（台泰時報3月15日電）人工智慧（AI）正快速改變數位行銷模式。最新研究指出，隨著「AI代理」（AI Agent）與大型語言模型（LLM）技術發展，泰國企業正面臨資料整合與行銷策略轉型的關鍵時刻，其中資料集中化被視為提升AI應用效率的重要基礎。

調查顯示，目前約81%的泰國行銷人員已開始使用AI技術，但在實際應用中仍面臨個人化行銷（Personalization）不足的問題。主要原因並非AI模型能力，而是企業內部資料架構分散，形成所謂「資料孤島」（Siloed Systems），導致資料品質與整合度不足，使約85%的行銷活動仍停留在大眾化投放模式，難以精準鎖定目標客群。

在消費者端，市場期待也正在改變。現代消費者希望能像與大型語言模型對話般，即時與品牌互動。然而調查顯示，仍有55%的泰國行銷人員無法即時回應顧客需求，原因多與系統技術限制及無法即時取得完整資料背景有關。

專家指出，解決問題的關鍵在於「資料集中化」（Data Centralization）。企業若能整合資料基礎架構，將更容易導入進階技術，例如AI代理系統。研究顯示，成功整合資料系統的企業，在行銷自動化能力上可比資料分散的企業高出約60%。

อภิสิทธิ์ คุปรัตน์表示，在當今多數企業都能取得相同AI模型的情況下，真正的競爭力將來自於企業是否能提供準確且完整的資料背景，使AI能做出更有效的分析與回應。這也標誌著行銷模式從傳統自動化，轉向能自主分析與互動的「Agentic Marketing」。

另一方面，AI技術也正在改變搜尋生態。研究指出，目前約有一半的搜尋結果已受到AI摘要功能影響，使消費者能直接獲得整理後的答案，導致傳統行銷漏斗（Marketing Funnel）上層縮小，消費者越來越傾向直接透過AI工具做出購買決策。

在此趨勢下，約86%的泰國行銷人員認為AI正在重塑搜尋引擎最佳化（SEO）策略。調查顯示，已有83%的企業開始調整內容策略，導入「答案引擎最佳化」（Answer Engine Optimization, AEO），以確保品牌內容能被AI平台如 ChatGPT 或 Google AI Overview 正確引用與整合。

專家指出，隨著AI逐漸成為消費者搜尋與決策的重要工具，企業若無法即時調整資料架構與內容策略，未來在數位市場競爭中恐面臨更大壓力。

圖片來源：Post Today