VoiceTube 獲超 1 億 A 輪投資!估今年營收可達 3 倍

VoiceTube 今日宣布獲得超過 1 億台幣 A 輪投資,並且將用於拓展海外市場以及人才資源。
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左至右分別為 VoiceTube 共同創辦人暨營運長蔡豐任、共同創辦人暨執行長詹益維、共同創辦人賴馥蓉
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VoiceTube 今天宣布獲得美金 350 萬(約台幣 1.05 億)A 輪投資,投資方包含數位經濟基金、台日二號基金、柏瑞國際資產管理、資鼎中小企業開發股份有限公司、新加坡和通創投等。本輪資金預計用於市場拓展、新產品技術開發、人才三大方向。

VoiceTube 共同創辦人暨執行長詹益維表示,目前海外正在積極拓展包括越南在內的東南亞與日本市場,全球用戶 360 萬,活躍用戶 150 萬,日本用戶超過 25 萬。

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2015 年達成損益兩平,VoiceTube 共同創辦人暨營運長蔡豐任表示上半年已經達成去年整年營收,更預計 2019 年營收達成去年 3 倍,2020 年目標突破 500 萬用戶,維持亞洲最大、邁向日本市占第一的英語教育科技平台。

儘管不便透露具體營收數字,VoiceTube 營收主力已經由免費版的廣告,轉移至付費方案,預計廣告收入將降低至 15% 以下。在 2015 年推出基於影片指導的短期衝刺付費產品 HERO 是現在營收最大宗,另外還有單看影片中英對照的免費方案,以及專人指導結合傳統教學與科技分析的 Vclass。

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HERO 目前約有 35000 名用戶,平均客單價約 5000 元,還有去年底推出訂閱制的 VoiceTube Pro,年費約在 1500 元左右。

蔡豐任表示,2019 年更是 VoiceTube 首度成立數據團隊,整合站內使用者行為以及社群網站使用行為。再透過站上 7 萬多部英語教材,應用 AI 技術辨認影片內容貼標籤、推薦用戶個人化影片、分析句型,與初、中、進階文法,語調、單字間關聯性等。

觀察日本用戶,蔡豐任發現與美國為主的簡明、直覺式體驗不同,日本用戶特別在意細節,並且需要非常詳盡的說明,在同一個畫面也要塞滿許多資訊與註解,學習上則特別偏好背單字的學習內容。而且日本英語學習還是以紙本為主,所以需要一些努力擴展線上英語學習習慣。目前預計透過 SEO 與 Twitter 之類的社群操作來拉攏新用戶。

人力方面目前已有 70 名員工,都是以台灣為主,沒有預設拓展規模。蔡豐任表示希望
用科技的力量,能用最少資源達成最佳生產力,因此接下來徵求人才目標在精不在多。所需人才類別包括 AI、數據分析以及海外市場拓展。

核稿編輯:Heemie



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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