消費者瘋搶、iPhone X 預購秒殺!現在要排 6 週了...

蘋果(Apple)旗艦機種iPhone X於10月27日開放預購,且在日本等全球各地掀起搶購熱潮、首批出貨量(預計在開賣日11月3日出貨的數量)被秒殺,也讓蘋果發出聲明稱:iPhone X需求極佳、破表。
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本文獲合作媒體 MoneyDJ 新聞 授權轉載,記者 蔡承啟 報導。

蘋果 (Apple) 旗艦機種 iPhone X 於 10 月 27 日開放預購,且在日本等全球各地掀起搶購熱潮、首批出貨量 (預計在開賣日 11 月 3 日出貨的數量) 被秒殺,也讓蘋果發出聲明稱:iPhone X 需求極佳、破表。

Macotakara、taisy.0 等多個日本網站報導,iPhone X 於日本時間 27 日下午 4 點 01 分開放預購,而首批出貨量 (預計在開賣日 11 月 3 日出貨的數量) 被「秒殺」,開放預購後僅數分鐘時間就完售。

在 Apple Store 上,開放預購後約 6 分鐘時間 (下午 4 點 07 分左右)iPhone X 所有機種的預定出貨日已變成「2-3 週」,4 點 13 分左右 64GB 機種預定出貨日仍為「2-3 週」、256GB 機種則變成「4-5 週」,4 點 16 分左右所有機種已變成「4-5 週」,之後沒多久就變成「5-6 週」。

沒能搶到首批預購、但仍想在開賣日的 11 月 3 日拿到 iPhone X 的消費者還有希望。蘋果日前已公告,在開賣當日 (11 月 3 日)Apple Store 會備有現貨庫存、供未進行預購的消費者購買。不過現貨庫存有多少、是未知數。

因為不清楚 iPhone X 首批出貨數有多少、因此上述「預定出貨日」並不能成為用來衡量 iPhone X 銷售表現的可靠指標。

iPhone Mania 28 日轉述 MacRumors 的報導指出,iPhone X 開放預購後,全球各地的預購訂單蜂擁,預計出貨日「瞬間」變成「5-6 週」,對此,蘋果也發出聲明稱:iPhone X 需求破表。

蘋果向 MacRumors 等媒體發送聲明指出,「從初期的預購反應來看,消費者對 iPhone X 的需求破表 (off the charts)。蘋果將盡全力把該款革新性的新產品儘早送交到所有想要 iPhone X 的消費者手中。線上商店將持續接受 iPhone X 預購。iPhone X 將在 11 月 3 日透過全球 Apple Store、電信商以及合作的通路商進行販售」。

原蘋果分析師、現轉任風投公司 Loup Ventures 研究部門負責人的 Gene Munste 表示,從 iPhone X 目前下單到出貨要等「5-6 週」時間來看,顯示 iPhone X 人氣高於投資者預期。

蘋果 27 日飆漲 3.58%,收 163.05 美元,連續第 2 個交易日走揚、創約 2 個月來 (9 月 1 日以來) 收盤新高水準。

日經新聞 10 月 24 日報導,在對日本國內外多家零件供應商進行採訪後得知,因部分電子零件花費太長時間解決不良情況,拖累蘋果旗艦機種 iPhone X 今年內 (2017 年內) 出貨量恐僅有 2,000 萬支左右、將只有原先規劃數量的約一半水準。支撐蘋果獲利的旗艦機種供應若不順的話,恐將對蘋果及其往來企業業績帶來影響。

gori.me、CoRRiENTE.top 等多個日本網站 10 月 20 日轉述 AppleInsider 的報導指出,凱基投顧知名蘋果分析師郭明錤出具報告指出,蘋果 iPhone X 組裝良率雖已逐漸改善,不過預估在 11 月 3 日開賣時所能累積的庫存量恐僅有 200-300 萬支。

郭明錤將本季 (10-12 月)iPhone X 的出貨預估從原先的 3,000-3,500 萬支下修至 2,500-3,000 萬支,不過預估下季 (2018 年 1-3 月) 出貨量有望季增 5 成。


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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