聯想以 29 億美元從 Google 收購摩托羅拉手機部門

聯想要在除夕這天發表一宗關於大型收購的消息,是的,相信這是蛇年最後一單大新聞:聯想集團今日正式宣布,已以 29 億美元從 Google 手上收購摩托羅拉手機部門,其中包括 6.6 億美元現金,以及 7.5 億美元的聯想普通股股份,而餘下 15 億美元將以三年期本票支付。
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聯想要在除夕這天發表一宗關於大型收購的消息,是的,相信這是蛇年最後一單大新聞: 聯想集團今日正式宣布 ,已以 29 億美元從 Google 手上收購摩托羅拉手機部門,其中包括 6.6 億美元現金,以及 7.5 億美元的聯想普通股股份,而餘下 15 億美元將以三年期本票支付。

本次對摩托羅拉手機部門收購,聯想將獲得超過 2000 個行動通訊專利,同時聯想表示已與 Google 達成長期合作關係,將獲得相關的專利組合和其他智慧財產權的授權許可證。

另外,官方透露目前摩托羅拉手機部門的 3500 名員工,品牌和商標(如 Moto X 和 Moto G 以及 DROID 等品牌)使用權,和全球 50 多家運營商的合作關係都歸入聯想行動業務集團,由劉軍執掌。

不過根據 The Verge 的消息,聯想收購摩托羅拉行動,並未包括由 Regina Dugan 所帶領的 Advanced Technology 和 Projects 部門。這兩個部門以後將整合進 Google 的 Andr

oid 團隊,Dugan 將直接向 Sundar Pichai 匯報,保留獨立的地位。此前廣受議論的模組化手機 Project Ara,就是由 Regina Dugan 帶領團隊開發。

聯想 CEO 楊元慶曾表示會在 2014 年進軍美國和歐洲的手機和平板市場。而一直以來,這家傳統 PC 巨頭一直缺乏高端的智慧型裝置形象。 去年開始聯想已經開始銳意進軍行動裝置領域,一方面聘請好萊塢演員兼投資人 Ashton Kutcher 為代言人,另一方面 9 月高調發表全新的手機子品牌 Vibe,而籍著本次收購摩托羅拉,相信有利於聯想打造高端手機手機品牌形象。

聯想曾表示手機要複製 PC 領域的成功經驗,目前來

說採取的方法也很簡單直接:此次對摩托羅拉手機業務的收購,則與當年收購 IBM 個人電腦業務非常相似。透過對後者的收購,讓聯想成功成為全球最大 PC 供應商。

另一方面,Google 於 2012 年以 125 億美元收購摩托羅拉行動,之後在該年底以 23.5 億美元出售了當中的機上盒業務,加上這次將手機部門出售給聯想,這與 Google 當初強調的一樣,收購摩托羅拉是為了該公司豐富的手機專利儲備,其非核心的業務正逐一剝離。


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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