圖書館的電子書難題

如果您現在仍是大專院校的學生,電子書對您來說應該不陌生。全台灣的大學圖書館以及國家圖書館,都是每年台灣採購電子書的大客戶。學生只要在校園裡,就可以方便的用電子書資源來學習新知、做學術研究。 然而,你知道這一些大學圖書館的電子書資源是如何採構來的嗎?為了採購、議價方便,許多大學圖書館,都是以加入台灣學術電子書聯盟的方式,採購電子書資源。加入台灣學術電子書聯盟的會員需要繳交年費,聯盟以團購議價的方式,用每年收取的年費採購電子書,讓加入會員的圖書館都可以以非常便宜的價格取得電子書。
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在《電子書的下一個難題:定價策略》一文中,筆者以 Amazon 定價模式一改再改的例子,提到了電子書 B2C 的定價議題。然而,目前台灣電子書籍最大的商業模式,並非在 B2C 之銷售,而是在 B2B,或者我們說是 B-to-Library 的市場。

如果您現在仍是大專院校的學生,電子書對您來說應該不陌生。全台灣的大學圖書館以及國家圖書館,都是每年台灣採購電子書的大客戶。學生只要在校園裡,就可以方便的用電子書資源來學習新知、做學術研究。

然而,你知道這一些大學圖書館的電子書資源是如何採購來的嗎?為了採購、議價方便,許多大學圖書館,都是以加入 台灣學術電子書聯盟 的方式,採購電子書資源。加入台灣學術電子書聯盟的會員需要繳交年費,聯盟以團購議價的方式,用每年收取的年費採購電子書,讓加入會員的圖書館都可以以非常便宜的價格取得電子書。(可參考: 相關新聞 )

誰可以用這些電子書?

由於目前國內的正體中文電子書的數量不多,這些大學圖書館的電子書內容,大多都是西文、簡體中文的學術書籍。這些電子圖書資源供校內的員生自由存取,通常以 IP 來判斷是否可以使用該資源,例如:若需使用台大圖書館電子書資源,就必須使用 140.112 開頭的 IP 來做判斷,否則就不能存取。

大學圖書館電子書資源使用此採購、閱覽模式已經行之有年。然而給一般民眾使用的公共圖書館呢?其借閱模式和採購模式又是如何?而其問題又在那呢?

公共圖書館的電子書問題

問題一:正體中文電子書數量不足
與大學圖書館的研究使用目的不同。公共圖書館提供之電子書內容應以普羅大眾皆有興趣閱讀的書籍為主。西文、簡體的學術書籍就不太適合放在一般公共圖書館。目前國內的正體中文電子書數量不足,仍是一個待解決的問題。

問題二:借閱方式?
大學校園宛如一座小城,在宿舍、實驗室、教室,無論多晚,你都可以使用學校 IP 連進圖書館來使用電子書資源,然而公共圖書館呢?若使用 IP 來判斷是否可以閱讀電子書,晚上閉館後,電子書資源就無人可以使用。白天開館時,若館內的電腦數量不足,就算圖書館採購了大量的電子書,民眾可以使用的時間也是有限。

有鑑於此,在公共圖書館的借閱模式方面,國內的 國立台中圖書館芬蘭的市立圖書館 都不約而同的使用了「版權數」的概念。 類似實體書的借閱觀念,當你借了這本電子書、或是正在閱讀時,同時間內別人就不能閱讀、借閱這本書,除非等到借閱人歸還 。這種的借閱方式,解決了公共圖書館電腦數量不足、閉館後無法閱讀電子書的問題。

問題三:該如何定價?
在《電子書的下一個難題:定價策略》一文中,提到的是 B2C 的定價議題。然而,公共圖書館的 B2B 電子書商業模式,也一直是個難解的問題。以往大學的電子書使用方式,通常是使用資料庫的方式販售,鎖 IP、沒有版權數限制,也就是只要在該 IP 範圍內的電腦,都可以自由存取電子書資源。

不同於大學圖書館,公共圖書館的電子書採購是一本一本的購買的。當公共圖書館使用「版權數」的借閱方式後,每一個版權應該賣多少錢,就變成了一個大問題。有點類似 CD/DVD 的公播版權會比較貴, 目前公共圖書館每本電子書版權採購的售價也貴上不少,通常是紙本定價乘以一個倍數 ,這個倍數可能會依該本書的熱門度來做調整,目前大概都落在 3~5 倍左右。

假設版權倍數為 5 倍,《美女攝影師愛自拍》這本書的定價是 300 元,若這本書很熱門,也有出版電子書的話,公共圖書館採購該本電子書的一個版權就需花費 300 X 5 =1500 元,通常熱門書的採購也不會一次只買一本。為了讓最多三個人可以同時借閱此書,就需購買三個版權數,所以最後 1500 X 3=4500 元,才是公共圖書館付出的代價。至於版權倍數應該是多少才對呢?三倍合理嗎?五倍划算嗎?許多出版社在爭論什麼才是合理的版權倍數,這也一直以來是公共圖書館採購電子書所碰到的難題之一。

出版商的擔心

另一方面,不同於實體書,電子書借閱方式透過網路,除去了地域的限制,任何人只要在家裡上網,就可以輕鬆的借閱自己想要閱讀的書籍。然而,這種借閱方法,讓一些出版社相當緊張,認為如果自己家的電子書都可以透過網路借閱得到,雖然有借閱版權數的限制,仍會擔心自家的電子書賣給公共圖書館後,消費者因為可以方便的借閱得到電子書,就不願再花錢購買。這將大大的影響電子書的銷售量。本來正體中文的電子書內容就不多了,許多對這種借閱方法有所顧慮的出版社,也不願意將自家的電子書販售給公共圖書館,讓公共圖書館在電子書的採購上,又少了許多選擇。

圖書館當然本身也不希望,出版社把書賣給他們後,就賺不到消費者的錢了,於是國立台中圖書館就希望透過「公雲連結私雲的方式」,將一些購書的網站連結放在借閱畫面中 (如下圖)。如果該書已借出,預約又要等很久,就可以透過按下網路書店的按鈕,直接購買該書。透過此方式,讓圖書館也可以變成一個電子書的行銷平台。

公共圖書館的未來?

在電子書的浪潮下,您希望未來的公共圖書館扮演什麼樣的角色呢?怎麼樣的電子書借閱方式才能讓讀者、圖書館、出版社都接受呢?如果將來大家都人手一本電子書閱讀器,圖書館的角色和定位,勢必該有所改變。筆者拋磚引玉,歡迎留言討論。

(image from flickr cc by sosij)


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。

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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