一支美國奧運隊伍將為冬季奧運募資,以比特幣作為募款途徑

「通過將比特幣與 2022、2026 年奧運長期目標相結合,雪橇希望從資金不足的情況,轉變為能好好支援參加世界級比賽的隊伍,並有盈餘培養年輕選手的一項運動。」
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REUTERS/Arnd Wiegmann
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本文來自合作媒體 動區動趨 ,INSIDE 授權轉載

2018 年南韓冬季奧運會將成為未來幾週的重要話題,加密貨幣社群也有了一支隊伍可以支持。

就像 Cool Runnings 讓牙買加第一支雪橇隊出名一樣,最新一期的冬季奧運會將看到美國雪橇隊成為比特幣的提倡者,這可能是第一個有加密貨幣參與的雪橇運動項目。

自 2017 年 12 月以來,美國雪撬基金會一直在以比特幣形式募款與舉辦活動。雖然隊伍不能在奧運會上佩戴任何讚助商標誌,但該團隊承諾在即將到來的比賽中宣傳與提倡加密貨幣,具體形式將取決於他們籌集的比特幣數量。

該團隊聲稱是第一家成立自己的比特幣錢包接受捐贈的美國奧運隊伍。這是一種與雪橇、高速和充滿危險的精神相符合的創舉。

美國仰臥雪橇雙打銀牌得主,現任美國雪橇協會行銷總監 Gordy Sheer 表示,捐贈該項運動基金是與雪橇精神相符合的。

“要知道,我們聽到很多關於雪橇運動員一些很瘋狂的笑話,但人們不知道我們為什麼這樣做。雪橇,是一種進入你的血液並改變你的生活的東西,我們遇見的 Bitcoiners 確切地知道這個世界不欣賞的事物。我們一直在努力研究比特幣,這絕對是我們了解並渴望接受的風險回報。“

美國雪橇基金的第一批捐助者之一是前雪橇奧運選手和華爾街投資人 Ty Danco,他認為該基金是未來八年冬季奧運會的完美投資項目。

“這對球隊來說非常自然而且非常合適。雪橇隊不是短期的,而是長久的。通過比特幣與 2022 年和 2026 年奧運會的長期目標相結合,這項運動希望從資金不足的情況轉變為能夠在世界盃級別支持全部球隊的同時發展基層青年計劃以培養運動員。比特幣仍處於早期階段,因此勇敢和有先見之明地應對這一浪潮,無疑是美國無舵雪橇隊的願景。“

成為比特幣的擁護者

該團隊還承諾將在未來的套件和設備中掛上比特幣 LOGO 和印花 – 這會取決於他們在籌款活動中收到多少比特幣。

  • 5 BTC  – 比特幣的徽標將出現在球隊帽子和紀念品帽子上
  • 10 BTC  – 以上,包括 2018 賽季所有雪橇隊外套上的比特幣 LOGO(不包括冬季奧運會)
  • 25 BTC  – 以上所有內容,包括未來兩個賽季雪橇的比特幣標誌。
  • 50 BTC  – 以上所有內容均在未來四個賽季的雪橇上貼有比特幣 LOGO。
  • 100 BTC  – 以上所有內容包括團隊運動套裝上配戴四年比特幣 LOGO(不包括奧運會)。

他們甚至提出了如果募集到 2100 萬個比特幣,那麼團隊承諾要“找到 Satoshi,讓他坐在雪橇上滑行”,當然,這其實是可以開採的比特幣的最大數量。


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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