過去我們談行銷自動化，講的是「設定規則、觸發動作」，但 2025 年開始，一個全新概念正在改變遊戲規則：AI Agent。數位時代創新長黃亮崢 James 邀請 Appier 技術長陳明愉博士 Robert，深入探討 AI Agent 如何改變行銷人員的日常工作、組織如何因應重組，以及台灣 SaaS 新創在全球市場的機會與挑戰。

聽完這集你可以學到：

1.AI Agent 與傳統自動化的本質差異：傳統自動化是 Deterministic（制式化步驟），AI Agent 則是 Non-deterministic（非制式化）。過去你需要預先定義所有流程與介面，現在只需餵給 Agent 正確的資料、設定好目標，Agent 就能隨著資料與市場變化，每天自主決定該做什麼、怎麼做。

2.Appier 八大 Agent 的分工與協作：Appier 推出的八款 Agent 對應行銷組織中的不同角色——Insight Agent 如同資料科學家找出洞察、Audience Agent 建立精準受眾、Campaign Agent 規劃執行行銷活動、Director Agent 生成品牌影片素材、ROI Agent 追蹤廣告增量效益。這些 Agent 透過統一資料源與共同目標進行協作，形成完整的 Agentic Workflow。

3.從歸因到因果推斷的行銷測量革命：傳統歸因模型只能回答「誰獲得功勞」，無法回答「誰創造價值」。ROI Agent 採用 Hierarchical Bayesian 方法的 Media-Mix Modeling，能動態分析每個廣告管道的邊際效益，讓行銷人員知道每多花一塊錢能帶來多少實質營收增長，而非只是更多曝光。

4.行銷相關工作的角色轉型：創意人員從「生產者」轉為「策展者」，AI 負責執行、人類負責方向與品牌策略；投放專員需從執行升級為策略監督者，類似華爾街交易員的轉型；資料分析師則從 80% 時間清資料，轉為專注跨領域 domain knowledge 的洞察發掘。

5.AI Agent 的風險控制機制：透過多層次安全機制確保可控性，包括預算上限、決策範圍限制、異常偵測警報、人類審核關鍵決策。Agent 之間不會「打架」，因為它們基於同一份資料、服務同一個目標，最終決策權仍保留在人類手上。

6.第一方資料在 AI 時代的關鍵地位：當第三方 Cookie 逐漸退場，企業必須更細緻地收集每一個第一方資料點，包括 App 內的微小互動、線上線下資料整合。資料是 AI Agent 的燃料，沒有足夠的資料，再優秀的 Agent 也無用武之地。

7.中小企業的導入建議：不必從完整解決方案開始，而是找出組織中「最討厭做的事情」，例如售後客服或重複性報表，先從單一 Agent 切入。當團隊體驗到 AI 能解決痛點，對新工作模式的接受度就會開始上升。

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數位關鍵字221.從執行者到策略者！AI Agent 如何重新定義行銷人的工作價值 ft. Appier技術長陳明愉

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