蘋果發表會將登場 iPhone 今年值得期待這些!

可能讓 iPhone 成為充電盤、三鏡頭攝影升級等等。今年也是 Apple 官方首度透過 YouTube 直播發表會全程讓我們見真章
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今年蘋果秋季發表會即將登場,蘋果官方除了首度與串流平台愛奇藝、騰訊、優酷、嗶哩嗶哩等合作同步直播,也是官方首度透過 YouTube 直播發表會全程,在近半年都有來自四面八方的傳言,依照慣例彭博社在發表會前都會釋出新品的預測,今年的 iPhoneApple Watch 值得期待什麼呢?

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iPhone 11 

首先,在 iPhone 部分多數重要的更新預計都會和相機有關,謠傳已久將會加入廣角鏡讓背面三鏡頭,升級相片高解析度和錄影品質,還可能會導入人工智慧用於自動調校相片,可能像是在畫面中被切掉人像能夠補齊,另外在錄影時可以進行即時編輯。面對勁敵在智慧型手機攝影的競爭,像是被 Google Pixel 直接正面對決的低光攝影,這次蘋果是否能在iPhone 上升級迎戰,也值得關注。

此外,有可能在無線充電部分加入反向充電,讓 AirPods 和 Apple Watch 可以直接放在iPhone 的背面,所以可能會調整手機背面蘋果 Logo 設計,可能是移除「iPhone」字樣讓用戶可以更精準將充電位置放置在正確地方,例如對準蘋果的圖示可以進行無線充電。

這個設計彌補過去曾經一度亮相,最終卻未推出的 AirPower,這次是否能夠讓 iPhone 直接成為無線充電版讓人相當期待。另外,為了讓使用年限更長可能具有更防碎玻璃和提升抗撞力,防水等級也有望升級。

而另一款較平價的 iPhone,暫且視為 iPhone XR 的產品線更新,可能也會新增成為雙鏡頭,過去的 iPhone XR 單鏡頭,沒有 2 倍光學變焦(不會因為變焦放大倍率影響解析度)以及 10 倍的數位變焦,僅可實現 5 倍數位變焦,但是能透過演算法拍攝散景效果的人像模式,今年若是新增雙鏡頭,能夠提升人像模式(雙鏡頭就不受限於演算法只能針對人物進行處理)與光學變焦,可能也會多出一個綠色機種,具備更快的自家處理器 A13 仿生晶片,更接近高階機種。

Apple Watch 

最後,是穿戴裝置 Apple Watch 的預測,本次更新可能主要是在軟體升級和外觀,推出陶瓷和鈦合金的新機型,一系列新款皮錶帶、新的應用服務以及 watchOS 6 錶盤更新,推出新的健康功能睡眠追蹤。從目前的預測看來,Apple Watch 沒有太多大幅度的更新,預計在 2020 年 Apple Watch 才會有更多的升級或搭載更快的處理器。不過也有可能在秋季發表會有其他出乎意料的驚喜,明天就讓我們一起在發表會見真章吧!

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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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