「台北食記」app 開發、衝榜紀實(上)

「台北食記」是我和朋友們一起規劃、開發的 App 服務,在上個星期衝到 App Store 排行榜第二名。這對我來說是個難得的經驗,因此想把整個過程記錄起來,分享給同樣是開發者的人們。
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編按:本文為客座投稿文,作者的部落格筆名為 St. Threath,以網路領域為自己的志業,同時喜歡科技和人文這兩個極端,夢想是到矽谷的偉大航道創業。目前任職於網路公司 Genie Capital。

原文刊載於作者的個人部落格「St. Threath」。

「台北食記」是我和朋友們一起規劃、開發的 App 服務,在上個星期衝到 App Store 排行榜第二名。這對我來說是個難得的經驗,因此想把整個過程記錄起來,分享給同樣是開發者的人們。

而還沒有下載「台北食記」的讀者,可以下載來體驗看看,讀起來或許會更有感覺~

  • [iPhone 下載連結](http://bit.ly/tpeBlog_iphone)
  • [Android 下載連結](http://bit.ly/tpeBlog_android)

先說說「台北食記」這個 App 的規劃和開發過程吧! 一開始它其實只是一個小 App,蒐集了網路上的知名部落客所寫的台北食記,將它們定位到地圖上,所以只要一打開 App 就可以看到周圍的食記,也可以搜尋特定地點。這個版本(1.0 版)可以參考 PunApp 為台北食記所寫的 介紹

【台北食記】整體來說速度是頗快的,在讀取網誌時反應不慢,而操作上也讓人直覺使用,算是簡單方便的 APP。

可惜的是功能十分的少,而其資料量的關係,亦不如愛評網的美食 APP 或是鄉民美食地圖等等,再加上地區受限,讓這 APP 變的有些無用,大約只能當作是台北美食網誌搜集器吧。

PunApp 給予的建議也是很多 1.0 版使用者的建議,最多人給我們的意見回饋大致可以分成三類:1. 希望有餐廳種類分類 2. 希望有收藏到最愛功能 3. 希望有 Line、Facebook 分享功能。經過整個團隊的討論,覺得這三個功能確實有用,並且分別可增加「瀏覽量」、「黏著度」以及「擴散度」,因此我們 2.0 版的台北食記便朝這個方向改進。

聯絡部落客

由於我們團隊裡面大多是工程師背景,因此沒有想到將網路上的部落格定位到地圖上可能會有版權的問題(對我們來說,就像是 Google Index 網頁一樣,沒有偷取內容,只是增加網站流量),但其實只要有使用到文章的" 標題"、" 圖片",便有可能侵犯到著作權。即使法律上可能沒有定義清楚,但許多部落客其實對這樣的行為是很感冒的。

有使用者提醒,「台北食記」若沒有徵求部落客的同意就收錄文章,之後可能會因此而下架。聽到這個可能性後,我們便懷著忐忑不安的心情馬上開始聯絡各個部落客,一方面希望獲得大家的同意授權,一方面又害怕因為之前曾經未經通知收錄他們的文章而被罵到臭頭。最糟的結果就是 --- 沒有部落客覺得這個點子是好的,那這個 App 裡面就將沒有文章,換句話說「台北食記」就完蛋了。

結果是有一些部落客覺得這樣的點子很好,願意將文章放在 App 中讓大家觀看,但也有些部落客覺得之前未經知會使用他們文章的行為十分不妥,因此不願意放入文章,而我們也對他們解釋我們的想法和對這些過錯道歉。這樣和部落客聯絡的過程大概花了一個星期左右的時間,隨著 5 個、10 個、20 個部落客的同意,我們原本擔心 App 會完蛋的疑慮才逐漸解除。

在這邊要感謝所有願意將精心撰寫食記放上「台北食記」的部落客們,因為有他們的無私分享,台北食記才能提供這樣的服務給大家使用。

第一批使用者

原本我們以為用心做完一個 App 後,只要放上 App Store 和 Google Play 上,就自然會有十幾萬的使用者下載 --- 很明顯的,我們太天真了,只是把 App 放上去的話,每天大概只會有 30~100 的下載量。

我們的第一批使用者來自於 BBS 的 iPhone、Android 版,以及在 Mobile01 的 iPhone 軟體Android 軟體討論區 。根據後來的統計,在這兩個地方分享自己製作的 App,當天大約總共會幫 iPhone 和 Android 各別帶來 300~600 的下載量。而這群早期使用者(Early Adopters)也都會給予非常中肯的建議。

而在這樣第一波宣傳之後,iPhone 曾經短暫的到達美食分類排行榜前十,成效也算不錯。但事後看來,這群早期使用者比較像是 精實創業(Lean Startups)裡面,給予反饋,幫助產品找到正確方向的人們,從他們的行為中,我們發現其實大多數使用者用「台北食記」的方法是在平常閒暇無事時「瀏覽和探索食記」,而不是在路上臨時起意打開 App 搜尋美食,這也成為我們 2.0 版本推出的重點。

這段前間我們主要使用 Google Analytics 來驗證使用者的行為和我們的假設是否一致,也可以觀察回訪者和新使用者的使用比例,非常實用。

2.0 改版

根據使用者的回饋還有團隊的內部討論,我們決定增加「收藏食記」、「分享食記」、「分類搜尋」的功能,希望能夠讓使用者更容易的瀏覽、探索自己想吃的餐廳。另外 2.0 版的設計也讓第一次使用「台北食記」的使用者,能夠不用去指定地點搜尋(對第一次使用的人來說是很高的門檻),才能了解這個 App 內有多少食記。

簡單的來說,2.0 的版本讓使用者更容易感受到「台北食記」的豐富度和設計風格,也更加實用,我們希望這樣的改版能夠讓第一次接觸 App 的使用者快速的感覺到,「這個 App 裡面有很多東西,而且未來它可能可以介紹一些不錯的餐廳給我」

挑戰 App Store 排行榜

在 1.0 版的時候,「台北食記」iPhone 的下載量只約在 1000 左右,可以說是非常慘烈。我們團隊花了許多時間規劃、設計、實作 App,只有這樣的成績我們認為有很大的原因是因為宣傳的方式不對。因此我們向曾經有衝進 App Store 排行榜經驗的朋友請教,他所製作的 英文腦速測驗 在 2.0 改版後的一星期內,衝進了總排行榜的前十名。

根據腦速測驗的經驗,要讓 App 進入 App Store 排行榜前十名,每天大約要有 1000 以上的下載量,而從「台北食記」1.0 的經驗看來,在 BBS 和 mobile01 宣傳加起來也只能帶來約 600 的下載量,這對於要衝進排行榜來說還遠遠不夠。

因此我們下了 Facebook 的廣告,讓使用者有機會看到並安裝 App。我們連續投放了約 3 天,每天金額約為$100~$150 美金,每個安裝所花費的金額約為$3~$4(台幣),因此每天由 Facebook 過來的使用者約為 1000 名,投放四天總共約 4000 多名。


▲ Facebook 廣告宣傳

在這樣的宣傳下,「台北食記」由美食分類的 20 多名開始往上爬,第一天到美食分類第三名,第二天到分類第一、免費總排行 50 幾名,第三天到達總排行榜第五,第四天到總排行榜第二。到了後期,其實在推著 App 前進的不再是 Facebook 廣告,而是上排行榜所帶來的下載量,在總排名前三的時候,Facebook 廣告帶來的下載量約為 1000,但一天的下載量卻能到達 7500 左右,這都要歸功於上了排行榜後所帶來的曝光。


▲ iPhone App 下載量

而在上了排行榜後,我們也有投稿 數位時代電腦玩物 ,並且獲得了 app01 的介紹,由於有這些用心介紹 App 的媒體報導,「台北食記」才能被更多使用者看到,並在排行榜上停留將近一個星期的時間。

追蹤宣傳效益

在一開始我們什麼都不懂的時候,有向 AppWorks 的團隊請益如何宣傳 App, 琅茶 的創辦人 DY 給了我們很多建議,並且推薦我們使用 bit.ly 來追蹤 App 的宣傳效益。

bit.ly 有很好的使用者介面,並且可以自訂短網址。透過它,我們可以追蹤在各個地方的宣傳所帶來的效益有多大,這讓我們假若要推出下個 App 或是要做下次宣傳時,更知道要如何使力,推薦給大家使用看看!

總結

這算是我和朋友們第一次從頭到尾的規劃、實作、宣傳一個 App,過程中很多時候會懷疑自己的方向是否正確,使用者是不是喜歡、需要這個 App?會不會到頭來整個團隊所花費的心力全部都白費掉?

曾經有國中的小朋友在職業訪談時問我:「從事工程師的職業,最大的樂趣是什麼?」當時我的回答是:「最大的樂趣就是做出來的東西有很多人使用,很多人喜歡,這對於我來說會很有成就感!」

雖然這次「台北食記」的製作不但沒有收入反而還花了不少經費在宣傳上,是個賠錢的東西(目前啦),但整個過程接觸了部落客、衝了排行榜、和使用者互動,看 App 下載數從每天 30 人到每天 7000 人,同時上線人數從 2~3 個成長為 70~100 人,整個過程其實非常有趣和刺激。


▲ iPhone 每日使用者變化圖(18 日開始 App 宣傳)

希望未來「台北食記」能夠服務到更多的人,讓這個 App 能夠有能量繼續生存成長下去。也希望這篇文章能夠幫到 App 的開發者們,讓大家在做出自己得意的作品後,能夠評估怎麼樣的宣傳成本能達到怎樣的下載效益,彼此共勉之,加油!


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。

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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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