亞馬遜 Prime Day 落幕,智慧音箱 Echo Dot、機上盒 Fire TV Stick 再度榮登銷售王!

雖然深陷反壟斷調查、倉庫工人上街抗議等爭議中,但亞馬遜今年為期 48 小時的 Prime Day 依舊順利落幕。每年 Prime Day,亞馬遜旗下自家產品總是搶手貨,而今年智慧音箱 Echo Dot、機上盒 Fire TV Stick 再度榮登銷售王!
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▲Photo Credit: Shutterstock/ 達志影像
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雖然在亞馬遜一年一度的會員日 Prime Day 期間,亞馬遜仍然深陷反壟斷調查中,倉庫工人也走上街頭抗議勞動條件,但為期 48 小時的 Prime Day 依舊順利落幕。每年 Prime Day,亞馬遜旗下自家產品總是搶手貨,而今年智慧音箱 Echo Dot、機上盒 Fire TV Stick 再度榮登銷售王!

根據 TechCrunch 報導,Prime Day 是亞馬遜平台最大的銷售活動,但它的折扣期也愈拉愈長。2017 年是 30 小時,2018 年延長到 36 小時,今年則是整整兩天、滿滿 48 小時的銷售活動。去年 Prime Day 共銷售 1 億件商品,今年則售出 1.75 億件,比歐美常見的購物高峰節Black Friday 和 Cyber Monday 的銷售總和還多。

Prime Day 期間,亞馬遜自家的硬體產品通常會下超低折扣,再加上因為亞馬遜同時掌握商品和通路兩大優勢,也讓 Prime Day 的銷售額往往突破其他銷售活動。

那麼,今年最熱賣的亞馬遜自家產品是什麼呢?不意外地,亞馬遜旗下兩大明星商品:入門款 Alexa 智慧音箱 Echo Dot,以及機上盒 Fire TV Stick,再度榮今登暢銷商品寶座。但官方目前尚未正式公開銷售數字,只對外聲稱光是 Echo Dot 和 Fire TV Stick,全球就總共賣出數百萬件

Echo Dot 之所以賣得這麼好,也跟其銷售手法有關。在 Prime Day 開始之前,Echo Dot就已經對折下砍到 24.99 美元,隨著 Prime Day 活動開始,又再次降價到 22 美元,甚至與其他 Alexa 相關商品綁在一起賣,幾乎等同是用「贈品價」售出。

評論也認為,與其說 Prime Day 是年度銷售活動,不如說是亞馬遜用來把會員「綁」在旗下電商生態系一整年的年度行銷手法;而等到明年會員日再度來臨時,亞馬遜也有機會重新掌握這些會員的忠誠度,並把他們繼續留在自己的生態系內。

有趣的是,當 Prime Day 藉著「綁」會員成功創下銷售新高時,目前進行中的反壟斷調查,恰好就是針對亞馬遜是否透過掌控相關銷售資訊推廣自家品牌、產品,來阻礙其他新創電商業者。

核稿編輯:Anny

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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。

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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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