行銷科技平台 Optimizely 於 2026 年 9 月 1 日正式宣布，推出一系列專為行銷領域設計的後訓練人工智慧模型（Post-trained AI models）。有別於市場上普遍依賴通用型大型語言模型（Large Language Models, LLMs）的現狀，Optimizely 此次發布的新技術，旨在為行銷人員提供更精準的工具，確保在執行各類行銷任務時，能選擇最合適的模型，進而以更低的成本實現與尖端技術同等的品質水準。
長期以來，行銷人員在運用生成式 AI 時，往往受限於通用型大型語言模型（Large Language Models, LLMs）的廣泛性，導致在處理特定行銷需求時，成效與成本難以取得平衡。Optimizely 此次推出的後訓練人工智慧模型（Post-trained AI models），正是為了克服此一痛點。該系列模型並非單一架構，而是針對行銷工作流程中的不同環節進行了深度優化，讓企業能夠根據具體任務的複雜度與需求，靈活調度最合適的運算資源，避免資源浪費。

透過這種「適才適所」的策略，行銷團隊不再需要為了簡單的文案撰寫或數據分析，而動用昂貴且龐大的通用模型。Optimizely 強調，這套系統的核心價值在於將 AI 技術與行銷專業深度結合，透過後訓練技術的加持，模型在理解品牌語氣、行銷目標及受眾偏好上，展現出更為細膩的表現。這種專用化的設計，不僅提升了工作效率，也讓行銷人員能將更多心力投入於策略規劃，而非繁瑣的提示詞（Prompt）調整。

尖端品質與成本效益的完美平衡

在企業追求數位轉型與 AI 導入的過程中，成本控制始終是關鍵考量。Optimizely 此次推出的解決方案，主打在維持尖端（Frontier-level）品質的前提下，大幅降低營運成本。對於行銷部門而言，這意味著企業可以在不增加預算的情況下，擴大 AI 的應用範圍，從內容創作、廣告投放優化到客戶體驗管理，皆能透過這些高效能模型獲得顯著的品質提升，進而創造更高的投資報酬率（Return on Investment, ROI）。

這項技術突破的背後，反映了行銷科技產業對於「專用模型」需求的日益增長。Optimizely 指出，通用模型雖然功能強大，但在處理高度專業化的行銷場景時，往往會出現「殺雞焉用牛刀」的現象，且運算成本高昂。新推出的模型家族透過針對性的訓練，成功在效能與成本之間找到了黃金交叉點。這不僅讓大型企業能更有效率地管理行銷預算，也為中小型企業提供了接觸頂尖 AI 技術的機會，縮小了數位行銷領域的技術落差。

重新定義行銷科技的未來發展方向

隨著 Optimizely 這一系列專用模型的問世，行銷科技（Marketing Technology, MarTech）領域的競爭格局預計將產生深遠影響。過去，行銷人員在選擇 AI 工具時，往往面臨「功能強大但昂貴」或「價格親民但品質不足」的兩難。Optimizely 透過提供一套完整的模型生態系，成功打破了這一僵局，為行銷人員提供了更具彈性與競爭力的選擇，也標誌著 AI 應用正式進入「垂直領域深耕」的全新階段。

展望未來，Optimizely 將持續優化其 AI 平台，確保這些模型能隨著行銷趨勢的演變而不斷進化。對於企業客戶而言，這不僅僅是一次產品升級，更是一場關於如何運用 AI 提升品牌競爭力的策略轉型。透過將尖端 AI 技術與行銷專業知識進行深度整合，Optimizely 展現了其在行銷科技領域的領導地位，並為全球行銷人員提供了一套兼具品質、效率與成本優勢的強大工具，預期將引領市場邁向更精準、更具效益的行銷新紀元。

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原始資料來源: GO-AI-6號機
Date: September 1, 2026