【快訊】電動車界震撼彈!YAMAHA 攜手 Gogoro 啟動電動車輛商業研究合作計畫 2019 年推首款新車

Gogoro 要幫山葉做電動車了!
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電動車的戰國時代在今年下半年到來, 先前 三陽有意投入電動車市場正在評估要加入光陽或是 Gogoro ,而在稍早台灣電動車界又發重磅消息, 另一位台灣前三大機車廠 YAMAHA 加入 Gogoro 陣營了!YAMAHA 發動機株式會社和 Gogoro  針對台灣市場電動車輛的展開商業合作案 ,將致力於電動機車的產品開發、委託製造以及電池交換系統的使用,雙方預計於今年內簽署正式合約。屆時將以 Gogoro 市面銷售的車款為基礎,進行 YAMAHA 品牌的電動機車設計,並委由 Gogoro 生產。所完成的車輛則交由台灣山葉機車的銷售通路進行銷售,預計 2019 年夏季將推出第一個車款。以下截取自官方新聞稿:

YAMAHA 自 1966 年起投入台灣機車市場,目前以台灣山葉機車所生產的機車為主,年間販賣 29 萬台 ( 2017 年實績)。同時也製造、銷售電動機車 E-VINO,並輸出到日本。以開發機能來說,YAMAHA 在台灣設有 YAMAHA Motor R&D Taiwan,主要是負責台灣市場的速克達機車開發。此次和 Gogoro 的合作案,不只是想要在台灣市場擴充其包含燃油車種在內的產品種類,在電動車的部分,也想透過運用 Gogoro 所擁有的電池交換站網路,提高消費者使用上的便利性。

Gogoro 自 2015 年起投入台灣機車市場,以製造自有品牌的智慧雙輪和可方便交換電池的電池交換站,開展全新的電動機車商業模式。Gogoro 能源網路目前在台灣已設置超過 750 個電池交換站,預計 2019 年初將超過 1,000 站。並且,自產品上市以來,已達到 1,700 萬次以上的電池交換次數,透過此次的合作,Gogoro 可望擴大電動機車的產能。

YAMAHA 發動機株式會社 MC 事業本部長木下拓也表示:「此次和台灣 Gogoro 的合作,不只增加顧客對移動工具的選擇,同時透過共用先進的電池交換系統,將對新的移動工具服務和創造市場帶來挑戰。」

Gogoro 創辦人暨執行長陸學森表示:「Gogoro 為推動能源開放平台的創新品牌,並運用能源網路的建置來推進大型智慧城市的轉型。這次我們非常榮幸能與 YAMAHA 合作,向實現能源願景的目標邁出重要的一步。」

另外,兩家公司的事業合作夥伴「住友商事株式會社」,在促成雙方合作上也扮演了重要的角色。

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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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