不只暴紅學姊!參選人都靠這群七、八年級小編神助攻

除了意外暴紅的學姊,這些小編到底是如何「埋梗」吸引媒體目光?如何與粉絲互動,最能博得好感讚聲?
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本篇來自 今周刊 ,撰文撰文 陳柏樺、唐筱恬。

距離年底九合一地方選舉,還有  100 多天,參選人積極經營社群,「空戰」熱烈開打,網路聲量大的參選人,小編是如何「埋梗」吸引媒體目光?如何與粉絲互動,最能博得好感讚聲?

年底縣市長選舉參選人之中,擅打網路戰的台北市長柯文哲,依舊稱霸網路社群媒體,臉書、 IG 與新興的  [email protected] 認證帳號,皆穩坐三冠王;而角逐新北市的雙雄蘇貞昌與侯友宜,則分別在臉書、 IG 居第二;蘇貞昌臉書貼出「撩妹金句」回顧政績,侯友宜則靠生活照,帶出與刑警形象截然不同的「反差萌」。

從社群領先者集中在雙北情勢來看,多數區域仍是地面戰、傳統打法奏效;而國民黨高雄市長參選人韓國瑜  LINE 帳號擁有  15 萬追蹤者,會不會因此成為黑馬,值得觀察。

據熟悉網路戰人士指出, LINE 是值得觀察的指標,由於臉書、 IG下廣告已成為常態,粉絲數與觸及率恐是「空氣票」,倒是必須主動加入的  LINE 帳號,追蹤者更死忠,也是會拉票的一群鐵粉。

柯文哲競選團隊

小編嗆市長   助柯  P 登上政治網紅巔峰

柯文哲在上次首都之戰,成功以政治素人之姿、網路選戰操作,颳起「柯文哲旋風」創下政壇奇蹟,儘管這四年遇上不少風雨,但仍是現今最熱門的「政治網紅」,臉書擁有  187 萬粉絲、 IG 也有  44.5 萬粉絲, LINE 帳號則在  6 月上線,已達到  21.7 萬人加入好友,遠遠超越政壇眾天王。 

日前網路節目《木曜  4 超玩》主持人邰智源,擔任柯文哲一日幕僚,跟著柯文哲工作一整天,兩人犀利、逗趣對話在網路上暴紅,累積至今已有  900 萬觀看次數,幕後推手竟是一群七、八年級生。

北市府發言人劉奕霆負責橫向聯繫工作,從市府新聞中篩選出適合的議題、活動照片,交給柯文哲競選團隊幕僚柯昱安操刀,而近來暴紅的「學姊」、北市府媒體事務組組員黃瀞瑩,則負責經營柯文哲 Twitter,讓柯文哲、北市府宣傳觸角跨越至國際。

「一日幕僚」影片爆紅 甜心黃瀞瑩成「嬌」點

81年次的黃瀞瑩,是團隊裡最年輕的幕僚,早在之前當記者時就採訪過柯文哲,她說,那時對柯文哲的印象就是「一個平易近人的阿伯,你問他什麼,他都回答你」,現在也是如此,有時會對幕僚神關心「最近還好嗎?」「怎麼剪頭髮了?」讓人感到窩心。

黃瀞瑩目前的工作,有時會跟著柯文哲跑行程,因為外型搶眼、意外暴紅。她也擔任柯文哲 Twitter管理員,「只要柯文哲活動與國際有關,就會放上 Twitter。」黃瀞瑩說。

「其實我們好像不是一個團隊,聚在一起都在講幹話(互開玩笑之意)。」劉奕霆開口第一句,就讓現場的人都笑倒成一片。確實北市府業務繁雜、人力單薄,每個人都單兵作戰,像柯昱安就沒有固定辦公室,抱著一台電腦跟著柯文哲到處跑,網路一打開首頁,永遠都是柯文哲臉書。

(閱讀更多 …https://bit.ly/2KcL2lf)


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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