本內容由AMT亞太行銷數位轉型聯盟研究員整理，旨在分享全球最新的行銷科技、數位轉型和AI應用報告。本計劃由 宇萌數位科技 和 台灣實境科技創新發展協會 支持製作。
整理撰文：洪子翔 (Sam)｜出刊日期：2025-7-20
諮詢協助： 世新大學公共關係暨廣告學系 徐暄淯教授
當推薦變成壓力：演算法疲勞的時代來了
在演算法無所不在的今日，從購物推薦、內容推送、社群排序到 EDM 發送，我們的消費行為、媒體接收與品牌體驗，幾乎都由演算法決定。但越「精準」，反而讓消費者感到窒息。越貼近，越讓人想逃。
這種現象正成為全球行銷科技（MarTech）體系下，品牌互動策略所面臨的全新挑戰。如何在效率導向的推薦體系中，重新找回「人與人之間的真誠連結」——成為未來品牌力的關鍵命題。
消費者的反饋：演算法的準確，可能不是關鍵
研究顯示，即便演算法的判斷結果在客觀上表現優於人類，消費者依然更傾向相信來自「真實人」的建議。來自麻省理工學院的行為實驗指出：當推薦結果錯誤時，用戶對演算法的不信任感比對人類建議高出 30%。
這並非單一心理現象，而是來自一種潛藏的控制焦慮。消費者開始察覺「我的喜好被判讀」、「我的選擇正在被預測」，這種信任失衡讓他們開始主動「對抗」系統，包括清除 cookie、使用無痕模式、甚至故意搜尋與自己偏好無關的內容，以擾亂演算法。
這種「反演算法行為」（algorithm aversion）背後，是消費者對於數據被使用方式的疑問，以及對品牌是否尊重個人意志的深層不安。
品牌的壓力：效率與信任之間的平衡難題
行銷科技的初衷，是為了提升品牌效率與顧客體驗。但當效率超越信任、精準取代理解，品牌與消費者之間的關係便容易變質。台灣多家電商品牌在近年開始觀察到一種現象：即便行銷流程愈來愈精準、自動化流程愈趨完整，顧客的開信率、點擊率卻不升反降。
有專家指出，這其實是演算法「疲勞期」的徵兆。消費者逐漸對演算法「過於熱情」的舉動產生警覺，開始質疑每一則訊息背後的動機。他們不再願意被無條件預測，也不再輕易相信自動生成的內容。這正是品牌需要正視的警訊。
重新設計推薦系統：透明性與參與感缺一不可
面對信任流失的問題，品牌首要任務，是重建「推薦行為」的透明性。Spotify 就是一個案例：其在播放清單中註明「因為你喜歡某某歌手，因此推薦這首歌」，讓用戶理解推薦背後的邏輯，產生參與感與掌控感。
另一種策略，是透過「人機協作」的方式提升推薦體驗的溫度。例如，在推薦內容中加入人工策展欄位，或設計「編輯精選」、「本月手工推薦」等板塊，讓消費者知道這不只是冷冰冰的程式碼，更是有人參與過的選擇。
此外，也有品牌選擇加入「可控的隨機性」。如日本美妝平台 @cosme，在推薦區塊中特意保留一欄「隨機選品」，讓消費者保有「探索未知」的主動權，避免陷入過度預測的使用疲勞。
建立反饋機制：讓消費者擁有話語權
除了推薦透明，品牌還應強化用戶回饋的通道。現代消費者不僅希望被推薦，更希望能夠「對推薦提出意見」。許多內容平台與電商網站已經開始加入「不感興趣」、「這不適合我」等標記功能，讓使用者反向訓練推薦模型，並建立信任的迴圈。
這不只是技術升級，更是價值觀的轉換：從過去「品牌主導」的單向推薦，轉為「品牌協作」的雙向互動。真正的個人化，不應只是推得準，而是推得讓人覺得「這是我參與的結果」。
未來趨勢：從技術驅動轉向價值共創
演算法絕非洪水猛獸。它依然是現代行銷中不可或缺的利器，但品牌需意識到：演算法使用的成功關鍵，不是精準度，而是能否與用戶建立「價值上的共識」。
未來的 MarTech 將不再只追求 ROI 或自動化流程，而是回歸人本設計，強調數據倫理、互動真誠、選擇自由與情感連結。用戶不是資料來源，而是品牌價值共創的夥伴。
結語：科技的盡頭，是人心
行銷科技的本質，不是替代人性，而是協助品牌與人更好地理解彼此。當品牌能從「預測」走向「理解」，從「推薦」走向「共創」，才能在這個被演算法包圍的世界裡，建立真正可持續的信任關係。
消費者的反演算法行為，並不是對科技的否定，而是對品牌溝通誠意的考驗。而唯有理解這點，品牌才能在未來的MarTech生態中，穩固前行。
[參考資料]
- LeadsGeek AI Blog《Why People Distrust Algorithms Even When They Work》https://leadsgeek.ai/blog/click_share/
- CMR Berkeley《Humans or AI: How the Source of Recommendations Influences Consumer Choices for Different Product Types》https://cmr.berkeley.edu/