IP 猛獸向 Netflix 宣戰!迪士尼正式發表 Disney+ 加碼宣布三部全新漫威電視劇

目前看來,Netflix 每月15.99 美元的高級(premium)方案,支援 5 個用戶,每月 7 美元的 Disney+ 可綁定 7 個用戶在價格上更具競爭力!
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Photo Credit:disneyplus.com 網站截圖
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2017 年迪士尼(Disney)與網飛(Netflix)正式分道揚鑣,迪士尼開始佈局自己的串流媒體事業,本週末在美國加州聖地牙哥舉辦年度 D23 博覽會,終於正式發表 Disney+,揭開正式的服務內容與收費細節。

據了解,Disney +每月 7 美元的收費可以同時在四個裝置播放,支援 4K 超高畫質與 HDR 播放、杜比全景聲音效(Dolby Atmos)。家庭方案可以設定 7 個不同的用戶,與串流服務巨頭 Netflix 相比,更偏向將 Disney+ 與 Netflix 的高級(premium)方案作比較,目前看來,Netflix 每月 15.99 美元的高級(premium)方案,支援 5 個用戶,每月 7 美元的 Disney+ 可綁定 7 個用戶,在價格上更具競爭力。

顯然,Disney+ 主打的更是家庭串流服務,為了讓家長與兒童都能觀看,在分級機制上可能就不會有 PG - 13 的內容(美國電影分級不適合 13 歲以下兒童觀看的內容)也提供針對 7 歲及以下兒童設計的兒童模式,是對家庭更友善的串流媒體。

延伸閱讀:臉書攜手迪士尼、Netflix,今秋將推 Catalina 機上盒

迪士尼在發表 Disney+ 的同時也公布新的三部原創影劇,《驚奇女士》(Ms. Marvel)和《女浩克》(She-Hulk)《月光騎士》(Moon Knight)、首部《星際大戰》真人版電視劇。新電影有《花木蘭》《黑豹2》《黑寡婦》等等,更多詳細內容會在 11 月12 日
Disney+ 串流服務正式上線時公布,Disney+ 身為強大的 IP 巨人,來自皮克斯、漫威、星際大戰、21 世紀福斯,究竟除了迪士尼本身的 IP 與續作,還會有哪些原創內容讓人相當期待。

延伸閱讀:Apple TV+ 原創影集《The Morning Show》 釋出預告 外媒:蘋果投資原創內容預期高出 50 億美元

迪士尼在今年預期在 2024 年前,可獲得 6000 萬到 9000 萬名付費訂戶,不過是否能成功在串流媒體服務分杯羹,與超過 1 億訂戶的 Netflix 與 Amazon Prime 甚至還有將在今年秋季正式上線的 Apple TV+ 抗衡,值得持續關注。

    核稿編輯:Mia


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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