[Three20] 如何加入Three20到專案中

在前一篇文章中我們大致簡介了Three20背景、在哪些程式中有被使用,並且大概提到了這個框架所提供的功能。而在這一篇文章中,我們將帶領各位讀者學習如何安裝Three20到專案中,以便進行後續的使用。
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在前一篇文章中我們大致簡介了 Three20 背景、在哪些程式中有被使用,並且大概提到了這個框架所提供的功能。而在這一篇文章中,我們將帶領各位讀者學習如何安裝 Three20 到專案中,以便進行後續的使用。

Three20 的變革

Three20 以往受到詬病的一點便是其龐大的程式庫檔案,有時候開發者或許只是想要使用其中的一個類別、方法,就必須將整個框架加入到專案當中,造成不便。

而在五月初的時候,Three20 便針對這一點進行架構上的改變,從此之後 Three20 成為多個模組所組成的框架,開發者便可以只加入自己所需要的模組,而不需要如從前一般將整個 Three20 函式庫加入。

下載 Three20

安裝的第一步當然便是要下載 Three20 的檔案,我們可以從 github 的頁面 上點右上角的 Download Source 下載壓縮檔。

而在下載完畢後點擊進行解壓縮,這個路徑在最後設定的時候會用到,請各位讀者注意。

加入 Three20.xcodeproj

接下來我們打開我們的 Xcode 專案,將下載下來的檔案資料夾下面的:

/three20/src/Three20/Three20.xcodeproj 
以滑鼠拖曳到專案中的 Framework 群組下,而跳出來的畫面選項,請如下圖選擇:

加入 QuartzCore

由於 Three20 使用了一些額外的繪圖函式,故我們也需要將 QuartzCore 這套 framework 加入到專案中。

首先我們一樣在 Framework 群組上按右鍵,選擇加入框架:
並且選擇 QuartzCore.framework:

編譯設定

接下來我們必須對 Three20 的編譯進行設定,分別在兩處。第一個部份,我們先選擇 Framework 群組下剛剛加入的 Three20.xcodeproj,然後在右手邊的視窗下喙看到 libthree20.a,並在右手邊的框框中打勾確認:
接下來在我們的 Targets 群組下選擇所編譯的程式,按右鍵選 Get Info 修改設定。在 General 的分頁下,我們將 Three20 加入為 Direct Dependencies:

連結設定、標頭檔搜尋

接下來我們在左邊的畫面中,選擇最上方的 Project 並按右鍵打開 Info 畫面。在 Build 頁面下會有一處需要修改、以讓我們能順利的將專案與 Three20 進行 linking、header searching。

第一個是 Other Linker Flags 這個選項,我們必須分別加入-ObjC 和-all_load 兩個選項,如下圖:

第二個則是 Header Search Paths,我們必須加入下載檔案中的這個目錄:

YOUR-PATH/three20/Build/Products/three20

注意,這部份各位讀者要自行將解壓縮的路徑代換,否則會出現找不到 headers 的錯誤。

大功告成

當以上的工作的設定結束後,便可以在程式碼當中加入:

#include "Three20/Three20.h" 

正式開始體驗 Three20 的各種功能!

結論

這一次的文章中我們簡介了安裝 Three20 的方法,希望各位讀者能夠順利的在自己的專案中順利安裝。

在下一次的文章中,筆者將介紹 Three20 的各個模組,讓大家能夠對整個框架的架構有初步的認識,敬請期待!


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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Photo Credit:<a href="https://www.shutterstock.com/zh/image-photo/ai-artificial-intelligence-big-data-internet-1075853384" target="_blank">shutterstock</a>
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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。

Photo Credit:驚點股份有限公司( FreakOut Taiwan )

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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