為台灣寫新紀錄!Gogoro 奪 2018 Good Design Award 第二名

Gogoro 最後奪下第二名,成為歷史上目前第一個進入 Good Design Award 決賽的台灣品牌!
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本文為 Gogoro 提供之新聞稿。

以科技創新結合永續能源,改寫都會交通面貌的 Gogoro ,於今日宣布獲得 2018 年日本優良設計獎 Good Design Award 肯定,從近五千個來自世界各地的作品中脫穎而出,入圍前六強角逐最大獎,最後奪下第二名的殊榮,成為歷史上目前第一個進入 Good Design Award 決賽的台灣品牌。

Gogoro 從用戶體驗出發,透過優異的車體設計、能源管理平台與電池交換的能源使用方式,在台灣成功翻轉了電動機車的騎乘體驗,並且創造出全新的產業,目前已擁有超過十萬名車主,共同節省了超過 3,300 萬公斤的二氧化碳,相當於超過 300 萬棵樹的吸收量,為透過設計對環境與社會帶來正向改變的最佳實例。

Gogoro 創辦人暨執行長陸學森表示:「Gogoro 的願景是重新思考能源的分配與利用方式,讓城市變得更乾淨、更健康與智慧。這次 Gogoro 非常榮幸被評選為今年度金獎得主,對於世界上所有創新者與設計家來說,這一項肯定證明了積極採取行動、為下一個世代創造更加乾淨的城市是相當正確且重要的任務。」

今年度 Good Design Award 主辦單位收到來自 31 個國家、 共 4,789 個作品的申請,並由日本與世界各地的 86 個評審委員從中選出 1,353 個獲獎者。其中,Gogoro 先被列為獲獎作品中最優秀的前 100 件、獲得「優良設計百佳獎 ( Best 100 )」,又從中獲選成為前 20 名評為「優良設計金獎 ( Gold Award )」,並擠進前六名參與角逐最大獎、最終獲得第二名的殊榮,為台灣寫下最新的得獎紀錄。

Gogoro 創辦人暨執行長陸學森更進一步提及:「在這個時代,最大的挑戰之一為如何將城市變得更加智慧、提供更永續的能源與交通基礎建設,Gogoro 則創造了可運用於交通工具中全新的解決方案,包含電池交換系統與能源管理平台,改變人類使用能源的方式。」


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。

Photo Credit:驚點股份有限公司( FreakOut Taiwan )

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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