歐巴馬募款網站的製作過程

Kyle Rush是一個網站工程師。2011年6月,他加入BarackObama.com,負責設計2012美國大選的歐巴馬官網。
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轉載自  阮一峰的網絡日誌原譯文網址

1.

Kyle Rush 是一個網站工程師。

2011 年 6 月,他加入 BarackObama.com,負責設計 2012 美國大選的歐巴馬官網。

(圖為 2011 年 6 月的歐巴馬官網)

除了宣傳,官網的主要目的就是募款。

上一次大選,歐巴馬籌到了 6.9 億美元。這是一個很大的數字,但由於過去 4 年美國經濟一直沒有起色,本次大選勢必要投入更多的資金,團隊內部估計資金需求將達到創紀錄的 10 億美元。

一個募集 10 億美元的網站,歷史上從來沒有過。Kyle Rush 不知道自己能否做到,但是他很清楚,如果籌不到錢,奧巴馬沒法贏得大選。

2.

2012 年美國大選現在已經結束了,歐巴馬有驚無險地擊敗了羅姆尼。他最終籌到了 11 億美元,成為歷史上籌款金額最高(也是花錢最多)的總統候選人。(排在第二位的就是羅姆尼,他也籌到了 10 億美元。)

這 11 億美元之中,實體募到 4.1 億,線上募集到 6.9 億。單單 BarackObama.com 一個網站,就創造 2.5 億美元的捐款。

在 6 個月的時間裡,BarackObama.com 共有

* 17,807,917 個不重覆訪客,81,548,259 次瀏覽

* 4,276,463 次捐款

* 捐款轉換率 24%(每四個造訪者,就有一人會捐款)

這樣輝煌的成績,是如何取得的?

3.

製作一個超大流量的、體驗良好的、能夠說服人們捐款、並能安全快速處理這些捐款的網站、絕非易事。

最近,Kyle Rush 寫了一篇 文章 ,披露了許多內幕,從技術角度總結了 BarackObama.com 的製作心得。下面,我們就來看看奧巴馬的技術團隊是怎麼做到的。

 

(圖為 2012 年 5 月的歐巴馬官網)

網站的製作班子,從 2011 年下半開始組建,Kyle Rush 是第一個加入的前端工程師,負責網頁的外觀和使用者體驗。

一開始,網站放在團隊自購的伺服器上,運行和捐款都還算平穩。但是,隨著競爭不斷加劇,局勢變得令人擔憂了。到了 2012 年 5 月,羅姆尼當月的籌款金額第一次 超過 了歐巴馬。

競選總部決定,網站必須改版,盡一切可能爭取捐款。於是,技術團隊開始大規模的擴充,全職的前端工程師從 1 個人擴充到了 14 個人,其中 6 人專門負責製作募款頁面。

4.

技術團隊做出的第一個決定是,使用靜態網站生成器 Jekyll,用靜態網頁取代動態網頁,加快網頁打開速度。網站的打開應該越快越好。有研究稱,打開速度每慢 100 毫秒,Amazon 的銷售額就下降 1%。

第二個決定是,將全部網頁放上 CDN,使用的服務商是 Akamai。它是世界最大的 CDN 供應商,共部署了 50000 多台伺服器,美國各地都能獲得理想的造訪速度。奧巴馬芝加哥競選總部,可以在 20 毫秒內載入官網的 HTML 網頁。

第三個決定是,將捐款的後台做成 API 控制 。這是因為有 23% 的訪客使用行動設備,所以必須部署多種前端(Web 端和行動端)。使用 API,可以讓不同前端以相同方式與後台溝通,彼此之間用 JSON 格式傳遞資訊。

第四個決定是,後台用 PHP 語言開發,放在 Amazon 的 EC2 平台上。

第五個決定是,為了避免當機,開發兩個後台。一旦一個系統停止工作,立刻自動切換到另一個。這點很重要,因為當機不僅影響士氣,而且金額損失龐大。因為捐款每分鐘都在湧入,最高記錄是一小時 300 萬美元,你不能讓它停下來。

5.

新網站初步完成後,使用 webpagetest.org 進行測試,結果令人鼓舞。

原版頁面 4 秒鐘後還沒載入,新版只用 1 秒就可以看到。整個平台的訪問速度上升了 60%,捐款轉化率增加了 14%。

接下來,就是微調頁面的各種細節,一共進行了 240 次 a/b 測試 ,也就是說,至少迭代了 240 個版本。

調整後的頁面,視覺效果和使用者體驗都有了巨大的提升,捐款轉換率因此又提高了 49%。

隨著歐巴馬的當選,BarackObama.com 共進行了 1101 次前端部署。

6.

事實證明,整個開發方案非常成功,順利完成募款任務,沒有一分鐘當機。

Kyle Rush 感到有必要總結,留下記錄。除了上面的開發過程,他還提到前端團隊使用的工具:版本控制 Github,a/b 測試管理 Optimizely,代碼編譯 CodeKit

Kyle Rush 最後總結說:

" 我百分之百肯定,這是我經歷過的最好的開發環境。我們不斷調整,捐款轉換率的提高令人難以置信。整個團隊感到無比滿足。但是,最高興的還是看到,2013 年 1 月 21 日歐巴馬依然是美國總統!"


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。

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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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