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Appier 宣布全產品導入 Agentic AI 架構,八大 AI 智慧代理人提升行銷 ROI

Appier 宣布全產品導入 Agentic AI 架構,八大 AI 智慧代理人提升行銷 ROI

以 AI 技術聞名的 Appier(沛星互動科技),宣布旗下全線產品正式導入 Agentic AI 架構,並推出八大智慧代理人(AI Agents),全面強化數位廣告投放、個人化推薦與資料整合效率。根據官方數據,導入後品牌平均行銷投資報酬率(ROI)可望提升高達 3.3 倍。

這是 Appier 自成立以來最大規模的技術升級,也象徵企業 AI 正式邁向「自主執行、多目標優化」的新階段。

AI 不只是輔助,是可以獨立完成任務的「Agent」

與過去單點式的 AI 功能不同,Appier 推出的八款 AI Agents 能夠根據目標自主策劃、執行、調整行銷任務,具備「觀察→決策→行動」的能力:

・ Coding Agent(AI 互動素材專家):自動撰寫程式碼生成可玩廣告與互動式影音,讓用戶先行體驗應用程式或產品核心功能,以遊戲式互動提升轉換率與安裝數。

・ Director Agent(AI 創意導演):能結合大型語言模型與生成式 AI,迅速產出廣告創意、品牌影片與互動內容,並同步控管風格與合規要求。

・ ROI Agent (AI 成效專家):透過媒體組合模型 (Media-Mix Modeling) 自動化執行增量測試,即時找出廣告形式、創意類型與投放版位間的因果關係,最大化增量效益與營收成長。

・ Campaign Agent(AI 行銷專家):最佳的行銷夥伴,以深厚的產業知識及品牌數據為核心,將行銷活動從規劃到執行,全程自主學習與優化。

・ Sales Agent(AI 銷售專家):全年無休的線上銷售員,能透過對話式洞察消費動機、智慧推薦商品,帶動轉換並提升客單。

・ Service Agent(AI 客服專家):能依據品牌知識庫提供即時與全天候的支援,強化顧客留存,深化互動與建立忠誠度。

・ Audience Agent(AI 受眾分析師):專精於顧客分群洞察,能提供最精準的受眾規劃及成效預測,找出分眾策略,創造營收新動能。

・ Insight Agent(AI 資料科學家):即時將數據轉化為可視化的洞察,協助品牌突破成長瓶頸,規劃最佳成長路徑,並作為驅動各項 Agent 的加速引擎。

Appier 執行長游直翰表示,Agentic AI 架構的設計理念是「讓 AI 不只是幫忙,而是能獨立完成行銷任務的團隊夥伴」。

日立家電、LANEIGE 已搶先導入

這次改版並非紙上談兵,已有多家企業率先上線。

在台灣,日立家電(Hitachi Global Life Solutions)透過 Appier 提供的 AI Agent,加速生成品質與創意兼具的商業影片,大幅節省傳統百萬預算與數月拍攝時間;DK Shoes DK 呼吸空氣鞋則透過 AI Agent 將原需一天的作業縮短至一小時內;韓系品牌 LANEIGE 蘭芝也已導入 Appier 解決方案,強化廣告與個人化行銷效能,推動 ROI 躍升 3.3 倍。

Appier 指出,這些代理人是建立在多模態 AI 模型上,結合圖像、文字與語音理解能力,未來也將與影音生成、影片廣告投放等應用整合。

打造品牌自己的「行銷 AI 團隊」

這次推出的八大智慧代理人,分別對應 Appier 旗下三大產品線(廣告、個人化、資料雲):

產品線 AI Agent 功能
Ad Cloud 廣告雲(AIBID, AIXPERT, RETARGETING, AdCreative.ai ) 可玩廣告與商業影片等創意素材生成、精準廣告投放、自動投放優化
Personalization Cloud 個人化雲(AIQUA, AiDeal, BotBonnie) 行銷活動規劃執行、智慧推薦商品、即時客服支援、行為預測、即時個人化推播、互動設計
Data Cloud 數據雲(AIXON, AIRIS) 數據整合、預測分析、顧客分群、商業洞察

 

換句話說,用戶只要導入 Appier 工具,就像組了一支能 24 小時不斷優化的 AI 行銷團隊。

Appier 成立於台灣,2021 年於日本東證上市,是亞洲少數跨足多國的 AI SaaS 服務公司,客戶遍及日、韓、東南亞與歐洲地區。

此次全線升級 Agentic AI,不僅強化其產品競爭力,也讓台灣 AI 應用技術在全球市場佔有一席之地。未來 Appier 將持續擴展多模態 AI 能力,搶攻影音內容與跨平台數據整合的新藍海。

 

 

 

janus
作者

PC home雜誌、T客邦產業編輯,曾為多家科技雜誌撰寫專題文章,主要負責作業系統、軟體、電商、資安、A以及大數據、IT領域的取材以及報導,以及軟體相關教學報導。

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