索尼、迪士尼合作生變 驚傳蜘蛛人退出漫威宇宙

根據外媒報導,迪士尼和索尼因「蜘蛛人」系列電影分潤問題喬不攏,漫威影業總裁 Kevin Feige 可能不會參與未來蜘蛛人電影製作,蜘蛛人也可能因此將離開漫威宇宙..
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根據外媒 Deadline 報導,迪士尼和索尼因《蜘蛛人》系列電影分潤問題喬不攏,漫威影業總裁 Kevin Feige 或將不會參與未來蜘蛛人電影製作,蜘蛛人也可能因此將離開漫威宇宙。

對影迷來說劇情也許比角色版權來的重要,不過在蜘蛛人身上並非如此,一直在漫威、索尼、迪士尼三家影業中糾葛的蜘蛛人,自索尼取得拍攝權重新開機電影版,歷經陶比麥奎爾、安德魯加菲主演兩代的蜘蛛人,再到索尼與漫威談攏合作,由荷蘭弟湯姆霍蘭德接班的「小蜘蛛」終於也能穿梭在漫威宇宙其他電影中。

在《美國隊長3:英雄內戰》的初登場之後,與其他漫威英雄在《復仇者聯盟3:無限之戰》互動,而在《復仇者聯盟 4 : 終局之戰》到《蜘蛛人:離家日》被賦予鋼鐵人接班人的角色。

《蜘蛛人:返校日》和《蜘蛛人:離家日》均由漫威影業總裁兼製作人 Kevin Feige 擔任製片,而在七月上映的《蜘蛛人:離家日》更創下11億票房,全球票房飆至 27.9 億美金,超越 10年前的阿凡達,也是索尼影業史上票房最高的電影。

如今在金錢上產升紛爭。消息人士表示,過去幾個月在迪士尼和索尼的高層發生的糾紛已經取消了 Kevin Feige 擔任製片,以及漫威在未來參與蜘蛛人世界的機會。

由於迪士尼要求未來在電影票房分潤能五五分,然而在今年索尼不願意把這隻超大金母雞一半的票房分潤給迪迪士尼,由於迪士尼已經擁有《蜘蛛人》周邊商品的分潤,不想再將票房例潤被瓜分,在談不攏的情形下,未來可能就不讓 Kevin Feige 擔任製片,認為只要有導演喬華茲與小蜘蛛湯姆霍蘭德就可以拍攝《蜘蛛人》電影。

目前漫威工作室與索尼影業尚未回應消息,有外媒指出雙方僅是談判陷入僵局,而也有可能兩方仍在進行談判中未成定局。消息一出已引發影迷們熱議,索尼在籌備中的兩部《蜘蛛人》電影的命運為何,未來《蜘蛛人》中是否還能與漫威宇宙貫穿,等待雙方更進一步的消息。

核稿編輯:李柏鋒


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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