凱絡媒體週報 ‧ 數位智庫

凱絡媒體 行銷暨策略傳播副總 / 曹君逸 Albert Tsao

圖片來源：Cognizant

＂對於 CPG 產業而言，品牌建構不能只單憑投放品牌廣告，而是必須整合品牌與零售觸點的效益。認清演算法邏輯與運作，以人為核心找到共存的法則，並透過數據治理、興趣記憶共築等關鍵行動，在當代媒體突破碎片迴圈。＂

演算法進入商業運作與媒體領域迄今已逾二十年，尤其在智慧型手機於 2012 年前後滲透率突破 50% 後更是關鍵轉折，社群平台與電商服務廣泛為人們大量使用，平台便逐漸以演算法掌控資訊排序與內容推薦，此後演算法徹底扭轉人們的消費視野和行為，不論是 Google 的搜尋引擎、Facebook 與 Instagram 的動態牆，或是 Amazon 與蝦皮的商品排序，品牌是否能「被看見」與「被選擇」越來越仰賴平台後台的演算邏輯，而非單純的廣告預算或內容創意。

CPG 品牌行銷重心轉移

根據 2025 年 Market Research Future 報告預估，全球 CPG (Consumer Packaged Goods，快速消費品) 市場規模將從 2024 年的 1.91  兆美元增至2035年的  2.8  兆美元，年複合成長率 (CAGR) 約為 3.56%；CPG 產業的龐大規模十分仰賴行銷、通路布局和創新動能，才以滿足市場中消費者不斷變化的偏好。

然而，演算法時代的變遷促使 CPG 品牌行銷策略的重心，由「曝光」與「記憶」轉向「可見性」與「演算法理解」。這意味著，當今品牌主再也不能僅靠投放媒體與創意包裝來吸引消費者，而是必須理解演算法評估內容價值的方法論、消費者如何依據推薦做出選擇，以及如何在高度競爭的內容海洋中突顯自己，並且必須採取更聰明的行銷策略、更敏捷的技術合作模式，來重新定義何謂「品牌價值」。

從集體記憶到演算排序

過去 CPG 品牌多依循著「共享規模 (Shared Scale)」的方式進行品牌溝通，而消費者透過電視、廣播等單一媒介同步接收相同訊息，品牌也能快速有效地建立知名度與形塑文化地位。

然而，這樣的行銷傳播環境早已崩解，品牌的溝通邏輯因應三個行銷時代而迫使做出調整：在「傳播時代」，品牌依靠電視、電台等大眾媒體建立集體記憶與文化影響力；隨著社群媒體與智慧型手機興起，「精準時代」讓行銷轉向強調個人化接觸與投資報酬率 (ROAS)；而進入當今的「演算法時代」，品牌不再主導訊息曝光，反而需與平台和 AI 共存競爭，爭奪資訊流中的可見性與演算排序位置。

圖片來源：Conjura

精準行銷伴隨高度個人化的體驗，然而過程中也犧牲了「共享性」與削弱「品牌文化建構」的基礎。當品牌主過度依賴演算法推薦，若有不甚，將淪為碎片化訊息的競價戰場。更值得我們深省的是，當所有品牌使用相似的數據模型與演算法策略，品牌之間的差異性反而被稀釋，陷入「平台平均值」的陷阱。

六大戰略建議：以人為核心，突破演算競技場

品牌若要走出當前同質化的困境，必須理解當前行銷邏輯已從「大眾傳播」走向「社群文化引擎」與「演算法接觸點競技場」，勢必需轉變內部思考架構、團隊合作形式與媒體規劃布局的機制。

這場轉變，要求品牌從 SEO 到社群互動，內容、格式到數據資料的標記，每個環節都成為影響未來品牌建構的關鍵因素。「人為核心」為凱絡媒體的商業運營核心，如何協助品牌穿越這個轉捩點，品牌主可據以下六大戰略建議進行策略升級與組織重整。

1. 品牌必須爭取能被演算法所用：行銷從「被看見」轉為「資料治理」

品牌必須強化基礎數據資料的架構，讓演算法能「看得懂」和「抓得到」相對應的品牌內容。這包括：

● SEO 優化與命名規範需維持一致性

● 結構化商品的標籤 (tagging) 和脈絡清晰的網站分類邏輯 (taxonomy)

● 所有和外部接觸點的連結策略 (link strategy)

此外，與 IT 部門共同建立數據資料通透架構，推動 AI 倫理委員會，確保資料治理合規，防止偏見與隱私風險，是品牌長期競爭力的基礎。

特別是在零售通路與電商平台是由演算法主導推薦排序、庫存配置、購物者視覺優先排序等任務，若品牌在基本數據資料品質的表現不佳，不僅影響搜尋排序，還可能讓商品無法出現在最關鍵的銷售時機中。

行動建議：進行「內容與數據資料庫優化」的大掃除，針對命名、連結與資料格式進行整體盤點與標準化。建立資料責任制度，確保各部門使用統一命名與分類邏輯，並與 IT 部門共建跨部門資料詞彙表與檢核流程。

2. 挖掘並投資具自我認同的社群：從專注「個人化體驗」轉向「共享文化經驗」

大數據與演算法無法看見人的情感與文化連結。品牌應善用興趣圖譜與行為傾向模型 (propensity modeling)，找出那些「因熱愛而凝聚」的社群，並投注資源建立長期互動。

凱絡媒體提出「成長地圖 (Growth Mapping) 」概念，是一套以文化社群為核心、數據驅動的策略工具，能同時結合兩大核心資料來源：一是「興趣圖譜 (Interest Graph) 」，描繪消費者關注的主題與文化參與；二是「傾向評分 (Propensity Scoring) 」，衡量不同社群對品牌潛在價值與轉換機率。透過這套模型，品牌可建構出一張動態的受眾地圖，識別出最具文化連結與成長潛力的社群，並據以優先配置行銷資源，進行差異化溝通。

這不僅能提升品牌參與度與回購率，更能在演算法難以觸及的同溫層中產生口碑效應與建立信任關係。例如，某 CPG 品牌可聚焦「永續生活愛好者」、「健身愛好者」、「媽媽社群」等具有強烈自我認同的族群，並透過深度內容、線上線下活動、創作者合作等形式培養長期對話與關係。

行動建議：建立品牌自己的興趣社群資料庫，跨部門整合 CRM、社群聆聽、搜尋分析等工具，作為品牌文化參與的基礎，並設計「社群文化角色圖譜」，明確定義品牌在各文化社群中的功能與意義。

3. 全面盤點消費者接觸點的投資效益：品牌建構與零售不再一切為二

儘管經濟下行限縮行銷資源下，品牌與消費者的接觸點卻愈來越多元廣泛，對於 CPG 產業而言，品牌建構不能只單憑投放品牌廣告，而是必須整合品牌與零售觸點的效益。這意味著：TikTok、Google Shopping、Amazon 購物助理、momo 等零售通路媒體，都必須能作為建構品牌力的一環。

圖片來源：Fast Company、momo Ads

研究顯示，許多 CPG 品牌在零售端投入大量預算，但缺乏整合性評估工具，導致預算配置過於片面，無法創造整體協同效益。因此，如何進一步透過觸點模擬與規劃工具，將所有接觸點放在同一座標系統中進行評估，從而找到最具加乘效果的投資組合策略，將是未來策略優化的重點項目。

行動建議：與媒體與零售合作夥伴共同盤點所有購買者旅程中的接觸點，建構全接觸點 KPI 評估模型。引入跨媒體規劃工具與數據儀表板，並設定「文化影響＋商業轉換」的雙軸評估準則。

4. 演算法需融入受眾和文化情境：不僅是媒體排程，而是體驗演算法

隨著行銷節奏加快、媒體平台碎片化，品牌若仍停留在傳統的媒體排程邏輯中，將難以因應瞬息萬變的市場情境與消費者期待，品牌必須建立一套動態規劃系統，能根據實際成效快速調整投放與內容，並與 AI 演算法協同運作。

前進 2026，「體驗演算法 (Experience Algorithms)」的概念將成為發展重心，「體驗演算法」不同於僅針對單一指標最佳化的一般演算法，而是融入「受眾體驗思維」與「文化脈絡」的整合性策略系統，能將內容策略與通路規劃同步整合，根據受眾屬性、時機脈動與媒體環境，自動優化每一個品牌接觸點的溝通方式，從而提供一套具有即時反饋與智慧調整能力的決策架構。

簡單來看，體驗演算法與一般演算法之間的區別：

● 一般演算法多用於特定任務的最佳化，例如推薦商品、排序內容、控制出價，著重的是單一指標的提升 (如點擊率、轉換率)。

● 體驗演算法則是整合性架構，它關注的是「品牌與消費者整體互動歷程」，將內容、通路、時間與受眾三者融合，以創造更完整、連貫、具文化深度的品牌體驗。

	一般演算法	體驗演算法（Experience Algorithms）
目的	完成特定任務或運算 如推薦、排序、分類	提供每位受眾在特定時機點上最適合的品牌接觸體驗
關注焦點	效率與正確性 如提升點擊率、轉換率	整合內容與通路，創造文化＋商業的整體感知效果
應用場景	商品推薦、媒體預算分配、內容排名等單一功能	動態調整行銷內容與媒體配置，創造多接觸點一致性體驗
是否動態優化	多為單點優化 如廣告出價	系統性優化品牌與受眾的整體互動歷程
是否融合人性洞察	主要依據數據與演算邏輯	結合人性洞察、文化語境與內容策略進行動態規劃

如果說，一般演算法讓品牌「出現在對的時間」；體驗演算法則讓品牌「在對的時間做對的事，對對的人說對的話」。在當前演算法主導內容分配的環境中，品牌若要被有效看見，必須確保每一次的曝光都能精準呼應使用者當下的需求、興趣與行為意圖。

行動建議： 建制跨部門的敏捷小組，專責即時監控與調整媒體表現，縮短決策與優化時間。並運用 A/B 測試、預測模型與即時投放平台，實現高度自動化與精準化的媒體運營。

5. 預測為核心的策略思維：擬定關鍵評估面向，視 KPI 為優化反饋指標

KPI 絕非行銷策略的終點，而是品牌持續調整與優化的反饋指標。在演算法驅動的行銷環境中，市場變化快速且難以預測，品牌若僅依賴過往成效資料來做事後檢討，將錯失許多即時反應的機會。因此，品牌必須轉向以「預測為核心」的策略設計思維。

所謂「成果預測式思維」，是建構一套具前瞻性、動態化的預測系統，能透過模擬不同情境與市場走向，事先掌握可能結果並據以調整戰術。這不僅包含傳統的銷售或觸及數據，還應涵蓋以下四大構面：

● 品牌健康指標 (Brand Health)：追蹤品牌知名度、好感度、信任度的變化，了解長期資產是否穩健成長。

● 文化與社會情緒監測：使用語意分析、社群聆聽工具掌握消費者情緒波動，提前掌握趨勢風口與風險訊號。

● 競爭環境模擬：建構「競品動作 vs. 自身應變」的模擬模型，評估市場內的資源轉移可能性。

● 即時行銷績效追蹤：建立儀表板 (Dashboard），串接多平台投放與成效資料，即時掌握投資效益與異常狀況。

行動建議：CPG 品牌應將 CRM、廣告與內容互動數據整合，導入 AI 預測模組，建立前瞻性的預測機制。同時，設定可隨市場調整的成功標準，如「品牌參與度提升5%」或「正向情緒達65%」等軟性指標，並建立「預測與實績」對比系統，持續校準策略與模型，強化行銷的敏捷與成效。

6. 重塑零售媒體的價值共創關係，累積長期競爭優勢

近年來零售媒體平台迅速成為品牌與消費者互動、轉換的重要戰場，尤其對 CPG 品牌而言，其角色已從單純的銷售通路，升級為品牌策略中的關鍵觸點。然而，多數 CPG 品牌仍處於被動角色，只是在競價過程中爭取版位或搶佔貨架能見度，導致零售媒體的潛力未能真正釋放。

對品牌而言，若想真正掌握零售媒體帶來的增長機會，應從「版位購買思維」轉向「互利共創思維」，以更主動、長期的策略模式參與其中，換言之，品牌應積極與零售商攜手合作，打造以消費者體驗為核心的數據整合與內容設計機制，例如：

● 提供零售端難以掌握的消費者輪廓、生活型態、潛在需求等洞察，幫助其進行品類升級與購物旅程優化。

● 與零售媒體團隊共創內容，不只是投放廣告，而是策劃原生內容、產品特點素材、沉浸式體驗等多元形式，延伸品牌敘事力。

● 利用品牌端的數據科學與 AI 模型能力，協助零售商針對自有平台進行動態推薦、促購路徑設計與庫存預測，創造雙方都受益的商業成果。

此外，在許多中小型通路尚未建立成熟零售媒體能力的情況下，品牌可主動出擊，協助建立基本的數據收集系統、商品曝光介面與報表機制，進而建立自己的分散式零售媒體網路，提升在長尾市場的能見度與影響力。

行動建議：品牌應化被動為主動，主動與零售商協作，成立資料共享機制、共同設計內容策略，並共創以顧客體驗為核心的成長模型。除了銷售轉換，也應將零售媒體的成效指標擴展至品牌互動、內容參與與顧客終身價值等層面，真正將零售媒體視作可投資的品牌資本，才能在這個演算法與零售整合的新時代中，真正取得長期競爭優勢。

掌握時代的脈動，前進品牌行銷的下一個十年

真正勝出的品牌，不是聲量最大的，而是最懂人性、懂技術、懂時代節奏的行動者。當資訊流、零售場域與文化參與全數由演算法重組，品牌行銷已不再是一場靜態溝通遊戲，而是一場必須持續演進、具備即時反應與深度理解的動態競賽。

圖片來源：Carat Global

前進下一個十年，品牌主與代理商都應重新審視自身內部資源與決策邏輯；演算法並非敵人，而是一套新的品牌現實，它可以限制能見度，也可以放大價值關係，在這場轉型過程中，最關鍵的不是預算規模，更考驗品牌趨勢洞察，品牌組織、策略、技術與文化之間的整合力，以及當代行銷人是否具備「重新定義策略」的勇氣與行動力。

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