Readmoo 挑戰閱讀時間年成長三倍,最認真的讀者竟然每天讀這麼久

Readmoo (讀墨)執行長龐文真表示,台灣的電子書市場在今年正式進入爆發成長期,Readmoo 今年前三季(統計至 9 月 25 日),全站的累積閱讀時間將近 1500 萬分鐘。
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Readmoo(讀墨)今天舉辦五週年回顧與閱讀報告。執行長龐文真表示,台灣的電子書市場在今年正式進入爆發成長期,Readmoo 今年前三季(統計至 9 月 25 日),全站的累積閱讀時間將近 1500 萬分鐘,是 2016 年 636 萬分鐘的 2.4 倍,全年可望挑戰 3 倍的成長,是開站以來最快的幅度。

今年對 Readmoo 而言,最大的創舉是推出了 mooink 閱讀器,在推出之前平台上的使用者有 60% 使用手機做為閱讀載具,平板電腦與桌上型電腦各佔 20%。但是推出短短兩個月不到,mooink 的閱讀比例已經拉高到將近 39%,手機則大幅下降到 33%,平板電腦與桌上型電腦則只剩下 14%。

從過去 Amazon 推動 Kindle 閱讀器而帶動電子書消費,平均每位使用者的年消費金額可達 1450 美元來看,mooink 可以貢獻的營收應該也頗為亮眼,值得接下來持續觀察。

除了閱讀器以外,Readmoo 也展開許多合作,包括與 Yahoo 奇摩購物中心、永豐商店,將電子書上架到其他賣場,而且也提供「推書 AP 夥伴」的聯盟行銷計畫,分潤給其他合作的夥伴。

Readmoo 重要數據:

  • mooink 電子書閱讀器募資參與:超過 3500 人
  • 電子書數量: 超過 70,100 本
  • 暢銷書排行榜目前有電子書的比例:約 40%
  • 合作出版社/作者:超過 1100
  • 網站不重複到訪人次:4,035,422
  • 電子書讀者:25 萬
Readmoo 電子書銷售趨勢(未顯示座標軸)

Readmoo 閱讀報告

Readmoo 行銷總監何宛芳則分享了閱讀報告,目前在 Readmoo 平台上主要的三大銷售類別分別是文學小說、商業理財以及社會科學,2017 年前三季(統計至 9 月 25 日)平台上的總閱讀時間為 14,938,099 分鐘,已完讀 32,263 本書,畫線註記也有 311,075 則,其中最認真的讀者閱讀總時間達到了 44,897 分鐘,也就是每天平均花三小時在 Readmoo 平台上閱讀。從這些數據來看,台灣的閱讀行為還頗具規模,即便在目前還不算主流的電子書閱讀,都已經有這樣的表現。

與一般的想像不同,其實在上班時間閱讀的行為並沒有減少,反而緩步上揚,直到晚上八點以後快速上升,而各種載具裡面,mooink 在睡前已經成為主要的閱讀設備。如果從單次閱讀時間來看,則很有趣的分為三個各自獨立的高峰,零碎式閱讀的讀者大多閱讀  15-29 分鐘,沈浸式閱讀的讀者則一次可以閱讀到 75-89 分鐘,甚至在 150-184 分鐘長達三個小時的閱讀也不少。

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Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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