【2018 雲棲大會】科技奧運跨一步!阿里巴巴攜手奧林匹克轉播服務公司發表全新「轉播雲」 2020 東京奧運啟用

目前雲端技術具備多項優勢,但當遇上大型賽事,因為需要現場轉播相對在流量、速度、延遲性的要求極高,雲端技術的應用仍處於較低水平。今年雲棲大會發表的「奧林匹克轉播雲」平台藉由阿里雲的雲端基礎設施,為所有奧運持權轉播商打造最佳的媒體轉播環境!
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去年 1 月,國際奧運委員會主席巴赫正式宣布,阿里巴巴加入奧林匹克全球合作夥伴(TOP)贊助計劃,成為期長期合作夥伴直至 2028 年,未來幾年為奧委會的「雲端服務」及「電子商務平台服務」的企業夥伴。

在今年初,編輯也曾帶各位探訪平昌冬奧會 阿里展館 上,目前他們透過像雲端大腦、電商平台等解決方案,讓奧運邁向更年輕化、提升組織效率等核心目標。

在阿里巴巴年度盛事雲棲大會上,旗下雲端運算平台阿里雲正式宣布與奧林匹克轉播服務公司 (OBS) 合作推出「奧林匹克轉播雲 (OBS Cloud)」再開一項助力奧運體驗的解決方案, 藉由創新的雲端轉播方案,推動傳播業轉型。

奧林匹克廣播服務公司(OBS)是國際奧委會其中一個機構,負責向轉播商提供奧運會轉播訊號、維護奧運會廣播版權及制定新的奧運會轉播標準。第一次運作是在 2008 年北京夏季奧運會,過去主轉播機構的職能下放給當地組委會或第三方廣播公司,重新製作各自的轉播廣播,近幾年來,奧運賽事中由他們所負責轉播的占比也越來越高。而本次「奧林匹克轉播雲」預計將在 2020 年東京奧運會正式啟用,於賽事進行期間,提供轉播平台所需的雲端服務組件及專業配置,以應對極具挑戰的內容製作以及工作流程。

OBS 近幾年所提供奧運上轉播。
OBS 近幾年所提供奧運上轉播。

OBS 執行長 Yannis Exarchos 在今日杭州舉行的阿里巴巴雲棲大會上表示,雲端技術已逐漸被用於廣播內容創作等用途。目前雲端技術具備多項優勢,但當遇上大型賽事,因為需要現場轉播相對在流量、速度、延遲性的要求極高,雲端技術的應用仍處於較低水平。「奧林匹克轉播雲」平台藉由阿里雲的雲端基礎設施,為所有奧運持權轉播商打造最佳的媒體轉播環境。

除了靈活性和可擴展性外,雲端轉播方案也能幫助減少持權轉播商安裝、測試並調整測試現場轉播系統的時間,解決奧運會持權轉播商首先要抵達主辦城市的國際廣播中心 (IBC) 才能夠安裝及測試轉播設備,以及廣播中心分配給持權轉播商的空間受限等問題。透過 「奧林匹克轉播雲」平台,所有持權轉播商可以更快速安全地使用奧運會賽事的影片片段及圖像照片,透過優化將滿足多項體育賽事現場轉播的極高要求。

此外,值得一提的是。除了 OBS, 同為奧運會合作夥伴的英特爾也會與之合作,為全球的持權轉播商建設一個更高效的傳播通路,藉由英特爾強大的虛擬實境技術帶來身歷其境的體驗,拉近觀眾與現場的距離,三方聯手出擊顛覆性的奧運轉播體驗聽起來實在讓人相當振奮,就讓我們拭目以待 2020 年東京奧運會!

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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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