語言影響營收:app 在地化的重要性

app 如今已經是個相當全球化的市場,然而是否支援當地語言對於下載量和營收的影響卻非常顯著,特別是亞洲地區。
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圖片來源:Distimo

大家平常有留意到自己用的 app 是什麼語言嗎?不論是 世界迷霧 這種一推出即支援多語言版本的 app,或是透過翻譯轉換成支援多語言版本的 app,使用者將越來越容易看到支援當地語言版本的 app。因為過去幾個月以來,非英文版的 app 其免費版的下載次數與營收都持續在成長。這說明了一件事:「app 開發者越來越注重多語言版本的支援。」

語言對 app 成長的影響

目前在 Apple App Store 上,超過 90% 的免費下載次數和營收都來自英文版 app,然而市場的成長率可就不是這樣了。根據 Distimo 九月份針對全球 iPhone 和 iPad 最大的十二個市場的分析報告(註一),自今年一月以來,不論是免費 app 的下載次數或是營收,支援當地語言的 app 在該市場的表現持續成長,且成長速度已經超越支援英文的 app,其中 iPhone 又比 iPad 來的明顯。(分析報告中的十二個最大市場為:美國、加拿大、英國、德國、法國、俄國、義大利、日本、南韓、中國、巴西、澳洲)

然而新的發現還不只這些。亞洲地區(此份報告中指中國、日本和南韓)的成長又比其他地區顯著。自八月份開始,營收的最主要來源已經不再是來自支援英文的 app,而是僅支援當地語言的 app,其他九個國家則依然維持英文 app 為主要營收來源。報告中輕描淡寫的提到語言體系基礎上的不同可能是原因之一,但看到這裡我們不禁好奇,調查報告中的所有亞洲國家都呈現如此情形,那整個亞洲地區是不是也有這種趨勢呢?

圖片來源:Distimo Sep 2012

語言對下載量和營收的影響

有趣的是,app 對於語言的敏感程度在 iPhone 和 iPad 上並不一致。Distimo 蒐集了 200 個 app 樣本(這些 app 在八月份才在各市場新增支援當地語言的版本),並觀察開始支援當地語言前後時間點的平均下載量和平均營收。結果發現,這些 app 在 iPad 上的成長表現的相當不明顯,下載量幾乎沒有變化,營收也只成長了 5%。甚至因為這變化實在太小,以至於我們很難斷言這 5% 的營收成長是來自語言的影響。然而在 iPhone 上的表現就相當明顯,下載量平均約成長了 128%,營收則成長了 26%。

而就如文中稍早所提過的,這些成長的最主要來源正是來自亞洲地區。下載量成長最多的國家是中國和日本,而營收成長最多的國家則是中國和南韓。

圖片來源:Distimo Sep 2012

亞洲地區之外的其他國家則有各自不同的情況,例如巴西地區的西班牙文 app 的下載量比葡萄牙文的 app 要高,加拿大的 app 市場中創造第二高營收的語系居然是德文而非法文等。整體來說,app 的市場是相當全球化的市場,Google Play 已經遍及超過 120 個國家、Apple App Store 則有 136 個國家、Windows Phone 8 也據傳將遍及 180 個國家。這讓開發者能更容易遍及全球市場,而且也越來越注重支援當地語言的重要性,特別是人口很多的亞洲地區。相信這個發現將會帶給開發者和使用者雙方更高的效益。

(註一)Distimo September 2012

 


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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Photo Credit:<a href="https://www.shutterstock.com/zh/image-photo/ai-artificial-intelligence-big-data-internet-1075853384" target="_blank">shutterstock</a>
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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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