重點摘要
- TikTok 在歐洲推出 Streaming Ads 與 New Title Launch 兩大新廣告格式，運用 AI 與高意圖訊號優化娛樂行銷的轉換率。
- Streaming Ads 針對串流平台設計，能根據用戶觀看歷史推薦最相關的影視內容，支援輪播與媒體卡片格式。
- New Title Launch 鎖定高意圖受眾，利用類型偏好與價格敏感度數據，將新片上映或賽事直播的關注度轉化為票務與訂閱銷售。
- BookTok 暢銷榜與影視改編的連動效應被證實能顯著提升 ROI，如 Prime Video 的《Maxton Hall》案例所示，內容趨勢直接驅動商業變現。
在數位廣告的戰場上，娛樂產業的行銷預算過去往往陷入「廣撒網」的誤區。片商與串流平台習慣追求巨大的曝光量（Impressions），卻難以精準追蹤從「看到預告片」到「實際買票或訂閱」的轉換路徑。TikTok 此次針對歐洲市場釋出的新廣告工具，標誌著娛樂行銷正從單純的品牌聲量戰，轉向更為硬核的成效型廣告（Performance Marketing）。作為數據分析師，我看見的不僅是新版位，而是 TikTok 試圖將用戶的內容消費行為，直接與廣告投放邏輯進行底層串接的野心。這意味著，未來的娛樂行銷 ROI 優化，將更依賴演算法對用戶興趣訊號的即時解讀，而非傳統的人口統計學標籤。
告別盲目投放：串流媒體的 AI 精準化進程
對於串流影音平台（OTT）而言，獲客成本（CAC）的居高不下始終是痛點。TikTok 推出的 Streaming Ads 核心價值在於導入了 AI 驅動的推薦邏輯。與傳統展示型廣告不同，這套系統會分析用戶在 TikTok 上的互動歷史——他們停留在哪類短影音、點讚了哪些創作者——進而動態推送最符合該用戶口味的影視作品。
這種「千人千面」的投放機制解決了內容庫存（Content Library）過於龐大導致的推廣難題。新格式允許在單一廣告體驗中展示多個標題（最多四個標題的輪播或媒體卡片）。從數據層面來看，這能有效降低廣告疲勞（Ad Fatigue），並透過提供多樣化選擇來提升點擊率（CTR）。當 80% 的用戶表示 TikTok 會影響他們的串流選擇時，利用 AI 將這種「影響力」轉化為精準的「點擊」，是優化廣告支出的必然路徑。這不再是強迫用戶看廣告，而是基於興趣圖譜的內容服務。
鎖定高意圖訊號：從文化時刻轉化為實際票房
另一個新工具 New Title Launch 則展現了 TikTok 在全漏斗行銷（Full-Funnel Marketing）中的野心。這項工具針對的是電影首映、新一季影集上線或體育賽事直播等具有時效性的「高風險」行銷活動。其背後的技術亮點在於引入了「高意圖訊號」（High-intent signals），特別是「價格敏感度」（Price sensitivity）這一指標。
在廣告投放策略中，能夠識別出哪些用戶是「願意付費」的高價值受眾至關重要。New Title Launch 不僅依賴內容偏好，還整合了用戶的消費行為數據，協助廣告主在關鍵的發行窗口期（Launch Window）精準觸及那些最可能採取行動的觀眾。這直接將行銷目標從單純的「製造話題」拉升至「驅動銷售」，無論是電影票務還是付費訂閱，這種基於行為數據的定向投放，能顯著優化每次行動成本（CPA）。
內容資產的變現邏輯：BookTok 的數據價值
我們不能忽視 TikTok 同步推出的 BookTok 暢銷榜與其對影視改編的影響。從數據分析的角度來看，BookTok 不僅是一個社群標籤，更是一個經過市場驗證的 IP 孵化器。新聞中提到的《Maxton Hall》案例是一個教科書級的 ROI 模型：從 BookTok 的熱門話題轉化為 Prime Video 的全球收視冠軍，再反哺實體書銷量。
對於廣告主而言，這揭示了一種更高效的資產評估邏輯。過去我們在投放廣告時，創意素材往往需要從零測試（A/B Testing）。現在，BookTok 上的熱門內容本質上已經完成了「市場前測」。當行銷人員推廣由 BookTok 趨勢改編的影視作品時，他們面對的不再是冷啟動受眾，而是一群已經帶有強烈情感連結與高涉入度的溫熱流量。這種利用原生社群數據來預判廣告成效的策略，能大幅降低投放風險，並提升轉換率（CVR）。這證明了在內容生態中，數據的流動性就是變現的關鍵。
娛樂行銷的 ROI 戰場轉移與實務應對
雖然上述功能目前主要在歐洲市場推出，但對於亞洲及台灣的行銷人員來說，這套邏輯預示了必然的趨勢。在台灣，Netflix、Disney+ 與本土 OTT 競爭激烈，且電影行銷高度依賴社群口碑。我們必須意識到，單純依賴「預告片廣播」的時代已經結束。
針對現階段的操作，我建議廣告主應開始調整數據收集策略。即使沒有 New Title Launch 工具，我們也可以透過設置更精細的自訂受眾（Custom Audiences）來模擬這種效果。例如，利用 TikTok 的 Pixel 或 API 追蹤用戶在品牌官網上的特定行為（如查看場次、加入片單），並將這些「高意圖訊號」回傳至廣告後台進行類似受眾（Lookalike Audience）的擴展。此外，應更重視「信號資產」的累積，將用戶對特定類型內容（如恐怖片、韓劇片段）的觀看時長作為核心定位指標，而非僅僅依賴年齡或性別。未來的勝負，將取決於誰能更聰明地利用演算法，將內容熱度轉化為財務報表上的實質數字。