趕在WWDC 2018大會前夕,蘋果終於將支援AirPlay 2的iOS 11.4更新釋出啦!

趕在 WWDC 2018 開發者大會前夕,蘋果終於將 iOS 11.4 系統更新放了出來,早在去年 WWDC 大會就提及的 AirPlay 2 和 HomePod 立體聲功能也終於得以實現。
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本篇來自合作媒體 愛范兒 ,INSIDE 授權轉載。

趕在 WWDC 2018 開發者大會前夕,蘋果終於將 iOS 11.4 系統更新放了出來,早在去年 WWDC 大會就提及的 AirPlay 2 和 HomePod 立體聲功能也終於得以實現。

相比起前一代,第二代 AirPlay 可以讓使用者借助 iPhone / iPad 設備來控制多台已經支持該特性的音頻設備,尤其是對於擁有兩台及以上蘋果 HomePod 音箱的使用者,現在你就能把他們串聯在一起了。

photo credit: Cult of Mac
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另外,在以前的 Airplay 環境下,我們只能將 iPhone 中的音頻聲同步到一台 HomePod 或是其它設備中;而在 AirPlay 2 的串流標準下,使用者則可以把音頻同步到多個音箱中,還可以將歌曲中的人聲和背景聲分離出來,實現左右聲道輸出的立體聲效果。

雖然這項功能並不算太新鮮,畢竟現在像 Sonos、Google Home 等其它品牌的產品都已經支持了這種多房間串流和配對方案。不過得益於內置的 A8 晶片, HomePod 可以根據自己所處房間的位置和正在播放的曲目來對音頻進行實時調整,即之前所說的「FullRoom」特性。

但這個功能比較玄,背後的原理是通過檢測各自的音頻波形和位置,來創造出更加豐富的音樂層次,大概真的只有將兩台 HomePod 分別放在房間的對角上才能實現吧。

別的不說,光是兩台 HomePod 這個條件,應該就能排除掉大部分使用者了。

不過,AirPlay 2 還解決了以前音樂傳輸中的一些老問題,比如正在播放的音樂已經不會被臨時來電通話所中斷,你還可以隨時通過 Siri 將音樂轉移至其它地方,然後繼續播放。

事實上,單從產品來說, HomePod 的音質還是獲得了不少人的認可,但受限於封閉的蘋果生態,它在第三方擴展服務上暴露出諸多的不足,最終呈現到消費者面前的形態也不是太好。

比如說,在沒有 iOS 設備的情況下, HomePod 只能通過 Siri 語音指令來檢索 Apple Music 音樂庫中的歌曲,而像第三方服務,則需要用 AirPlay 來進行連接。所以在入手 HomePod 之前,你還得先成為一名 iOS 使用者或 Apple Music 使用者。

更不要說在「開放」的程度上, Siri 問題也不止一次被提及了。根據此前的報導, HomePod 在銷量上也沒有達到蘋果的預期。

總結來看,雖然這次 iOS 11.4 已經填上了一些坑,但 HomePod 仍然有不少遜色於競品的部分,這意味著它還需要幾次軟件更新才能滿足大部分使用者的使用需求。另一方面,據悉蘋果也有計劃在今年的 WWDC 大會上推出廉價版的 Beats 音箱,同時也會改進 Siri 在語音功能上的不足。

如果消息屬實,我們應該很快就能看到定價更低,且風格更為年輕化的蘋果音箱產品,這也有望進一步提升蘋果在智能音箱市場的競爭力。

「音樂體驗」是目前 HomePod 的最大宣傳重點。如果你是一名忠實果粉,同時還是 Apple Music 的核心受眾,那麼 HomePod 仍然是目前品質最好的音箱設備之一;但如果你要的是只是一個能聊天的語音助手,那 HomePod 肯定不是你的菜。

至於這部分「硬核音樂使用者群」的體量,能否滿足蘋果對於 HomePod 產品線的期望,就得看之後的銷量走勢了。


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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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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