疫情旅遊業何去何從?Google 推出旅遊分析網站

在疫情衝擊下為了讓觀光業者更了解旅遊業需求,Google 推出 Travel Insights with Google 旅遊深入分析工具!
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Photo Credit:Google 網頁截圖
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受到疫情衝擊,Google 推出 Travel Insights with Google 旅遊深入分析網站(目前為英文版),來幫助觀光業者更了解旅遊需求,進而做出決策,Google 台灣行銷解決方案副總經理 林明展(Major Lin)在部落格介紹全新旅遊深入分析網站網站服務:

目的地數據分析工具

旅客在世界各地及當地各個景點搜尋的旅遊資訊,是各地政府和觀光局關注的資訊之一。「目的地數據分析」工具,可以清楚呈現旅客在搜尋景點資訊的主要管道,以及最有興趣造訪的地點,協助政府單位藉此評估針對特定路線重新開放旅遊的可能性,以更宏觀的角度思考安全解封後的樣貌,以及決定應開放哪些路線規劃給未來潛在的旅客。

透過「目的地數據分析」工具,Google 發現國人的境內旅遊需求在 COVID-19 第一波高峰期後有強勁的成長,從 2020 年初至今與去年同期相比,整體增長了 16%,且在 11 月的住宿搜尋量相較去年相比成長了 30 %,其中澎湖馬公是國人熱門搜尋景點第一名,在今年9月至 11 月的搜尋量是台北的 1.6 倍。Google 也觀察到大自然景點是台灣越來越熱門的旅遊景點,位在苗栗縣的泰安鄉,今年 9 月至 11 月的搜尋量相較前兩個月成長了 25%,是台灣今年竄升最快的旅遊景點。

飯店數據分析

目前在 Google 上每天仍有數百萬次的飯店相關搜尋,因此 Google 可以歸納出與飯店訂房相關的豐富深入分析資訊,Google 也首次將「飯店數據分析」資料提供給經常藉由第三方管理 Google 商家的中小型企業。「飯店數據分析」資料希望可以幫助不同規模、特別是小型和獨立的飯店,了解自家飯店需求的來源,以及在規劃振興計劃時如何鎖定其行銷目標。

旅遊數據分析中心

「旅遊數據分析中心」僅提供 Google 旅遊業商業合作夥伴使用,他們可以結合自己的 Google 帳戶資料和廣大的 Google 需求資料與深入分析,更清楚地瞭解如何管理營運及開拓觸及潛在訪客的商機,許多觀光組織表示希望盡可能獲得詳細的資訊,讓他們在疫情解禁且民眾開始預訂旅遊行程時能迅速因應,而 Google 這項深入分析工具非常適合作為他們達成目標的新工具。

交通部觀光局也表示「很開心看到 Google 推出『目的地數據分析』、『旅遊數據分析中心』等工具,以及這些工具能替觀光旅遊產業帶來的價值。這些工具讓 Google 可更加了解全球趨勢,並以更精細的旅遊需求數據為基礎,制定疫後振興旅遊的策略。Google 相信 Google 的工具會為觀光旅遊發展帶來啟發,並進一步促進產官學界在資訊上的交流。」

其他資源與工具

除了資料和深入分析, Travel Insights with Google 也將集中提供其他產業資源,包括:Grow with Google數位學程Google for Small Business 的技能訓練,另外 Google 也可為飯店業者提供顯示自身資訊的 廣告工具。未來幾個月內,Google 將持續改善和擴充網站內容,提供更多新資源。 

今年年初,Google 的重點在與合作夥伴一同努力分享旅遊警示、提供第一線應變人員折扣價格,以及不斷更新變動的飯店與航空公司取消政策資訊。2021 年即將來臨,隨著各國邊界陸續開放、各地的旅遊活動逐漸增加、國際旅遊指日可待,Google 希望能與業界更緊密地合作,不論振興速度如何,Google 都會致力於支援全球旅遊和觀光產業,以及許多經營觀光旅遊業的民眾和商家。  

責任編輯:Anny
核稿編輯:MindyLi

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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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