Gartner:全球三分之二的企業有意在 2020年前部署 5G

66% 的企業組織有意在 2020 年前部署 5G。企業預期5G網路應用將以物聯網(IoT))通訊與影片為主,運作效率則將成為關鍵推手。
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以下來自Garter 新聞稿:

根據國際研究暨顧問機構 Gartner 近日對 5G 使用案例及採用情況的調查結果,66% 的企業組織有意在 2020 年前部署 5G。企業預期5G網路應用將以物聯網(IoT))通訊與影片為主,運作效率則將成為關鍵推手。

Gartner 資深研究總監 Sylvain Fabre 表示:「就 5G 的採用來看,終端企業用戶對 5G 使用案例有明確的需求和期望,然而 5G 用戶面臨的一大問題是通訊服務供應商(CSP)仍準備不足。現有的 5G 網路不是尚未完成,就是還沒有能力滿足企業組織的需求。」

要完全發揮 5G 技術的潛力,就必須有全新的網路拓樸,包括邊緣運算、核心網路切分(core network slicing)和無線電網路密集化(radio network densification)等全新的網路元件。Sylvain Fabre指出:「就短至中期來看,希望把5G運用在物聯網通訊、影片、控制和自動化、固定無線接入(fixed wireless access)和高效能邊緣分析等使用案例的企業組織,仍無法完全仰賴 5G 公共基礎建設來傳送內容。」

5G 的主要使用案例:物聯網及影片支援

物聯網通訊仍是 5G 最受歡迎的目標使用案例,有 59%受訪的企業組織預期5G網路將廣泛應用在此用途。影片則為第二受歡迎的使用案例,有 53%受訪者打算將5G應用於此。

Sylvain Fabre 認為:「物聯網通訊的數據結果令人驚艷,目前已有其他經過實證且頗具成本效益的技術可進行物聯網無線連網,例如基於 4G 技術的窄頻物聯網(NB-IoT),以及低功耗廣域網路(LPWA)解決方案。不過 5G 有其獨特定位,可提供極高密度的連網端點,每平方公里最多可達一百萬個感測器。」

Sylvain Fabre 也提到:「除此之外,5G也適用於需要非常低延遲特性的其它物聯網子類別。在影片方面,未來將出現各種不同的使用案例。從影片分析到協作,5G的速度和低延遲性將非常適合用於支援 4K 和 8K 的高畫質影片內容。」

5G 部署狀態:完整端對端 5G 基礎架構需等到 2025 年到 2030 年

Gartner 預測到了2022 年,商用 5G 的通訊服務供應商中將有半數會因系統無法完全滿足5G使用案例的需求,而難以從後端技術基礎架構的投資中獲利。Sylvain Fabre 表示,大部分通訊服務供應商要等到 2025至2030 年這段期間,才能在他們的公共網路上實現完整的端對端 5G 基礎架構——他們首先把重心放在 5G 無線電通訊,接著才是核心切分和邊緣運算,主要原因在於各通訊服務供應商的 5G 公共網路計畫,在時間規劃和範圍都大不相同。通訊服務供應商起初會把焦點放在消費性寬頻服務,可能因此拖延對邊緣運算和核心切分的投資,但後者對 5G 專案來說其實關聯性更強且更有價值。

Gartner 建議,為滿足企業需求,科技產品主管在規劃 5G 基礎架構解決方案時,除了提供5G無線電,也必須為私人網路提供核心切分和邊緣運算基礎架構及服務。對於急著部署5G的企業組織而言,單純依靠通訊服務供應商,可能無法完全滿足他們短期到中期的需求。

Sylvain Fabre 認為:「對於想盡早享受到 5G 功能優勢的企業來說,企業用私人網路將是最直接的選擇。這類網路可透過通訊服務供應商,或者是基礎架構廠商提供,而且不僅限於傳統的大型基礎架構廠商,也可以是具有雲端和軟體背景的供應商。

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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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