2026 年全球 RMN 市場規模突破 2039 億美元，被稱為數位廣告的第三波浪潮。本文整理國際趨勢與台灣在地現況，幫助品牌主與行銷長判斷零售媒體聯播網是否值得納入預算規劃。
繼搜尋廣告、社群廣告之後，第三波浪潮來了
數位廣告走過兩個世代：第一波是 Google 帶起的搜尋廣告，第二波是 Meta 主導的社群廣告。現在，業界正在談論第三波零售媒體聯播網（Retail Media Network，RMN）。
根據Coresight Research的預測，2026 年全球零售媒體市場規模將達到 2039 億美元，較去年成長 14%。 這個數字背後的邏輯很簡單：廣告主愈來愈不滿意「猜測式」的投放，而零售媒體提供的，是消費者已經在購物情境下的第一手數據。
對品牌主來說，這代表廣告不再只是「曝光」，而是可以精準觸及「正準備買東西的人」。
RMN 是什麼？為什麼現在這麼熱？
零售媒體聯播網，簡單說就是零售商把自己的顧客數據和媒體版位開放給品牌投放廣告。亞馬遜是最早、也是規模最大的例子，你在 Amazon 上搜尋產品，看到的贊助商品，就是 RMN 廣告的一種形式。
但 RMN 的價值不只是版位，更在於數據。
RMN 透過封閉迴路歸因（closed-loop attribution），將廣告曝光與實際購買行為直接串連，品牌可以追蹤從廣告印象到最終轉換的完整路徑，無論是線上還是線下購買。
這是傳統數位廣告做不到的事。Meta 和 Google 可以告訴你有多少人點了廣告，但沒辦法告訴你他們最後有沒有買單、在哪裡買。RMN 可以。
使用 RMN 與購買數據精準投放的品牌，投資報酬率比傳統廣告方式高出最多 6 倍。
2026 年國際 RMN 有哪些值得關注的趨勢？
1. 版位從線上延伸到實體門市
美國主要零售商正加速在實體店內建置數位媒體網路，Kroger 計畫在 2026 年大規模推展店內螢幕，Albertsons 也緊隨其後。預計到 2026 年底，店內媒體網路將從概念變成實際可運用的全國媒體預算管道。
品牌的廣告觸點，正在從手機螢幕延伸到消費者站在貨架前的那一刻。
2. AI 驅動自動化投放與受眾預測
2026 年的零售媒體將由「連結」而非「擴張」來定義，品牌從各自最佳化單一通路，轉向以統一數據與 AI 驅動的跨網路策略。能夠在數據整合與智慧決策上取得領先的品牌、代理商與零售商，將決定市場的走向。
3. 量測標準化成為最迫切的挑戰
各 RMN 平台目前各自建立量測解法，統一量測（unified measurement），也就是在特定時段內比較曝光組與未曝光組的實際提升效益——正逐漸成為主流。這有助於品牌更清楚地量化零售媒體對行銷目標的實際貢獻。
4. 平台碎片化是最大的執行痛點
儘管 RMN 成效顯著，行銷數據與分析團隊目前面臨的最大挑戰，是每個平台各有獨立的報表介面與指標定義，導致數據孤島、KPI 不一致，以及大量時間耗費在整合報告而非優化投放上。
台灣的 RMN 現況：機會與缺口並存
國際市場的 RMN 發展，台灣還在哪個階段？
現實是：台灣品牌普遍認知 RMN 的存在，但真正能系統性運用的不多。原因有三：
- 可用的在地第一方數據有限 台灣的零售數據分散在各通路，缺乏像亞馬遜或 Walmart 那樣完整的會員購買數據整合基礎。
- 媒體投放場域分散 LINE、Meta、Google、YouTube、戶外數位看板……品牌必須同時管理多個平台，整合難度高、管理成本大。
- 投放經驗難以累積為企業資產 廣告操作高度依賴個別執行者的經驗，缺乏系統性的學習與優化機制。
這三個問題，正是台灣 RMN 生態系目前最需要被解決的核心缺口。
從國際趨勢到台灣落地：Justar 數聚國際怎麼做？
面對這個缺口，紅門互動於 2026 年初正式成立子公司 Justar 數聚國際，致力於打造台灣首個 AI 驅動的零售媒體聯播網。
Justar 的核心差異在於三個面向：
- 以發票資料為基礎的在地第一方數據 整合超過 20 億筆合法合規的電子發票資料與 640 萬筆真實用戶交易行為，協助品牌建立精準受眾輪廓，涵蓋品類偏好、消費頻率與回購行為。
- AI 驅動的受眾預測與動態優化 除了分析過往購買行為，平台能進一步預測潛在購買可能性，自動生成受眾組合、動態調整預算與素材，持續提升廣告投資報酬率（ROAS）。
- 跨平台媒體聯播網整合 整合 LINE、Meta、Google、YouTube、智慧社區推播與戶外數位看板，品牌透過單一平台完成跨通路設定與成效追蹤，大幅降低管理成本。
品牌主現在可以做什麼？
RMN 不是大企業的專利，台灣中型品牌同樣可以從現在開始佈局。以下是幾個具體的起步方向：
- 盤點現有的第一方數據資產：你目前有多少會員資料？這些數據有沒有辦法對應到實際的購買行為？這是進入 RMN 的基礎。
- 設定明確的量測目標：進入 RMN 前，先定義成功的標準：是要提升新客轉換率、增加回購頻率，還是防禦競品的搶佔？不同目標，對應的 RMN 策略截然不同。
- 從單一通路試驗開始：不必一開始就全面部署。選一個數據最完整的通路，先測試 RMN 的實際效益，再逐步擴大。
- 評估在地數據夥伴：台灣的 RMN 生態系還在發展中，選擇有在地數據基礎與 AI 優化能力的合作夥伴，是縮短學習曲線的關鍵。
結語
零售媒體已不只是廣告的第三波浪潮，它正在成為整片海洋。問題已經不是「要不要進入 RMN」，而是「如何在對的平台上找到真正值回票價的方法。」
對台灣的品牌主與行銷長來說，現在是建立 RMN 能力的最佳時機——市場還在成形，先行者擁有更大的空間定義規則、累積優勢。
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（參考資料：Rockbot、AI Digital、Circana、The Drum、skai）