疫情開始後「就業金卡」申請大增,9 個月已核發去年兩倍

就業金卡結合了工作許可、居留簽證、外僑居留證及重入國許可等 4 證合一,YouTube 創辦者陳士駿就是第一張持卡人!
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         本篇來自合作媒體中央社,INSIDE 經授權轉載。

台灣從今年 2 月到 10 月底,9 個月內就業金卡核准件數增加 948 張。國發會分析,除了台灣防疫有成外,資通產業表現佳以及宣傳見效,都是就業金卡成長原因。

「外國專業人才延攬及僱用法」(攬才專法)在 2018 年 2 月 8 日上路,其中一大亮點是國發會可針對擬在台從事專業工作的外國特定專業人才,核發「就業金卡」,也就是工作許可、居留簽證、外僑居留證及重入國許可 4 證合一的個人工作許可,有效期間為 1 至 3 年,期滿得重新申請,提供外國人才自由尋職、就職及轉換工作的便利性。

最近有網友在有「美國 PTT」之稱的論壇 Reddit 發文,撰寫「疫情間如何移居台灣指南」的文章,引起討論。

國發會人力發展處處長林至美今天接受中央社記者採訪時表示,從數字來看,今年就業金卡的確成長不少,從 1 月底總計已核發 584 張,到今年 10 月底總核准數達 1532 件。也就是說,今年 9 個月中,金卡核准數增加 948 張,跟前 2 年核發 500 張相比,增加幅度達到 1.8 倍。

林至美分析金卡增加有 3 因素。第一,台灣今年確實防疫有成,國際能見度明顯提高。第二,除了防疫外,背後更要有實質產業表現,才能吸引人才進一步前來就業、投資甚至創業。包括近年 Google 大廠來台加碼投資、台積電在美中貿易戰與今年疫情期間表現愈加亮眼,都是背後原因。

第三,國發會今年也加強宣傳,包括舉辦多次活動讓持有就業金卡者可以互相交流,同時也有助於了解持卡者意見,也觀察到部分持有就業金卡者十分熱心,還會自主在臉書宣傳金卡申請的相關經驗。

根據國發會統計,就業金卡最新核發狀況,自 2018 年 2 月 8 日起到今年 10 月 31 日止,總核准 1532 件。以領域別來看,經濟 1003 件、科技 175 件、文化藝術 137 件、金融 107 件、教育 103 件、建築設計 6 件、體育 1 件。

責任編輯:蜜雅
核稿編輯:Chris

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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。

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