LINE 跨足加密貨幣再一步!BITBOX 交易所審核程序通過首起專案 波場幣TRON(TRX)正式上架!

從制定標準程序接受新專案、成立創投投資區塊鏈新創,都彰顯 LINE 投入區塊鏈的決心!
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近日,LINE 跨足區塊鏈領域的具體作為越來越多元,上個月先是設立虛擬貨幣交易所 「BITBOX」在幣圈投下震撼彈 ,在稍早,LINE 子公司 unblock corporation 宣佈 將再設立具 1000 萬美元資本額的創投「unblock Ventures」投資區塊鏈新創公司。

除了扶植區塊鏈新創外,在交易所面向也有了新的動態。 由 LINE Tech Plus (新加坡辦公室)為營運主軸,支援 近 30 種虛擬貨幣交易之幣幣交易所 BITBOX , 透過自家公開上線委員會及其審核程序,審核通過首個的專案-國際性去中心化區塊鏈平台波場及其加密貨幣波場幣 TRON(TRX)並正式在於 BITBOX 交易所上線。

為了讓加密貨幣社群中的所有專案都享有同等機會能在 BITBOX 上線, BITBOX 制定一套流程機制,也歡迎其他想加入交易的貨幣專案提出申請,雖然以 LINE 嚴謹的作風,這些專案都須經過相當的評估程序,但從制定標準程序接受新專案、成立創投,都彰顯 LINE 投入虛擬貨幣業務的決心,可看出 LINE 對廣大區塊鏈產業、虛擬貨幣專案抱持開闊的胸襟,更是要為用戶帶來多元的幣種。

針對這次波場幣 TRON(TRX)於 BITBOX 上架,成立於新加坡、負責營運 BITBOX 的 LINE 子公司 LINE Tech Plus 執行長高永受表示,將波場幣 TRON(TRX)整合進 BITBOX 能讓他們與世界上成長最快速的區塊鏈專案接軌。波場擁有穩固的技術平台,與 BitTorrent 的合作更進一步強化此優勢,透過與波場的策略結盟,為用戶提供在加密貨幣領域最優質的體驗。

波場執行長兼創辦人孫宇晨(Justin Sun)也希望未來將運用專業幫助 LINE 提供快速、安全及最先進的加密貨幣交易服務。藉由參與這個專案,擴大觸及族群、將服務延伸至行動裝置,更能藉此串聯旗下擁有超過 1 億用戶的服務(例如 BitTorrent、陪我 App 等)。與 LINE 在產品整合上有更多進一步合作的機會。

此外,為慶祝波場幣 TRON(TRX)於 BITBOX 上線, 平台將有 9 百萬波場幣空投給 BITBOX 用戶,宣傳活動將持續到 8 月 22 日為止。對 BITBOX 有興趣的朋友也可以參考硬塞的日前 教學文

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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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