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國立政治大學 傳播學院碩士在職專班 陳百齡所指導 陳順吉的 媒體大數據時代下數據融合對媒體代理商企劃人員的挑戰與因應策略 （2020），提出2018 台灣 媒體代理商 排行 榜關鍵因素是什麼，來自於媒體企劃、媒體數據、數據融合、大數據、抽樣數據、資料庫、媒體代理商、數據斷鏈、數據生態系、私域流量。
而第二篇論文國立政治大學 經營管理碩士學程(EMBA) 詹文男所指導 鍾嘉玲的 台灣市場網紅媒合智能推薦平台差異化策略之研究 （2018），提出因為有 網紅行銷、網紅媒合、網紅媒合智能推薦平台、行銷科技的重點而找出了 2018 台灣 媒體代理商 排行 榜的解答。
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媒體大數據時代下數據融合對媒體代理商企劃人員的挑戰與因應策略
為了解決2018 台灣 媒體代理商 排行 榜 的問題，作者陳順吉 這樣論述：
媒體執行往往是行銷策略的核心，費用占比高，被企業端高度重視。媒體代理商的媒體企劃人員，依賴數據進行分析、企劃與效益評估，以持續優化媒體投放效益，藉此與客戶溝通、並贏得信賴。大數據時代來臨，雖可得到更多數據，但媒體環境的改變與消費者媒體接觸模式的改變，導致對數據需求更多，數據不足的情況更明顯，也提高數據取得與整合的難度，讓媒體企劃面臨更大的挑戰。本研究透過半結構性的質化訪談，與五位在知名媒體代理商企劃總監級以上的資深媒體企劃人員進行深度訪談，並以圖表動態互動的數據融合平台提供受訪者體驗，發現數據生態系、數據斷鏈、私域流量等因素讓媒體企劃人員在數據取得與數據整合都面臨挑戰。媒體代理商在因應方式上
，除既有的調研資料庫外，加入網路社群資料庫也成趨勢，部分媒體代理商也提供「自動化報表」等方式以對應新時代下的媒體數據應用，提升與客戶溝通的效率，並自我期許能逐步轉型為客戶的行銷顧問，角色從「數據蒐集者」到「意義生成者」，讓數據發揮更大效益，提升知識價值，以持續深化媒體代理商對客戶的價值。雖然數據融合模式是媒體企劃在數據應用的理想模式，但現實仍離目標很遠。本研究發現，除數據與技術的阻礙外，人的因素更是一大挑戰，這包含信賴議題，以及對數據融合是否有共同務實的認知。就實踐意涵上，媒體企劃數據融合是「ㄧ個不斷努力對應挑戰、以逐步優化客戶服務的可實踐的動態平衡過程」，並可望因應不同數據應用需求，有限度發
展適合自己的媒體企劃數據融合平台。在落實內容上，可發展結合抽樣數據與大數據的「三層次媒體企劃數據融合架構」，極大化以大數據為基礎、以抽樣調查數據補齊不足的數據來源策略，逐步建構由易到難、由局部到完整的數據融合模式。在此數據融合架構下，可依據使用者需求建構不同的分析模型，並可依據不同帳號設定不同的登入內容與權限，以提升數據分析應用的速度與品質，與強化資安以減少機敏數據外流，增加客戶願意參與的信賴感。值得注意的是，這種建構於數據融合平台的服務需求，可望成為新市場商業模式，背後代表的龐大商機，值得行銷研究領域的重要相關行為者努力。
台灣市場網紅媒合智能推薦平台差異化策略之研究
為了解決2018 台灣 媒體代理商 排行 榜 的問題，作者鍾嘉玲 這樣論述：
無論國內外市場，網紅行銷仍然是非常年輕的產業，且因為行銷科技的涉入，讓產業逐步朝向正規化、系統化的方向發展。從2018年開始，台灣市場陸續出現許多網紅媒合平台，並且深受行銷市場和廣告媒體產業的矚目。本研究著重於探討台灣市場網紅媒合智能推薦平台的差異化，主要研究問題包括：1. 台灣市場現有網紅媒合推薦平台分類與概況；2. 網紅媒合智能推薦平台的差異化策略，及其對既有網紅行銷生態系的影響。研究發現，「平台之所以為平台」強調的不是單一線性的交易方式，而是讓每個個體在平台中可以是「供給者」也是「需求者」。若以此來檢視台灣市場目前在線的網紅媒合推薦平台，可發現大部分的平台仍然著重在單一管道式（pipe
line）的方式運作，並不是平台（platform）形式。各平台間雖有差異，但使用者在各平台間的轉移成本並不高。品牌商和廣告代理商、媒體代理商雖然亟需科學化與數據化的服務，但“自助”使用平台的習慣仍未養成。基於當前行銷對於數據的需求，透過透明化的平台可降低雙邊的資訊落差，並針對網紅行銷過程中的每一個環節的價值，也能給予合適的定位。網紅媒合平台的推出，也讓產業生態系中的上下游關係變得模糊，彼此可能是競爭者，但同時也可能是重要的合作夥伴。近期國外發現，部分網紅透過黑科技虛假增長粉絲人數以及互動率，國外市場上也已經推出相對應的技術和解決方案。雖然在台灣，多數行銷人尚未注意到此類議題，但假以時日仍值得
產業的參與者密切觀察。