可匿名發文!臉書為親子類社團發表三大新功能

目前看來臉書專為親子類社團設計,而未來是否會推向其他領域,或是直接預設增加在社團功能,值得持續關注。
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Facebook 今日宣布新社團功能,管理員在臉書上成立社團時,可以將社團設定為親子類型,並可以使用三項專為家長設計的專屬功能。

透過這些新功能,家長可以更自在地分享育兒經驗,並輕鬆找到對他們而言重要的內容,以及向他人尋求或提供建議。

  • 匿名貼文:Facebook 了解許多家長希望能有一個方式,讓他們可以討論那些不希望公開分享的主題。因此,Facebook 在親子類型的社團中新增「匿名貼文」的功能,讓成員可以在不公開身分的狀態,和社團成員討論較難以啟齒的話題。舉例而言,如果用戶面對財務狀況的擔憂,或是紓解失去孩子的負面情緒,並希望分享或瞭解相關回饋,匿名貼文將幫助他們促動相關討論。
親子社團匿名發文介面
  • 標章:Facebook 在親子社團中新增「標章」功能,社團成員可以根據自己在育兒過程中的不同階段選擇適合的標章,讓其他成員清楚辨識。如果用戶希望尋找遇到相同狀況的其他用戶,標章可以讓他們輕鬆找到他人並建立連結。預設的標章包含「新手父母」、「準爸媽」,讓家長們與相似的用戶建立更緊密的連結。
親子社團標章功能
  • 師徒計畫:此外,Facebook 也將擴大師徒計畫至所有的親子社團。親子社團的管理員可以選擇與創立一個線上的師徒計畫,讓社團成員自由加入,透過這個計畫媒合導師與學員。社團成員可以選擇師徒計畫的合作夥伴,面對人生中一些重大時刻,例如懷孕、搬家或是職涯轉換時,導師將提供相關指引。  

Facebook 近來積極向用戶推廣社團經營,過去在社團上增添許多功能,讓社團成員在發文、互動等體驗上更良好。

特別為社團進行的優化可看出,臉書持續將用戶導向高互動性的社群,不少粉絲團擁有者也將粉絲團私密社團作為與粉絲主要的互動區域,這次臉書直接為特定利基市場的社群建立功能,專為該類別設計「標章」,而其兩項「匿名」與「師徒計畫」看來也相當有機會被廣泛應用其他類型社團,目前看來臉書是專為親子類社團設計新功能,而未來是否會推向其他領域,或是直接預設增加在社團功能,值得持續關注。

核稿編輯:Mia

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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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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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