【電賴大戰】為何台灣電商看 LINE 以量計價反拍手叫好?因為真能賺錢啊

「說穿了,這就是 ARPU(每位使用者平均收入)問題。」
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Photo Credit: LINE 台灣
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慈濟也跳、蔡英文也跳,包括我們 INSIDE 也跳槽了,但面對 LINE V.S. Telegram 這個題目上不同於媒體紛紛發起出走潮,不少台灣電商(尤其是中大型)反而站在了光譜另一端,十分樂見面對 LINE 官方帳號捨棄過去的吃到飽模式,啟動「以量計價」新制。

你一定會想問:不會發越多,花越多嗎?

但對很多有備而來的電商來說,LINE 以量計價,反而是好事。LINE 的官方說法也談得頗為清晰,一方面「搶通知」的對手變少,連帶代表消費者會放更多一點注意力在這些繼續購買 LINE 官方帳號的電商身上,二來則是 LINE 官方帳號的精準行銷、再行銷功能也變得豐富了。

「說穿了,這就是 ARPU(每位使用者平均收入)問題。」

愛料理、INSIDE 共同創辦人,同時也是 LINE API Expert 資格認證開發者之一的李致緯就一針見血指出,「媒體跟電商在 LINE 上面獲取的 ARPU 值本來就差很多,這才是關鍵。電商 ARPU 本來就高,讓它有一定底氣可以進行精準行銷把 ARPU 拉更高;但相較之下,媒體在 LINE 上面 ARPU 低到一個不行,連撐起 LINE 官方帳號基本費用都很難了。」

但對沒有分眾再行銷需求(像是媒體、公眾人物),或是根本不懂再行銷技術的小型商家,要他們捨棄過去吃到飽暴力廣發的方法,去接觸 DMP、CDP,這就是很大的門檻了。

另外東森購物也向 INSIDE 表示,在去年 LINE 官方帳號公布新收費機制時,東森購物就規劃了相關因應措施,把大數據、提高 CRM 預測消費者與商品的關聯性、歸納客戶習慣,用戶特性等技術用來掌握目標族群。

換個角度想,你把 LINE 想成比 MMS 更便宜、功能與花樣更多的簡訊就對了。

李致緯說就算要以量制價,但 LINE 作為一個行銷管道,一方面他後台功能跟 Google Ads、Facebook 相比已到一定水準,另一方面還不用整天猜 SEO、Facebook 貼文背後的演算法跟他們搏鬥,簡單且有效。

群眾集資顧問公司「Mixxin 一起實驗」創辦人王皓進一步則是認為官方帳號作為行銷工具,針對中高年齡特別好用、有效,而且也正是台灣群眾募資界現在想拓展中高年齡客群的利器。

「台灣群眾集資界過去主推 Facebook、Instagram,主打 18 到 30 歲的消費者;但 LINE 可以突破年齡層」。

他就舉去年在嘖嘖募資的科技瓦斯鈕「e+ 自動關」;這個案子除了基本的網頁配置、電子報之外,並沒有投 Facebook 廣告或特別強化 SEO,其近 1300 萬的集資額,大多都是靠 [email protected] 以及 Line 群組轉出來的。王皓也認為,Telegram 在台灣並沒有專責團隊負責在地化經營,可能造成長線、後續效應不足。

Photo Credit: 截自嘖嘖網頁
▲科技瓦斯鈕「e+自動關」在嘖嘖上近 1300 萬集資額,大多都是靠 [email protected]、Line 群組進行的。

但就像先前講的,對 LINE 官方帳號 2.0 樂觀也僅限於那些「有備而來」擁有整理、分析數據能力的電商; LINE 官方帳號收的錢倒其次,但更重要的是對那些缺乏數位能力的中小型電商、商家與個人賣家來說,再墊高了一次門檻;不是想辦法另尋顧客入口,就是得好好投資自身資料分析能力,或是聘用第三方 Martech 公司來協助精準行銷。不過,也有其他通路像 Yahoo 看準這次機會,來推廣免費吃到飽的發訊工具「粉絲通」搶客。

LINE 官方帳號 2.0 上路後,未來到底會對台灣電商產生什麼變化?

INSIDE 認為有兩個方向值得關注。

第一個比較簡單明瞭,像是漸強實驗室、生洋網路這種專注 LINE 的 Martech 公司可能會越來越受歡迎,特別對那些大型電商來說,資料量越多,合作起來就會越有效。

第二則是有些 LINE Bot 聊天機器人的方法可以突破收費限制,能在在群組內發送免費訊息,這會讓許多對 Bot 有鑽研的公司加大研究 LINE Bot 的力道。但還有一個功能值得期待,那就是已經在日本上線一段時間的 LINE OpenChat 群聊功能是否會被帶進台灣。

那麼,到底 Telegram 真的有機會在台灣取代 LINE 嗎?

在專題第二篇,INSIDE 主編李柏鋒就認為其實很難,兩者的功能和使用者還是有很大的差別,要取代的機率微乎其微;原因是 LINE 在台灣不是只有「[email protected]」這個商業模式,而是就跟微信一樣變成了一款 Super App,還有 LINE Pay、LINE Game、LINE 購物甚至到未來的 LINE Bank 等眾多服務構成之厚重護城河所包圍。但 Telegram 呢?雖然它在台灣沒有團隊,也沒那麼商業化,但畢竟它夠開源、夠國際化,只要在台灣跟 LINE 走上不同道路,要成為越來越多人使用的通訊軟體還是很有機會。

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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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