還願竄紅3大關鍵:取材、嚇人、行銷

「還願」上架不到1週,就登上全球PC遊戲數位發行平台Steam的即時銷售排行榜冠軍。台北教育大學玩具與遊戲設計所教授范丙林歸納出「還願」獲得全球玩家推崇喜愛的三大關鍵。
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本文獲合作媒體中央社授權轉載,記者韓婷婷報導。

國產遊戲「還願」一上線就衝上熱門排行榜,一致獲得國內外玩家5顆星評價,又因牽涉敏感政治議題,引爆話題,將遊戲熱度推上最高峰,學者分析3項因素,讓這款遊戲受到矚目。

繼「返校」之後,「還願」的問世讓這個來自台灣的獨立團隊「赤燭」一夕爆紅,成為全球遊戲界炙手可熱的團隊。「還願」上架不到1週,就登上全球PC遊戲數位發行平台Steam的即時銷售排行榜冠軍。

台北教育大學玩具與遊戲設計所教授范丙林歸納出「還願」獲得全球玩家推崇喜愛的三大關鍵,包括「取材夠獨特、遊戲夠嚇人、行銷夠趣味」。

「還願」,是第一人稱視角的恐怖解謎遊戲,背景是1980年代台北的小公寓中,一個遵循傳統的家庭周邊所發生的事件,結合了當年元素及傳統宗教信仰,是一款以邪教害人為主旨,導致單純父愛釀成悲劇的作品。

第一次嘗試玩恐怖遊戲的雲林科技大學工業設計系一年級生廖華煜說,真的被嚇到,很恐怖的遊戲。因為場景太接近阿嬤家,透過第一人稱視角的模式進入遊戲,那份熟悉感讓恐懼變得更加貼近生活,極度令人毛骨悚然,不少同學跟他一樣玩過遊戲後開始害怕回阿嬤家。

廖華煜認為,這個遊戲最吸引人的除了劇情及美術聲光效果外,他是用暗喻的特殊手法讓玩家融入劇情中,一一解謎探索故事全貌。

剖析「還願」爆紅的原因,范丙林表示,取材具獨特性是「還願」能吸睛的先決要素,以台灣這個題材或台灣本土素材來做的遊戲並不多見,歐美對東方、尤其華人世界還是有某種程度的好奇。

范丙林表示,「還願」故事內容劇情的設計除了夠吸引人外,還能觸動人心引起共鳴。他的恐怖手法並非突發性的驚嚇,而是搭配場景、聲光配樂及空間的移轉,營造出緩慢壓迫而煎熬的恐懼感。

遊戲成功的另一個重要關鍵在於行銷手法的操作,范丙林觀察「還願」選擇重度玩家聚集的Steam平台,鎖定全球市場,上架前的行銷著重在與玩家的互動,將遊戲與現實世界結合,遊戲還未上市前就先與玩家進入解謎遊戲,迎合現在年輕人的生活模式,捨去電視廣告,採取FB及實況主轉播的方式炒熱討論度。

雖然「還願」因牽涉到敏感的政治議題,引發下架風波疑雲,後續事件會如何發展,好壞還難以下定論,但絕對受到高度關注,范丙林認為,這個年輕團隊現階段在商業層面上也許還有很多難題要去面對跟解決,但對他們而言都是一個考驗跟經驗,如果能將這股能量推向更好的方向發展,相信未來將是無可限量。


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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