車麻吉攜手和雲行動!掃車牌免下車自動繳停車費

車麻吉宣布正式成為和雲行動停車場的戰略合作伙伴,陸續提供全台多處和雲行動停車場智慧便利的行動支付。
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Photo Crdit: 車麻吉
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以下內容取自新聞稿,經 INSIDE 編審後刊出。

隨著「車聯網」的競爭逐漸進入白熱化,越來越多軟硬體廠商投入開發與整合,期望帶給車主更便捷的行車體驗,也希望搶下這個快速成長的商機,權威研究機構 Gartner 預估,2020 年聯網汽車的年銷量將超越普通汽車,屆時全球會有 2.5 億輛汽車具備聯網功能,而亞洲的聯網汽車滲透率將超過 45%。

在市場走向百家爭鳴的情況下,車聯網新創《車麻吉》看準這樣的機會,利用團隊運行多年且成熟的「A.I. 人工智慧車牌辨識技術」和「行動支付」功能,串起多家產業龍頭企業的行車服務,並於 9 月 9 日宣布正式成為《和雲行動服務》的戰略合作伙伴,陸續提供全台多處和雲行動停車場智慧便利的行動支付。

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未來,車主在和雲行動停車場使用車麻吉 App 進行支付,行進停車場時,無需在閘門處取票,出場時可直接駛離,也不用感應票卡或提前掃碼繳費。車麻吉團隊透過車牌辨識的進出場記錄,針對綁定的信用卡進行扣款,並提供包含《車麻吉》、《國泰優惠》等多款停車 App 產品相同行車體驗。在九月底前,車主使用車麻吉 App 進出和雲行動停車場,最高可享受 22% 回饋的獎勵,鼓勵更多的車主體驗無現金無票卡的付款體驗。

「成功不必只是在我,」車麻吉執行長余致緯表示,「我們針對各家不同的停車設備商進行串接,除了改善過去由於使用不同的設備系統,造成營運商跨停車場管理無效率的問題,也可以讓所有的停車設備商,在串接後帶著自己的營運商往行動支付邁進,提供車主更多元友善的支付體驗。這次的合作中,我們也不限定車主只能使用一個 App 入場,在眾多和雲行動停車場中,不只有支援車麻吉 App ,也可以使用國泰世華銀行的《國泰優惠》 App 或車麻吉團隊過去開發的其他停車軟體入場。在這個市場導入階段,最重要的是讓使用者無痛習慣新的支付模式,一起合作才能為未來創造更大的市場發展空間。」

《車麻吉》團隊在創立一年多以來,已經服務全台將近 200 個停車場和加油站,串接將近 100 個服務業者,並提供全台超過 200,000 格車位線上支付。目前,在台灣有超過 5% 的車主藉由車麻吉服務享受到更便利的行車體驗,未來車麻吉也將和更多領導企業合作,將完整且便捷的行車支付導入各大產業品牌,共同帶動更完善的車聯網經濟。

責任編輯:Mia
核稿編輯:Chris




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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