粉絲專頁的觸及大降,臉書的目的是什麼?

對於最近臉書的測試,許多人都從「臉書想賺更多錢」來思考,真的是如此嗎?
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對於最近臉書的測試,許多人都從「臉書想賺更多錢」來思考,認為臉書測試把媒體或商業出版者的內容從使用者的動態牆上轉移到另一個專屬的「探索」(Explore)區域,其實就是要逼商業使用者付廣告費。

之前的文章 也提到了臉書的澄清,這並不是以商業利益為主要考量的一次嘗試,臉書的困擾有兩個:

  1. 有許多使用者希望可以將私人、生活與商業、新聞分開,而臉書也發現前者才是使用者留在臉書上的主因,後者則是帶來商業利潤。
  2. 因為演算法的篩選,有許多使用者可能會感興趣的文章其實並沒有真的被使用者看到。如果有一個很符合使用者興趣的文章,難道只因為使用者沒有按讚、沒有朋友跟該篇文章互動,就沒有機會接觸到使用者嗎?簡單來說:使用者希望可以看到自己有興趣的文章。

所以這次推出的「探索」,就是要解決這兩個問題的一次小規模測試,臉書透過測試,讓資料來作為決策的依據(Data Driven),其實是值得大家學習的方式。不過,臉書的嘗試,到底該怎麼去想像呢?我認為臉書把「探索」(Explore)和「動態牆」(News Feed)分開,其實跟 LINE 現在的做法是一樣的:

LINE 的 LINE TODAY,主要呈現的是新聞與商業出版商的資訊
LINE 的動態消息,主要呈現的是親朋好友的動態,以及付費的廣告。

常用 LINE 的人都知道,其實最常用的是「聊天」,有空的時候才會去看看「動態消息」,因為聊天會有通知或是未讀提醒,所以你要去看「聊天」的動機更為強烈。

但是 LINE 的「動態消息」並沒有這麼強的閱讀動機,這也是為什麼許多媒體或公司還是會採用更激進的方式主動推送訊息,而不是只在自己的 LINE「首頁」上新增貼文,因為效果就是差很多,所以即使知道主動推送訊息會被一部份使用者「封鎖」,總比幾乎沒被看到好多了。

「動態消息」的效果都已經不好了,那「LINE TODAY」的效果豈不是更差?想想看,動態消息裡面出現的資訊其實都是使用者自己訂閱的,都不一定會去看了,更何況是並沒有主動訂閱的「LINE TODAY」。

但是,雖然是最不常看的一個區域,「LINE TODAY」卻又累積出不少的流量。除了 LINE 自己宣稱,LINE 的台灣使用者有 1800 萬,LINE TODAY 活躍使用者就高達 1600 萬,而 INSIDE 在 LINE TODAY 上的內容,瀏覽量也的確不低,剛好可以分散流量來源而不至於太過依賴臉書,甚至留言互動還比臉書粉絲專頁踴躍。

如同 目前的一些測試 ,貼文出現在臉書的「探索」(Explore)和「動態牆」(News Feed),流量是一比四,被測試的媒體流量直接掉了 75%,這也難怪讓媒體與商業出版者感到憂心。

其實可以理解,臉書的「分流」為的是讓使用者體驗更好,因為接觸到更多自己在乎的親朋好友所分享的訊息,而不是自己不見得會關注的新聞或商業訊息。當然,對臉書來說也有附加的商業利益,那些希望自己的訊息可以出現在動態牆的媒體或企業,就勢必要付廣告費了。不過臉書不會一直逼客戶付錢,因為這樣會讓用戶流失,臉書的做法是:讓更多用戶留下來,就會有人掏錢,所以還是以使用者體驗為優先考量。

接下來該怎麼辦呢?過去媒體與企業對於粉絲專頁的依賴,現在要開始有所調整了,即使臉書測試到最後,並沒有把探索和動態牆分流,但幾乎所有經營粉絲專頁的人都知道,沒有分流的情況下,粉絲專頁的觸及早就不如以往而且還持續下滑。

不過媒體與企業的需求不同,所以應對的方式也有所差別,接下來將會分為媒體與企業,以兩篇文章分別與大家討論,該怎麼因應臉書為了提升使用者體驗而降低的粉絲專頁觸及。


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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