【Cheng lap 的資訊通鑑】使用 CRT 螢幕是男人的浪漫,你同意嗎?

在液晶螢幕流行之前,個人電腦主流使用的螢幕叫作「映像管」螢幕,縮寫為 CRT (Cathode ray tube)螢幕。
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在液晶螢幕流行之前,個人電腦主流使用的螢幕叫作「映像管」螢幕,縮寫為 CRT(Cathode ray tube)螢幕。你在八九十年代的電視劇和電影裡,看到的電腦就是用這種螢幕的,相比起乾瘦苗條的液晶螢幕,映像管螢幕簡直就像是筋肉男,外表非常的厚實,佔據一個箱子般大小的空間,還很有重量感,就像機動戰士鋼彈裡的薩克一樣。

事實上,這種螢幕也的確很笨重,以前的工程師要搬一個螢幕可是比現在要辛苦多了。可惜的是,自從踏入二十一世紀,CRT 就被液晶螢幕打得抬不起頭來,很快的從江湖中退隱。這都超過十年了,而它的最後僅有的生產線也在 2010 年左右停止,很多新的電腦使用者,根本就沒有用過這種映像管螢幕。

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現在的人可能會覺得,那種古老的螢幕之所以被淘汰,是因為比不上現在的螢幕吧?但所謂物競天擇,適者生存。適者只代表他較適應市場,卻不代表是強者。就像恐龍雖然絕種,卻不等於恐龍不是一種戰鬥力強大而且充滿魅力的生物。同理,映像管螢幕,也絕對有其強大和有魅力的地方。

例如,大部份液晶螢幕顯示「絕對黑色」是有困難的。你可以試試在液晶螢幕,在小畫家處畫一張全黑的圖,顯示一個幾乎全黑的畫面,你會發覺原來那些黑色並不是完全的黑,所謂的黑色還是在微微的發光,實際上只是在顯示一種很接近黑色的極深灰色。

反而 CRT 螢幕顯示完整的黑色則全無困難。而且液晶會偶然死掉幾個像素,這是它的設計使然,自然  CRT 不會如此。對於比較挑剔或專業的人來說,優秀的映像管螢幕有著較精確的色彩表現... 當然,只限優質的 CRT。

這可能令人很驚異,但古老而優質的映像管螢幕,美術表現竟然可以比起現在流行的液晶螢幕更好。其實一些比較老的電腦遊戲玩者,現今用模擬器玩老遊戲時,在看同一個畫面時,也會感覺有些微妙的不同。那種不協調感,就是源自 CRT 螢幕和 LCD 螢幕的分別。

當然,大部份人都不會真的很有感覺,卻總是有少數人是比較敏銳的。況且,你有沒有察覺,你要看液晶螢幕時,基本上都一定要在正面。作為你當旁觀者,稍為站得太側了點,就會看不到了,而映像管螢幕則不會,所以能方便更多人圍觀。

所以好萊塢的圖像處理,還在使用 CRT 螢幕。在這個根本再也沒有廠商願意大量生產映像管螢幕的時代,據說有廠商還會刻意購買和儲存映像管螢幕使用。所以即使識貨的人很少,大部份人也不那麼在意,它還是有一些死忠的支持者的。

其實這也不奇怪,這世界上有很多舊的東西,在某些性能上都比較好,在市場上活不下去,只是不適應,可不等於比較差。和薩克和豆腐火腩飯一樣,CRT 也值得成為男人的浪漫吧?


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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