【手牽手進幣圈】第一枚比特幣?就從幣託 BitoEX 開始吧

筆者搭配手機網銀即時轉入,帳一轉馬上就能拿到比特幣,十分便利。不過需要注意的是,幣託 BitoEX 目前只能購買比特幣,不支援其他幣種喔!
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歡迎來到 INSIDE 購買虛擬貨幣教學系列指南!這系列文章會一步一步教你怎麼在虛擬貨幣的交易所申請註冊並買到第一枚虛擬貨幣。

在正文開始之前,INSIDE 提醒讀者最好先備齊諸如身分證、具地址的手機帳單、銀行帳戶等資料以利申請。每間交易所需要的證明文件皆不同,通過審核的時間也不一,這兩點在每篇教學文裡都會有詳盡的介紹。

本文以網頁版為主,教您怎麼在幣託 BitoEX 買到第一枚比特幣。BitoEX 一共支援幣託現金帳戶、超商兌換、銀行匯款三種購買方式,這裡以交易起來最簡便的銀行轉帳作為示範。筆者搭配手機網銀即時轉入,帳一轉也馬上就能拿到比特幣,十分便利。不過需要注意的是,幣託 BitoEX 目前只能購買比特幣。

幣託 BitoEX 僅需要身分證照片一份文件即可,這次示範身份審核不到兩小時就通過了;但在審銀行帳戶時就稍久一些,約等了 1.5 工作天。幣託 BitoEX 目前的浮動價差為 5%。

進到首頁,可以看到網頁中央或上方皆有「註冊」的選項。選哪個都可以,填入你用來註冊的信箱。

填好後送出後,幾分鐘內 BitoEX 就出寄驗證信給你,點開驗證信中的驗證連結登入。

接著會要求手機認證。

輸入手機認證碼。

手機驗證完成後跟很多交易所一樣,會獲得最基礎的功能站內錢包(當然裡面空空如也),可以用來發送或接收比特幣,現在可以把語言調整正體中文。

BitoEX 清楚列出會員等級與條件,為了買到比特幣,繼續完成身份認證與銀行認證吧!

在這裡輸入你的姓名、生日、證件類型等個資,並上傳身分證的照片。

接著身份認證完成後,會員等級會升級到 B,這時就可以透過幣託現金帳戶、超商兌換買比特幣了。但這裡為了示範最方便的「銀行匯款」,我們要把等級升級到 A,這時就需要銀行認證。在此填入綁定銀行的帳戶資訊吧!

經過數個工作天(筆者是等了 1.5 工作天)審核後,就會發現等級升級到 A 了。開啟「專屬帳號」後會獲得一組日後你專用的匯款帳號。

但跟其他交易所有點不同的是,BitoEX 不會線上再進行一次「下單」的動作。你直接往這個專用匯款帳號打進多少錢,系統就會直接算成比特幣入到線上錢包。筆者這次用手機網銀直接匯款,約 5 分鐘就購得比特幣了。


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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Photo Credit:<a href="https://www.shutterstock.com/zh/image-photo/ai-artificial-intelligence-big-data-internet-1075853384" target="_blank">shutterstock</a>
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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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