蘋果罕見下修財測!盤後股價崩跌逾7%

蘋果今天以中國智慧型手機銷售趨緩為由,下修會計年度首季營收預測。新款 iPhone買氣降溫早有跡象,但蘋果下修財測並不多見!
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本篇來自合作媒體中央社,INSIDE 經授權轉載。

蘋果公司(Apple)今天以中國智慧型手機銷售趨緩為由,下修會計年度首季營收預測。新款 iPhone買氣降溫早有跡象,但蘋果下修財測並不多見,盤後股價因而崩跌逾 7%。

蘋果執行長庫克(Tim Cook)在致投資人信函中宣布,蘋果修訂去年12月29日結束的會計年度首季財務預測,預期當季營收約 840 億美元。蘋果原先預測當季營收介於 890 億美元和 930 億美元之間。

此外,蘋果預期當季毛利率約 38%,也低於原估的 38% 至 38.5%。

今天蘋果股價小漲 0.1%,收在 157.92 美元。這份盤後出爐的信函公布前,蘋果股票盤後交易一度暫停,恢復交易後,蘋果盤後股價一度大跌 7.5%。

庫克在信中表示,蘋果準備迎接關鍵新興市場挑戰,但未料到經濟趨緩程度如此嚴重,特別是在大中華地區(含中國、香港、台灣)。他提到,中國經濟從去年下半年開始放緩,去年第 3季官方國內生產毛額(GDP)成長率創 25 年來次低。

庫克寫道,蘋果認為中國經濟環境受美中貿易緊張影響,隨著金融市場瀰漫不確定氣氛,相關效應似乎也擴及消費面,中國的蘋果直營門市和通路夥伴都遭遇客流減少困境,市場數據顯示,大中華地區智慧型手機市場萎縮尤其嚴重。

庫克還提及其他導致營收預測下修的因素,包括美元走升、蘋果產品供應吃緊、消費者更換手機的週期拉長。

iPhone 占蘋果總營收約6成,是蘋果事業發展中流砥柱。庫克坦言,在部分已開發市場,iPhone 換機熱潮不如蘋果預期旺盛。

蘋果去年 8 月初成為史上首家市值突破一兆美元的美國企業,自此運勢翻轉。去年第 4 季美股由盛轉衰,蘋果股價一蹶不振,如今公司市值不到 7500 億美元,已落後微軟(Microsoft)和亞馬遜(Amazon.com)。

去年11月,蘋果宣布未來將不再公布 3 大產品線 iPhone、iPad和Mac 銷量數據,市場懷疑蘋果想以漲價塑造亮麗的營收數字,掩蓋產品買氣降溫、成長動能流失的實情。

近幾個月來,iPhone 買氣降溫的報導不斷,部分蘋果供應商下修供貨預測,促使外界猜測 iPhone 用戶換機意願低落。iPhone 新機一向不打折,蘋果去年底卻在美國促銷,消費者購機時可拿舊款 iPhone 取得折抵優惠。

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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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