開發者的同樂會!LINE DEV DAY 2019 為什麼要辦兩天?

LINE DEV DAY 2019 盛大展開,技術長朴懿彬說,要將開發者大會變成開發者盡情激盪技術與建立關係的超大派對。
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PHoto Credit: LINE 提供
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一年一度的 LINE DEV DAY 今年 11/20-21 在東京台場盛大展開,今年更擴大規模,不僅題目多元、攤位和互動部分更加豐富之外,舉行天數還延長至 2 天。

雖然有滿滿的 LINE 工程師技術分享議程,但 LINE 技術長朴懿彬也表示,LINE 希望 DEV DAY 不是嚴肅慎重的場合,而是創造一個平台,給內部與第三方開發者交流、談天以及分享技術的派對,LINE 也能從中獲取開發者社群的回饋。

LINE 內部開發者的文化強調 ownership 的掌握,不僅可以更積極地配合使用者需求,另外 LINE 內部還有個專案平台能讓各地開發者可以上去瀏覽,查看並且加入開發中的專案開放性相當高。而創新過程不可避免會伴隨大量失敗,LINE 企業文化提高對犯錯的容忍度,與其對失敗者加以批評,LINE 更鼓勵開發者從失敗中吸取經驗,鼓勵反省並且再度去冒險、嘗試。

▲LINE 技術長朴懿彬。Photo Credit: Mia/INSIDE

這次會將 LINE DEV DAY 舉辦為 2 天活動,就是希望開發者們能真正有所收穫,並且帶回到工作中。

另外前兩年 LINE DEV DAY 在技術上不斷以 AI 為重,強調 LINE 是一家 AI 公司,今年似乎花更大的篇幅強調資安意識。對此朴懿彬表示,一直以來 LINE 涵蓋的範圍就相當廣,並非單以資安為重點,而 AI 策略的進展則因人才搶手所以困難,LINE 持續雇用最好的人才並幫助他們成長,提供更好的服務。

至於 LINE 針對商業客戶的產品 LINE BRAIN 人工智慧服務,目前主打還是日本市場,其他像 CLOVA 的 AI 功能則早已深入各個產品,如新聞、樂曲推薦,或者廣告投放等,作為基礎支援技術。

而 BRAIN 要應用到其他國家還有語言方面的因素,這點 CLOVA 語言辨識也有一樣困難得跨越;儘管現在台灣在事實查核功能已經運用 AI 來學習比對錯假訊息,中文新聞也有人工智慧推薦,但朴懿彬認為,訓練成果的品質還未達標,需要一點時間才能提供商業服務。

另一方面,在去年很火熱的區塊鏈領域 LINE 也推出 LINK Chain,以及 BITBOX 和 BITMAX 交易所,不過原本規劃的 dApp 生態系藍圖,以及最終 LINE Points 和 LINK 幣可交換的藍圖似乎進度落後。對此朴懿彬回應目前為了符合日本法規,所以進度較緩慢。

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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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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