貝佐斯給股東信:我們自己建立武漢肺炎檢測實驗室以確保服務能持續

亞馬遜執行長貝佐斯今年給股東的信,以談論武漢肺炎的影響為主,認為唯一確保能順利開工的關鍵,就是避免員工染病,而最佳做法就是全面定期篩檢。
Today's visits by our founder and CEO @JeffBezos to say thank you to Amazon fulfillment center and Whole Foods employees. We're all incredibly proud of the thousands of our colleagues working on the front lines to get critical goods to people everywhere during this crisis. pic.twitter.com/dygb345wDM
— Amazon News (@amazonnews) April 9, 2020
亞馬遜除了聘了很多經濟學家,也開始聘很多生醫學家,要建立自己的篩檢實驗室,定期檢測亞馬遜的近百萬位員工是否感染武漢肺炎,因為武漢肺炎的無症狀除了會傳染給同事,更可能會導致染病員工在處理貨品時將病毒遺留在表面。除此以外,亞馬遜也增派人手對其工作環境與所運送的商品持續進行消毒,也建議消費者收到時先消毒再使用。
亞馬遜先增聘 10 萬人,再增聘 7.5 萬人,目前股價又創新高,帶領納斯達克指數上漲,導致道瓊指數與標普五百指數落後。
亞馬遜目前扮演兩個重要的角色,一個是針對受疫情影響的產業失業員工提供臨時工作,像是餐廳服務生、機場地勤人員,在未能回到原來職位之前協助亞馬遜消化大量線上訂單。第二是針對大多數封鎖的城市提供日常用品的線上訂購服務,預計人事成本增加至少五億美元。
但也不是沒有負面消息,兩位員工抗議在倉庫的工作防護不足,亞馬遜直接解聘。
至於在技術上,亞馬遜以AWS的雲端服務協助藥物、疫苗的開發,也持續提供遠距教學或網路服務突然暴增的運算或儲存需求。
信的最後,貝佐斯引用Theodor Seuss Geisel的話:
「當一些壞事發生時,你有三個選擇:讓它定義你,讓它摧毀你,或者讓它令你變得更強大。」
下面的圖為亞馬遜的新檢測實驗室,將開始小規模檢驗其員工是否感染武漢肺炎。
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。
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。
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。
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。
本文章內容由「驚點股份有限公司( FreakOut Taiwan )」提供,經關鍵評論網媒體集團廣編企劃編審。