專案挑戰： 接收數億筆回傳數據 效能不足以運算龐大數據 系統難以維護及檢測 TenMax 是一家數位廣告公司，每日皆需要接收來自各大媒體平台超過 10億條的數據記錄，在還未將數據分析架構遷移至 GCP 前，主要使用 Spark 和 cron 來傳輸和處理來自多個渠道的數據，以生成報告，但往往得花費極高的時間成本，才能獲取運算結果，並且在數據傳輸過程中如有錯誤，也無法達到即時回報機制，需等到所有傳輸作業完畢後，才能得知結果的成敗，導致開發人員在除錯時耗費許多等待時間 透過 Google Cloud 高效傳輸、儲存及數據分析效能，提昇3倍數據處理效率 cacaFly Cloud AI+ Center 協助 TenMax 將Spark上的工作搬遷到 Cloud Composer 上，透過將工作拆分為數個子任務(Task)，只要任務出現錯誤，工程人員能夠即時收到通知，提昇維護的效率。 在數據儲存及運算上，雲端智能中心協助 TenMax 導入 Cloud Storage 及 BigQuery，透過 Cloud Storage 集中存放數據再加載到 BigQuery 做高效能分析，經實際測試後，透過 BigQuery 做分析，整體運算時間加快了三倍的速度，讓前線廣告投放人員能即時取得最新的分析結果，有效提昇對於市場的掌握。 「 Google Cloud 擁有廣泛的雲服務以及對於建構數據倉儲的解決方案，相當契合 TenMax 在業務上 Agile BizDevOps 的精神，讓 TenMax 能夠更快、更可靠地做出廣告市場決策」 TenMax – Richard Hsiao, VP Engineering

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

專案挑戰： 單一 VM 無法承受瞬間流量，急需優化資料庫架構 各團購主產品與文案風格迥異，難以管理產品分類 數據多樣且分散，無法及時轉化為有用洞察 樂樂團購（LeLeBuy）訂單管理平台擁有數千名活躍賣家用戶，透過便捷且高效的線上市場，連結買家與賣家。其專屬的訂單 管理系統可自動整合 LINE、Facebook 社團與粉專，以及蝦皮 賣場，為賣家提供更便利的訂單管理功能。 COVID-19 疫情期間，團購熱潮席捲全台，LeLeBuy 的平台使用量激增，面臨前所未有的流量挑戰。為了應對不斷增長的需求，LeLeBuy 選擇與 cacaFly 攜手合作，啟動數位轉型計劃，將基礎設施全面升級至 Google Cloud Platform (GCP) 雲端服務，為未來的穩定運營與長遠發展奠定堅實基礎。 彈性應對高流量，LeLeBuy 用 Cloud SQL 重塑資料庫優化架構 LeLeBuy 起初已使用 Google Cloud Platform (GCP)，但隨著平台商品列表超過 2000 萬筆，並且所有數據都集中在單一虛擬機（VM）中，這台設備需要處理用戶資訊、購買資料等多種業務項目，導致頻繁出現流量過載的情況。因此，LeLeBuy 面臨著如何高效管理和分析快速增長的數據集的重大挑戰。 為了解決這些問題，cacaFly 的 AI 顧問團隊對 LeLeBuy 的資料庫進行了架構上的升級，將資料庫分離並採用 Cloud SQL 等雲端資料庫解決方案，顯著提升了服務與數據的處理速度。現在，VM 專注於支援網站服務，Cloud SQL 專注於資料的讀寫，新的架構有效提升了服務平台的整體效能。 透過這次轉型，LeLeBuy 不僅順利實現了雲端升級，還將 GCP 的強大功能，如 Cloud Storage、Cloud SQL 和 Compute Engine，無縫整合進平台運營中。這使得 LeLeBuy 能夠在高流量時段靈活調配資源，保證平台的穩定運行，也降低了維護與管理資料庫的人力成本，同時顯著提升了數據儲存的安全性和運算效能。 突破團購數據瓶頸，Gemini AI 驅動 LeLeBuy 團購平台簡短標籤分類時間 70% LeLeBuy 平台聚集了眾多團購主，面臨著複雜的數據整合挑戰。在團購平台的運營中，每位團購主撰寫的文案風格和商品分類定義千差萬別，這對商品的分類整理以及資料後續分析造成了極大的挑戰。一些團購主的文案生動有趣，充滿創意，而另一些則以功能導向為主，偏向理性描述。這些差異不僅影響商品的準確分類，也使數據分析的效率與準確性大打折扣。 為解決此問題，cacaFly AI 顧問團隊運用 Google Cloud 工具 BigQuery ML，直接在 BigQuery 環境中使用 Gemini Flash 模型，為 LeLeBuy 近半年平台數據進行深度分析。BigQuery 與 Gemini 的整合讓我們能在同一環境內運用大型語言模型處理結構化數據，充分發揮 BigQuery 的高效運算能力。團隊透過提示工程（Prompt engineering），針對 LeLeBuy 業務需求優化提示語，確保 Gemini 精確執行分類任務。我們利用 BigQuery 打造全自動化流程，從數據導入到分類輸出皆在 BigQuery 中完成，減少人工操作並確保分類結果一致性。最終建立高效自動化分類系統，準確識別商品類別與產地資訊。 在數據可視化方面，我們利用 BigQuery 與 Looker Studio 的整合，客製化開發 Looker Studio 模板，實現即時數據洞察。透過 BigQuery 的數據處理效能和 Looker Studio 的可視化工具，客戶能快速識別頂尖團購主與熱銷品類。這套系統還能自動產出精準的趨勢分析報告，從市場表現到消費者偏好，一目了然，為平台的決策層提供強有力的支持。同時，藉由這些洞察，平台得以優化產品推薦策略，有效提升運營效率與用戶滿意度，讓數據不僅停留於分析，更成為推動業務增長的核心引擎。 透過此 AI 驅動的數據解決方案，LeLeBuy 實現了多項具體效益：產品標籤處理時間大幅縮減 70%，平台用戶滿意度提升 25%。更重要的是，這套系統建立了可持續發展的數據分析基礎，不僅優化了現有的推薦機制，更為 LeLeBuy 的數據驅動決策提供了紮實的技術支援，創造持續性的商業價值。 「cacaFly 技術顧問團隊結合 Gemini 與 BigQuery 的強大功能，成功將我們的數據轉化為具行動力的洞察，不僅大幅節省了時間，還顯著推動了我們的業務成長。」_LeLeBuy CEO Alex