對症下藥助新創圈!台大創創首期企業垂直加速器招募開跑 攜手企業加快市場驗證

以當前最熱門「AI」、「區塊鏈」的創業者出身於工程背景,擁有技術實力,卻苦於無法落地,台大創創與企業深度垂直合作協助新創與產業建立深度的合作機制!
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致力搭起台灣產業與創業生態橋樑,讓企業和新創之間交流更深化,一方面讓創業團隊快速驗證想法,另一方面帶領企業挖掘創新爆點帶來雙贏局面。台大創創以「企業創新彈藥庫」為使命並非空口說白話, 台大創創中心將與企業合作展開首屆企業垂直加速器招募, 與玉山銀行、友達光電、東方線上、添翼音樂等企業合作,加速新創團隊市場驗證、提供企業轉型更具體、多元的選擇。

首期共有 4 家企業共襄盛舉,分別依據各專業領域與市場需求欲招募的新創領域,以 金融科技、大數據、創新音樂、智慧商用四大領域為主軸,更具體將主題訂出, 玉山銀行「普惠金融、 場景金融、智慧金融」為核心,希望輔導新創團隊跳出金融產業框架,成立十四年的添翼音樂,認為 音樂產業不論是內容製作、演唱會、表演相關、售票機制等都還是有優化的可能, 希望藉由年輕的團隊帶來新點子。友達光電致力發展軟硬整合應用服務能力,本次以「智慧場域之商業應用與串接」為招募主題。

深度垂直合作 加速市場認證

台大創創在先前一直是以協助中小企業找到成長動能、新創可以找到市場驗證,不過在這次執行長曾正忠 Vincent 也強調台大創創企業垂直加速器並非單純的媒合平台,而是透過他們對企業資源與發展現況的了解,協助新創與產業建立深度的合作機制,新創如何符合大公司的需求協助解決痛點,真正落地應用。

根據 CB Insight 公佈的數據,新創 42% 失敗的原因來自沒有找到對的市場,擁有好技術但找不到對的市場,是當前多數新創面臨的難關,以當前最熱門「AI」、「區塊鏈」的創業者出身於工程背景,擁有技術實力,然而 AI、區塊鏈都無法自成一個獨立產業,沒有大數據、沒有應用場景那麼有再強大的技術都是一場空。本次台大創創企業垂直加速器所針對的正是面臨此問題的團隊,因此也找來 擁有大數據,可提供過去二十年的消費者資料給 AI 新創團隊訓練資料的企業。

Vincent  進一步歸類出三大新創團隊最缺乏的三大資源包含,課程、場域、輔導,本屆加速器除了延續過去良好的企業導師制度,六個月的加速計畫主有六大項包含,免費進駐空間、驗證課程 (量化、質化工具,搭配產品開發流程、公司營運管理等)、資源整合、人才媒合、顧問諮詢、媒體曝光協助新創加快完成驗證,與台大創創合作的企業方則會提供課程、驗證場域、跨部門高階主管 一對一輔導、 企業合作優先選擇、 企業投資的優先選擇。

不限台大校友 目標 進入產業對接資源 解決企業痛點

台大創創相較於其他加速器,更著重對產業、新創對症下藥,他們認為不用做到最大的加速器,但要成為最有影響力的加速器,目前受到業界青睞願意與之合作,並具體化的訂定出核心主題,環繞在新創是否能真正為企業解決問題,強調「新創 終極目標並非 IPO, 而進入企業對接資源, 培養新創團隊更值得被投資。」 招募的新創為已有原型 0.5-1 的新創團隊,且不限於台大學生校友, 若是從 0-1 更前期的團隊可參考 台大創創中心 「台大車庫孵化器」。

以下附上本屆招募資訊 有興趣的讀者可前往 官網

【台大創創 X 企業垂直加速器 團隊招募資訊】

徵件時間:10/11 – 11/20

申請資格:

  • 成立公司 5 年以內,或尚未成立公司的新創企業/團隊。
  • 已擁有產品或具有功能之原型 (Functional Prototype),有驗證商業模式、取得市場成長,或有 A 輪以前及 A 輪募資需求。
  • 團隊中至少有一核心成員全職創業。
  • 團隊的題目要符合台大創創 X 企業垂直加速器之領域。
  • 不限台大身份,歡迎有興趣之團隊報名。

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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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Photo Credit:<a href="https://www.shutterstock.com/zh/image-photo/ai-artificial-intelligence-big-data-internet-1075853384" target="_blank">shutterstock</a>
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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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