近年東協及南亞市場經濟高度成長，除擁有大量人口紅利，主要消費者皆相對年輕且屬於網路原生世代。這群消費者從小就生長在擁有各式數位產品的環境，網路社群媒體關係和虛擬世界的價值觀，深深影響這個世代的自我認同以及消費習慣。 

　面對後疫情時代東協及南亞市場消費行為的改變與市場挑戰，傳統針對歐美市場推廣產品的行銷策略、流程及傳播模式可能不再適用。對於我國出海至當地目標市場的中小企業來說，如何在當地社群媒體打造吸睛的品牌圖像內容，是與當地網路原生世代消費者進行溝通和行銷的關鍵。 

　在東協及南亞市場，因網路社群媒體高度發展、消費者習慣應用智慧型手機拍攝圖像內容，他們在社群上分享的內容已經由傳統文字，轉向圖像、影片，如限時動態等等。因此，商業發展研究院行銷與新媒體研究所應用並深化近年來逐漸成熟的「AI圖像辨識技術」，針對網路社群媒體上海量、擁有高度討論聲量的產品圖像進行分析，並且建立模型，洞察網路上最具討論聲量，受到消費者追捧的產品包裝、屬性型態及趨勢，以協助業者進行選品，並企劃前進目標市場具人氣及話題性的產品，進而打造吸睛的網路社群圖像內容，吸引當地消費者及潛力買家的青睞。 

　我們進一步將網路社群上，擁有高度討論聲量的產品社群圖像內容，拆解為人物、產品及使用場景（情境）等結構元素，發展圖像特徵辨識技術，來進行特徵標籤、建立及訓練模型，再針對社群上的海量圖片及圖像資料進行分析，並持續優化。 

　以往進行圖像辨識，多半使用屬於深度機器學習中的「卷積神經網路」（CNN）技術，針對影片圖像中的物件進行迅速辨識及分類。然而，社群媒體影片及圖像內容包含的物件相當複雜，如果使用傳統的卷積神經網路技術分析，不僅需要進行多次偵測，也會耗損大量運算資源。 

　有鑑於此，商業發展研究院行銷與新媒體研究所發展出全新的AI圖像辨識技術，可在更短的時間內，運用更少的運算資源，就能針對影片或圖像中的物件進行迅速辨識及分類。透過該技術，我們得以針對網路社群上擁有高度討論聲量的產品圖像，進行深度機器學習、特徵辨識並建立模型。 

　例如在海量圖片中，透過AI圖像辨識技術，我們可以洞察市場上最熱門的產品型態。假如你是美妝保養品業者，透過圖像辨識分析可以發現，「安瓶型態」的面膜或包裝設計，運用「滴管」的圖像來傳達補水概念，是現在東協，以及南亞市場社群媒體上能引發話題的產品型態。這樣的數據分析結果，就可以協助我國業者重新包裝產品，向消費者及潛力買家溝通品牌的市場性，發展出吸睛的社群媒體行銷內容。 

　透過發展全新的AI影像辨識技術，藉由洞察網路社群上有產品相關主題、屬性特徵的海量影像圖片，整合圖像分析及文字分析數據，將可協助我國出海至東協及南亞市場的業者，精準洞察當下網路上最具討論聲量、最受消費者追捧的產品包裝、屬性型態、使用場景及趨勢，並將社群媒體內容的圖文轉化為商情資訊，協助業者在後疫情時代，即時掌握市場社群趨勢，打造吸睛的品牌行銷內容，在圖像世代贏得先機。

(商業發展研究院行銷與新媒體研究所組長 康耕輔)

原文刊登：110/07/22－工商時報／A6名家評論