麼影響」,RAG迅速對該文件進行搜索,並以條列式回覆重點摘要,同時將參考段落的位置標示出來。

▲以RAG技術彙整資料重點;意藍「AI Search for KM新一代生成式AI知識管理系統」問答畫面
下圖則是詢問某發言者在會議中的發言重點,RAG能夠快速歸納文件中的相關內容,亦標記參考段落之位置,方便搜尋者在文件中找到關鍵資訊。
以RAG技術歸納發言者發言重點;意藍「AI Search for KM新一代生成式AI知識管理系統」問答畫面
▲以RAG技術歸納發言者發言重點;意藍「AI Search for KM新一代生成式AI知識管理系統」問答畫面

生成式AI技術的運用,使得從龐大資料中提取有價值的訊息變得更加高效和精確,從而增強了循證決策的整體效能。

常見問題 FAQ

Q1:生成式 AI 與傳統的人工智慧有什麼不同?

A:傳統人工智慧主要側重於資料的「分類或預測」,而生成式 AI 則強調「生成新內容」的能力。

傳統的人工智慧技術(如監督式學習)通常是透過學習範例資料與答案之間的特徵,進而「依樣畫葫蘆」地對既有資料進行分類或預測結果。相比之下,生成式 AI 則是利用更龐大的資料量,在沒有明確標籤或指導的情況下,自行學習資料的分佈規律。這使其不僅能處理分類任務,更能主動創造出文字、圖像或音訊等全新內容,以解決問題或滿足多樣化的使用者需求。

Q2:為什麼大語言模型 (LLM) 被稱為生成式 AI 的核心技術?

A:因為大語言模型具備優異的上下文理解、多任務適用性及大規模知識儲存能力。

透過幾千萬甚至幾億筆的文本訓練,LLM 就像是在進行「高階文字接龍」,能評估上下文並預測機率最高的字詞。這讓模型不再需要為單一任務重新設計,就能同時處理摘要、創作、翻譯與資料分析等多樣化工作。

Q3:常聽到的「AI 幻想 (Hallucination)」是什麼?為什麼 AI 會亂編答案?

A:AI 幻想是指生成式 AI 針對沒看過的資訊,會利用既有資料拼湊出看似合理、實則缺乏事實根據的內容。

這是因為模型傾向於根據訓練數據中的「機率」來生成答案,而非真正理解問題或檢索真實來源。這種現象在處理專業知識時尤為危險,因此需要額外的技術手段(如 RAG)來確保資訊的可信度。

Q4:檢索增強生成 (RAG) 技術是如何解決 AI 幻想問題的?

A:RAG 透過「先檢索、後生成」的機制,確保 AI 回答內容具備真實參考來源。

RAG 會先從外部可信任的資料庫中搜尋相關資訊,再讓生成式 AI 基於這些檢索到的資料進行整理。這能減少 AI 憑空杜撰的可能性,顯著提升回覆的真實性與相關性,確保符合企業級的專業問答需求。

Q5:在政策評估或質性研究中,生成式 AI 具體能提供什麼協助?

A:AI 能自動提取關鍵字、進行語意分群,並將龐雜文本轉化為淺顯易懂的摘要。

面對會議記錄、訪談逐字稿或網路輿情,結合 NLP 與 LLM 技術可以自動歸納多元利害關係人的意見,省去逐篇檢視的人力。例如透過 RAG 系統,研究者能快速識別特定發言者的觀點,或對比不同對象對同一議題的立場。

本文引用、改寫自【循證決策協作平台】上112年度計畫團隊技術組之文章,歡迎前往閱讀原文:

想即時掌握 AI 實際導入案例與趨勢觀點嗎?

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精華文章企業知識管理怎麼做?4步驟用生成式 AI 推動 KM

企業知識管理怎麼做?4步驟用生成式 AI 推動 KM

隨著市場上的競爭日益激烈,如何有效推動知識管理成為了企業提升競爭力的關鍵;然而,許多企業在推動知識管理的初期,常常不知如何起步。知識管理不僅涉及知識的識別、儲存,更包括如何系統性地分享和應用這些知識,本文將介紹知識管理的基本概念,並說明可以從哪些面向著手建立和推動知識管理體系,最後深入探討生成式AI如何為知識管理領域帶來革新。

知識管理概念介紹

知識管理是什麼?
知識管理(Knowledge Management, KM)是指在企業或組織內部,對知識進行系統性的蒐集、保存、組織、分享和應用的過程,將分散在個人、團隊和系統中的知識轉化為整個組織可以利用的資產,進而提升組織的營運能量和整體競爭力。
知識管理如何提升企業競爭力?
知識管理可以透過以下多種面向提高企業競爭力:
  1. 改善營運效率:藉由知識管理,員工可以分享和存取企業或組織內部的資訊,在遇到問題時,也能通過知識庫或企業內部的知識分享平台迅速找到解決方案,避免重新投入時間和資源去解決過去發生過的問題,進而提升生產力與整體營運效率。
  2. 加速創新能力:企業可以透過知識管理,從現有技術和過往經驗中持續學習,並不斷進行優化,加速產品的創新及發展進程。
  3. 提高決策品質:知識管理促進了既有知識與資源的整合,使企業能夠記錄和分析過去的決策及其結果,藉此更準確地預測市場風險和潛在挑戰,加速決策過程並提升決策精準度。
  4. 經驗傳承:知識管理有助於經驗的傳承,除了避免人員重複學習和研究,也可以減少因員工離職或崗位變動造成的知識流失。

企業推動知識管理4步驟

從零開始推動知識管理是一個需要循序漸進的系統化過程,涉及多個層面的協同與整合,而企業可以從以下四個步驟著手:
  1. 知識需求分析:分析企業內部的知識需求,確定哪些知識對企業的運營和發展至關重要,並識別現有知識資源和潛在的知識缺口;同時盤點目前的知識管理狀況,包括知識儲存方式、知識共享文化以及技術基礎設施等,找出需要改進的領域。
  2. 整合發展目標並制定策略:根據需求分析的結果,制定詳細的知識管理計劃,包括如何蒐集、存儲、分享和應用知識,並設定具體的里程碑,將知識管理融入企業發展策略中。
  3. 營造知識分享文化:持續宣導知識分享對於個人和企業長期發展的重要性,除了高層人員以身作則外,也通過培訓、激勵措施或知識管理競賽等,鼓勵員工主動分享經驗與知識,抑或讓知識物件的經營成為員工績效評估的加分專案。
  4. 導入適當技術:結合生成式AI人工智慧技術,對企業內外部知識進行系統性盤點,建構一站式資訊平台,實現 AI 輔助的知識檢索與問答,提供知識的分享、學習、再運用與創新,包括知識地圖、專家黃頁、知識社群、結構化在職訓練及問答等。
而若是原先就有既有知識庫的企業,則可以透過以下方式優化並提升知識運用效率:
  1. 評估現有知識庫:全面審視企業內部的知識庫,包括其結構、格式、內容及涵蓋範圍,識別關鍵知識,以及和潛在需要補強的地方。
  2. 導入新一代生成式AI知識管理系統:對現有知識庫與生成式AI知識管理系統進行整合,並利用AI的自然語言處理能力,提升知識檢索的準確性以及效率。
  3. 即時更新與動態適應:建立即時更新機制,確保知識庫中的內容能即時、動態調整,以快速反映業務需求和市場變化。
  4. 加強處理非結構化資料:透過語意分析技術,將非結構化資料轉換為結構化資料,並結合生成式AI技術,利用其自然語言理解和生成能力,自動化處理大量非結構化資訊,將其轉化為可檢索和使用的知識,提高知識庫的全面性和實用性。

生成式AI對知識管理的影響

隨著生成式AI技術的發展,其為知識管理領域帶來了重要的革新。在技術層面上,它讓知識的檢索變得更為彈性;在應用層面上,則讓使用者能更有效且快速地吸收相關知識。
技術面的影響:搜尋檢索更彈性,更容易學習上手
傳統的知識檢索方式主要仰賴關鍵字檢索與預設的分類樹結構,而這樣的檢索方式存在兩個痛點:
  1. 對於使用者來說,較難將問題轉換成複雜的關鍵字組合進行提問,也因此使用門檻較高。
  2. 關鍵字的檢索多是以「關鍵字組合的出現次數」作為搜尋依據,無法反映出問題與參考文本間的語意關係,造成檢索結果可能與用戶期望有所偏差。
將生成式AI導入知識管理領域後,應用其「自然語言對話」的特性,可以有效解決上述兩個痛點:
  1. 生成式AI允許使用者以自然語句直接輸入問題進行提問,用戶無須把問題轉換成複雜的關鍵字組合,降低了使用門檻。
  2. 生成式AI能夠更好地理解問題的語意,使搜尋結果能夠更準確地反映問題的內容,並找到與問題真正相關的參考文本。此外,生成式AI可以生成淺顯易懂的答案,直接解決使用者的問題。
導入及使用上的影響:更有效的知識吸收與消化
傳統的知識管理,在導入及使用上往往停留在「檔案」層級,使用者須透過關鍵字檢索找到最可能的檔案後,自行閱讀數十甚至上百頁的內容,從中找出與問題相關的資訊,再進一步消化以解答問題;而這樣的架構將使得用戶無法「快速且有效」地吸收、消化知識。 引入生成式AI技術後,這一問題則能得到顯著改善。生成式AI將知識管理提升到「答案」層級,利用AI的語意理解及自然語言問答能力,讓使用者可以直接獲取系統所參考的資料庫中相關檔案的段落,並生成白話回答,協助使用者高效達成知識消化及吸收的目標。

企業導入AI Search for KM之優勢

意藍的AI Search for KM即是整合生成式 AI、高速搜尋引擎與 NLP 技術的新一代生成式 AI 知識管理系統,其所具備的功能特色如下:
  1. 支援多種檔案格式:AI Search for KM系統支援各種常見的檔案格式,包含常用的Office、PDF、文字檔等等,滿足企業需求。
  2. 權限控管機制:確保使用者僅能查詢到自己有權限查看的檔案與文件,避免資料洩露,滿足企業管控機敏資訊、劃分部門權限等需求。
  3. 全文檢索:系統不僅能夠檢索檔案的標題和內文,也能查詢作者及其他相關資訊,提供廣泛且彈性的資料檢索範圍,提升使用者找到所需資訊的效率。
  4. 支援對話問答:AI Search for KM支援使用者以對話問答方式與系統互動,並會根據問題和參考資料提供口語化的回答,幫助使用者輕鬆理解和應用所得知識。
  5. 支援地端或雲端服務:企業可以根據自身需求選擇最合適的部署方式,導入雲端或是地端服務,並可根據不同使用情境和文件資料需求切換不同的大型語言模型。
而對於企業而言,導入AI Search for KM具有以下優勢:
  1. 降低人力成本:透過AI Search for KM自動化搜尋和回答的功能,有效減少員工手動處理知識資訊的需求,簡化知識搜尋與管理流程,節省人力成本。
  2. 提升作業效率:因AI Search for KM支援多種格式的檔案管理,使得資訊不再分散,方便員工找到所需資料,並提供即時準確的回答,縮短員工資訊獲取時間。
  3. 增強知識內化與應用:AI Search for KM支援自然語言互動方式,讓員工能以白話文提問,快速獲得所需知識,從而提升消化和應用知識的效率與準確度。
  4. 強化資料安全與隱私:AI Search for KM的權限控管機制,確保只有具備相應權限的人員才能查找和檢視資料,且系統支援地端服務,能有效防範內外資料洩露風險。
  5. 促進知識共享與協作:AI Search for KM可以整合不同來源的資料,讓各部門的員工都能輕鬆提問和搜尋知識,促進團隊合作交流。
推動知識管理對企業的長期發展至關重要,不僅是提升競爭力的核心,更是確保企業持續創新和應對市場變化的基礎。隨著生成式AI技術的引入,知識管理的應用層次也得到了極大提升,透過導入合適的知識管理系統,企業便能更靈活地管理和運用知識資源,從而在競爭激烈的市場中保持領先地位。

常見問題 FAQ

Q1:企業推動知識管理(KM)的第一步該做什麼?

A:首要任務是進行「知識需求分析」,識別對企業營運至關重要的核心知識。 

企業應先盤點現有的知識資源(如:SOP、技術文件、過往專案經驗)並找出知識缺口。接著,結合企業發展目標制定策略,營造鼓勵分享的組織文化,並導入如 AI Search for KM 等技術工具,將散落的大量資料轉化為可隨時檢索、應用的組織資產。

Q2:為什麼傳統的關鍵字搜尋,無法滿足現代企業的知識管理需求?

A:傳統搜尋主要仰賴「關鍵字出現次數」,難以精準理解使用者的真實意圖與語意脈絡。

傳統方式常導致搜尋結果偏差,且使用者須自行閱讀大量檔案才能找到答案。導入生成式 AI 後,搜尋模式轉變為「語意理解」,使用者可以用白話文直接提問,系統能跨檔案自動彙整資訊並給出直接答案,將知識管理從「檔案層級」提升至「答案層級」。

Q3:生成式 AI 如何解決非結構化資料(如 PDF、Office 檔案)難以管理的問題?

A:生成式 AI 透過 NLP 語意分析技術,能自動化處理並理解大量非結構化資訊。

新一代 GenAI 知識管理工作平台 AI Search for KM 支援多種檔案格式,能將原本難以檢索的 PDF、Word 或文字檔內容進行處理。這讓 AI 具備自然語言理解能力,將零散的非結構化資料轉化為可互動、可問答的知識庫,大幅提升知識的實用性。

Q4:企業導入 AI 知識管理系統時,如何確保內部機敏資料的安全?

A:關鍵在於選擇具備「權限控管」與「支援地端部署」的解決方案。

為了防範資料洩露,AI Search for KM 具備嚴謹的權限機制,確保員工僅能查閱其權限內的檔案。此外,對於資安要求極高的企業,AI Search for KM 支援地端(On-premise)部署,讓資料不出機關內部,在享受 AI 輔助效率的同時,保護資料的隱私與安全。

Q5:導入意藍 AI Search for KM 對企業有哪些具體效益?

A:主要效益體現在降低人力成本、提升作業效率與強化經驗傳承。

  1. 節省成本: 自動化問答大幅減少手動查找資料的時間。
  2. 加速決策: 整合不同來源的資料,協助員工即時獲取準確資訊。
  3. 知識內化: 透過對話式互動降低學習門檻,讓新進員工能快速承接過往經驗,避免因人員離職造成的知識斷層。

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<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">精華文章</span>行銷公關如何用 AI 化解危機?從輿情應變到智能廣告投手的品牌指南

精華文章行銷公關如何用 AI 化解危機?從輿情應變到智能廣告投手的品牌指南

行銷公關如何用 AI 化解危機?
從輿情應變到智能廣告投手的品牌指南

隨著AI人工智慧技術不斷創新突破,各行各業皆迎來前所未有的變革,例如在行銷與公關領域,AI的應用便重塑了品牌解讀市場訊息、與消費者互動的方式,也開拓了企業提升各項決策精準度的可能性。本文將帶您探討AI如何為行銷公關領域注入新動能,並藉由意藍的解決方案實際展示AI技術在應對公關危機、提升廣告投放精準度等方面的具體應用。

應用1:AI輿情應變顧問

在數位媒體蓬勃發展、資訊爆炸的現代,消費者的聲音和反饋對於品牌的影響日益顯著,負面輿論一旦出現,往往會在短時間內發酵,企業需要作出即時、恰當的應對,才能避免自身形象和信譽受損。因此,如何快速掌握輿情、進行公關危機處裡以防止負面影響進一步擴大,便成為品牌形象管理的重要課題。
以往企業會使用社群聆聽(Social Listening)或是媒體監測(Media Monitoring)工具,來了解社群網路或大眾媒體是如何提及、討論企業自身形象,這類工具蒐集處理了大量的輿情數據,且通常配合搜尋引擎及語意分析技術,協助使用者過濾出有用的資訊。而隨著AI 技術的進步,意藍的「AI輿情應變顧問」,則為此情境開創了全新的可能性。
AI輿情應變顧問基本介紹
意藍的「AI輿情應變顧問」結合DeepNLP與eLAND GOAT大語言模型,並以全台最大的網路口碑資料庫OpView作為資料基礎,僅須透過簡單的自然語句問答,AI 便會梳理大量文本並生成議題摘要內容,讓使用者能夠輕鬆且快速地掌握事件多面向輪廓。簡言之,其亮點特色如下:
  1. AI 技術結合完整、最新的在地資料,查詢結果可靠、可檢視
  2. 自然語句輸入生成列點式回答,快速了解事件全貌
接著,我們將以國內公開上市櫃公司中的王品集團,在一次食安事件風波中的應對過程為例,從事件發生、社群網路及大眾媒體公開討論,到最後事件妥善處理落幕,實際展示AI輿情應變顧問能夠在公關事件中起到怎麼樣的作用。
AI輿情應變顧問應用實例
首先,透過觀察聲量的趨勢圖,可以大致將此次公關事件劃分為三階段,分別是事件初爆發之前期、事件逐漸延燒之中期及事件落幕之後期。
王品集團食安事件 公關危機三階段

▲王品集團食安事件 公關危機三階段

在公關事件爆發初期,品牌方會需要盡速釐清事件的來龍去脈,並盤點可能造成的相關影響,藉此評估危機嚴重程度。此時我們可以透過自然語言對AI輿情應變顧問進行提問,如輸入「最近王品集團食安議題發生原因為何?該事件有哪些影響層面?」,其便會以列點方式回答,顯示事件涉及顧客信任、經濟損失、衛生與法規問題等多個面向。
王品集團食安事件 輿情應變問答範例(前期)

▲王品集團食安事件 輿情應變問答範例(前期)

而隨著公關事件逐漸延燒,品牌則需全面性地掌握社會大眾的關注重點,並決議以何種方式應對聲明、執行有效的止損措施。我們可以向AI輿情應變顧問提問「網友對於王品集團食安議題有哪些討論面向?」,根據其回覆,可以得知民眾在本次事件中在意的面向包含集團員工衛生管理是否確實、餐廳是否定期清潔消毒等,並關注集團後續面對顧客之補償措施。
王品集團食安事件 輿情應變問答範例(中期)

▲王品集團食安事件 輿情應變問答範例(中期)

最後,在品牌針對該事件做出回應後,亦可透過觀察網友給予的回饋,檢視事件是否落幕、企業品牌是否重新拾回消費者信心。AI輿情應變顧問能夠協助總結品牌做出的處理方針與民眾反饋,包含以直播廚房作業加強消費者對餐廳衛生的信心,以及對消費者進行賠償、展現願意負責任的態度等,逐步平息公關危機與修復品牌形象。
王品集團食安事件 輿情應變問答範例(後期)

▲王品集團食安事件 輿情應變問答範例(後期)

應用2:AI智能廣告投手

上段說明了AI技術的導入如何賦能企業迅速掌握輿情、有效應對公關危機;而除此之外,AI技術亦能為精準行銷、廣告投放等領域注入新動能。對於品牌而言,準確識別目標受眾並制定有效的行銷策略,可說是提升轉換率、加強顧客忠誠度的關鍵課題,而若企業品牌想要針對目標市場,精準觸及到關注自身或特定輿情的受眾,意藍的AI智能廣告投手便能有效提供協助。

AI智能廣告投手簡介
意藍的「AI智能廣告投手」結合了搜尋引擎、DeepNLP技術及大型語言模型,以AI分析《OpView社群口碑資料庫》上的社群輿情,並將數據轉化為對應「關注特定輿情」的人群樣貌,描繪出話題討論之關注受眾;使用者可以動態調整欲觀測之主題、期間以及來源,或進行網站探索以及自訂內容,最後系統將一次性地產出Google、Meta及PeopleView人群資料庫等多平台推薦的標籤結果,使品牌得以精準鎖定目標客群。

▲AI智能廣告投手亮點特色

AI智能廣告投手應用實例
我們以國內知名的金融業者為例,透過AI智能廣告投手,以公開的社群討論及媒體輿情為基礎,精準計算關注人群的樣貌,進一步顯示廣告投放平台Google Ads推薦的標籤查詢結果。如下圖,可見「玉山銀行信用卡」受眾的關注重點聚焦於房地產、信用與貸款等,競品「國泰世華銀行信用卡」之受眾則著重日常消費,如旅遊、家庭度假等,而此便可作為品牌投放廣告前拓眾的參考依據;經由探索自家與競品的受眾標籤,企業也能進一步選擇是要拓展相似標籤客群,抑或與競品作出區隔、創造獨特性。

▲玉山、國泰世華信用卡話題討論之受眾標籤;資料分析期間:2024Q1

另一方面,AI智能廣告投手也可用於探索特定頻道受眾,例如當品牌想尋找KOL(關鍵意見領袖,Key Opinion Leader)作為宣傳行銷活動的合作對象時,也可以分析關注該KOL的受眾樣貌,進一步探索其受眾標籤,確認與品牌想鎖定的客群是否契合。
AI智能廣告投手 特定KOL受眾標籤

▲AI智能廣告投手 特定KOL受眾標籤

在數據驅動的時代下,AI為各行各業注入了全新的動能,成為企業發展和創新的重要推手。透過AI技術與應用,企業得以借力使力,以更加智能、精準的分析實現更高效的運營,發掘出嶄新的商業機會。

常見問題 FAQ

Q1:當品牌爆發公關危機時,AI 如何協助快速止損?

A:透過意藍「AI 輿情應變顧問」,品牌能即時梳理大量負面文本並生成議題摘要。

在危機發生初期,AI 能自動盤點事件原因及影響層面(如顧客信任、法規風險);在延燒期,則能彙整大眾關注的具體面向(如衛生管理、補償措施)。這讓公關團隊不必手動爬文,就能在短時間內掌握事件輪廓,做出正確的止損決策。

Q2:「AI 輿情應變顧問」跟傳統的社群聆聽工具(Social Listening)有什麼差別?

A:最大的差別在於「分析速度」與「生成式摘要」功能。

傳統工具提供過濾後之數據,使用者仍需自行解讀;而 AI 輿情顧問結合了 DeepNLP 與 eLAND GOAT 大語言模型,能直接根據自然語言提問產出「列點式回答」。這讓使用者能像詢問專業顧問一樣,直接獲得事件全貌與民眾反饋的精華摘要。

Q3:如何判斷公關危機是否已經平息?AI 能提供數據支持嗎?

A:可以,AI 能協助總結品牌處理方針後的「民眾反饋語氣」與「聲量變化」。

透過分析事件後期的社群回饋,AI 能識別消費者是否重新拾回信心(如:對賠償態度的肯定)。品牌可藉此檢視處理措施是否奏效,並判斷是否已成功修復品牌形象,從而決定後續溝通策略。

Q4:廣告投放總是抓不準受眾?AI 智能廣告投手能怎麼幫忙?

A:它能將海量社群數據轉化為「關注特定輿情」的人群標籤。

AI 智能廣告投手以AI分析《OpView社群口碑資料庫》上的社群輿情、正在討論特定話題(如信用卡、食安、美妝)的受眾樣貌。系統會一次性產出 Google、Meta 及 PeopleView 等平台推薦的標籤結果,讓品牌能精準鎖定「正在關注該議題」的目標客群。

Q5:如何利用 AI 分析競爭對手的受眾,並擬定廣告策略?

A:透過「受眾標籤對比」,品牌能識別自家與競品受眾的關注重點差異。

例如分析金融業受眾,發現 A 銀行受眾關注「貸款與房產」,B 銀行則著重「旅遊與消費」。品牌可據此決定要「拓展相似標籤」來爭奪市場,還是「避開競品標籤」來創造差異化定位,提升廣告轉換率。

Q6:品牌在找 KOL 合作時,AI 能如何評估其受眾契合度?

A:AI 智能廣告投手能分析特定頻道或 KOL 的受眾樣貌,產出精確的標籤清單。

品牌在合作前可先探索該 KOL 追蹤者的受眾標籤,確認其關注領域(如:理財、親子、科技)是否與品牌想鎖定的客群契合。這能有效避免只看粉絲數卻找錯客群的風險,讓行銷預算花在刀口上。

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