企業級雲端服務敵不過微軟和亞馬遜,Google大量收購新創公司招人

在企業雲端業務方面, Google 仍然落後於亞馬遜 AWS 和微軟 Azure。近日,Google 選擇了一家來自 Palo Alto 的新創公司 Cask Data ,該公司專門建立基於 Hadoop 的大數據分析服務的解決方案。
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TechCrunch 原文《Google acquires Cask Data to beef up its tools for building and running big data analytics》,經合作媒體 36 氪 編譯,INSIDE 授權轉載。

Google 正在努力推動圍繞 Google Cloud 建立更深入的企業業務。

在涉及企業間的收入和使用情況時, Google 仍然落後於亞馬遜 AWS 和微軟 Azure。近日,Google 選擇了一家來自 Palo Alto 的新創公司 Cask Data ,該公司專門建立基於 Hadoop 的大數據分析服務的解決方案。

而在不到一周前, Google 剛剛收購了 Velostrata——這是一家來自以色列的新創公司,可幫助企業在雲端環境和混合環境中搬移並運行數據、應用和其他 IT 功能。

Cask Data 的創始人 Jonathan Gray 和 Nitin Motgi 於 5 月 14 日在 一篇網誌 中公佈了這一消息,同時證實公司將繼續支持現有的客戶和產品。文章中寫道,「我們將繼續開發和發布 Cask Data Application Platform(CDAP),這使得建立和運行大數據解決方案對於企業客戶來說很容易。」根據該公司的一份聲明表示, CDAP 是 Cask 的主要產品, Google 在收購後將繼續保持開源。

Google Cloud 集團產品經理 William Vambenepe 表示「我們非常高興地歡迎才華橫溢的 Cask 團隊加入 Google Cloud,並且很高興能夠共同幫助開發人員提高雲端和本地資料處理服務的效率,我們致力於開源,並期待在更廣泛的開發人員社區內推動 CDAP 項目的發展。」

值得注意的是, Cask 和 Google 都沒有將此交易形容為「收購」。但是從 Cask 的  常見問題解答 中可以看出,有部分員工、 Cask 的產品和客戶都是這筆交易的一部分。截至目前, Cask Data 財務條款沒有披露。

根據 PitchBook 的數據, Cask Data 已經募了約 4000 萬美元的資金,其中包括 Andreessen Horowitz,AME Cloud Ventures,Battery Ventures,Cloudera,Data Collective,愛立信和 Ignition Venture Partners 等眾多知名投資人或機構。

而 PitchBook 的記錄顯示,Ignition 在 4 月 25 日出售了其所擁有的 Cask Data 股份,這可能是交易完成的時間點。PitchBook 最新估值為 2015 年的 5700 萬美元。 Cask 沒有提供具體的 客戶名單 ,其網站上提到的僅有兩家,分別是湯森路透和資料管理平台提供商 Lotame,但它概述了幾種與各大公司合作的方式,也為繼續在 Google 發展提供了一個大致的概念。

Hadoop 是一個關鍵框架,用於建立大數據分析服務並幫助管理跨多個位置的大量資料。 Cask 開發了自己的層,以更高效地運行基於 Hadoop 的佈署。通過使用 CDAP 框架,各大公司縮短了構建和處理大數據分析工作的時間,涵蓋了社交媒體監控、流媒體、安全報告、遷移和閱讀大型數據集等領域。

Google 雲端運算業務價值估計為 40 億美元,遠遠落後於亞馬遜和微軟的雲端服務,這兩者的雲端服務年收入分別達到了 200 億美元和 210 億美元。同樣,在企業採用方面,它似乎也落後於後兩者。

換句話說,添加更多工具(如 Cask 提供的工具)以及挑選更多客戶,可以為 Google Cloud 提供進一步擴展業務所需的接觸點。由於許多企業仍在使用本地和混合架構,也不斷有機會通過競品搶占競爭對手的業務,因此 Google 還有很多的機會。


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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