專案挑戰：
- 系統擴展性與效能限制
- 推薦內容更新頻率不足
- 個人化推薦能力下降
vocus 是新銳數位股份有限公司於 2015 年推出的一個專為創作者打造的平台。該平台提供創作者多元化的工具來分享內容並變現。隨著平台用戶持續擴展，vocus 面臨如何從龐大的內容中，精準推薦用戶感興趣內容的挑戰。傳統推薦系統因泛化問題，無法滿足用戶日益增長的多樣化需求，導致用戶體驗下降，並影響平台的留存率。
vocus 原先環境主要部署在AWS，而近來開始使用 Google Cloud Plarform 的關鍵在於 GCP 提供更簡化的數據整合流程。雖然 AWS 提供類似 BigQuery 的 Redshift 服務，但每日數據需經過多重整理才能進入 Amazon Personalize，流程相對複雜且費時。而 GCP 則透過 GA4 與 BigQuery ML 和 Vertex AI 的無縫整合，使其數據能更易用且大幅減少轉換處理工序，因而顯著縮短了 Go-to-Market 時間。透過採用混合雲策略，vocus 結合各平台的優勢，成功提升了系統效能，並取得比原先環境更出色的成果。
借力 GCP 打造精準推薦，提升點擊 15% ，月停留時間成功增價至 20,000 分鐘
vocus 在華文創作市場已經具備單月 700 萬不重複訪客的量體，為了應對 vocus 平台快速成長帶來的內容增長和用戶需求多樣化挑戰，cacaFly 與 GCP 攜手，替 vocus 成功導入了一套專屬於 vocus 的智能化推薦模型。
藉由 GCP Agent Builder，網站主能夠深入分析用戶的瀏覽紀錄、點擊行為與收藏數據，精確掌握每位用戶的偏好，透過結合文章標籤、主題及相似度進行分析，為用戶生成個人化推薦，使其在首頁即可看到與自己興趣高度匹配的文章，增強了內容的相關性和吸引力。
透過 Vertex AI ，我們不斷進行 A/B 測試及推薦模型優化，確保推薦策略能夠有效提升用戶滿意度，進一步增加互動參與。
自從這套推薦系統推出後，vocus 進一步分享了他們的顯著成效：
- 閱讀時間與點擊量提升 15%：個人化推薦讓用戶更專注於相關內容，提升了用戶的互動參與。
- 月總停留時間增長 20,000 分鐘：用戶停留時間顯著增加，促進平台的活躍度。
- 提升內容曝光：更多優質內容被精準推送至適合的目標受眾，確保內容不會被忽視，有效提升了平台的流量與曝光度。
vocus 下一步：用數據驅動品牌增長，優化 700 萬名用戶的轉換漏斗策略
隨著 vocus 用戶不斷增長，平台累積了大量讀者與創作者的偏好數據，面臨的挑戰是如何將 700 萬用戶轉化為活躍使用者。藉助 AI 和機器學習技術，vocus 能夠為每位用戶提供精準的內容推薦。cacaFly 利用 GCP 的 BigQuery 和 Workflows，協助 vocus 讓所有訓練資料的流程與模型的訓練高度自動化，並降低 40% 維護成本。且 Agent Builder 具備高彈性，能夠隨 vocus 擴展需求無縫運行，未來還將支持客戶快速生成與部署定制化方案，提升營運效率並創造更大價值。
「cacaFly 協助 vocus 導入 GCP Agent Builder，讓我們的系統能夠深入分析用戶行為，精準推薦個人化內容，大幅提升用戶的閱讀時間和點擊率達 15%。此舉不僅提升了 vocus 平台的用戶體驗，更有效地將優質內容推送到對的讀者手中，為平台帶來了更高的曝光率和用戶黏著度。」_vocus CTO Ken
