YouTube、台灣萊雅集團結盟,邀請美妝達人大秀「變妝」過程

Google 與台灣 L'oreal 今天宣布共同推出台灣第一個美妝影音分享頻道「All About Beauty 我的美麗頻道」,透過搭建平台,鼓勵時尚美妝愛好者在鏡頭前秀出更真實的自己,也讓收看者可以更明白粉要怎麼塗、眼影怎麼畫,每一秒都不錯過。
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喜愛美妝時尚的讀者,對 Michelle Phan 這個名字應該不會感到陌生。這位越南裔美國女孩七年前開始在 YouTube 上傳她的化妝過程,既有巨細靡遺的基礎妝容、也大玩角色扮演,迅速吸引全球對彩妝有興趣的女性注目,也成為不少女生化妝的啓蒙導師,幾乎每支影片都累積了百萬點閱,總觀看次數已達 10 億,堪稱早期素人依靠網路走紅的典範之一,國際知名化妝品牌 L'oreal 甚至找上門協力開發個人品牌。

更真實、更互動,影音詳細記錄耀眼變臉過程

其實彩妝 Vlogger 除了在歐美非常盛行,也感染了許多香港、中國的愛美女孩,在鏡頭前展現自己耀眼「變臉」的過程。台灣雖有許多美妝部落客,但多為靜態圖文表現。為了把這股更具互動性的影音風潮帶入台灣,Google 與台灣 L'oreal 今天宣布共同推出台灣第一個美妝影音分享頻道「All About Beauty 我的美麗頻道」,透過搭建平台,鼓勵時尚美妝愛好者在鏡頭前秀出更真實的自己,也讓收看者可以更明白粉要怎麼塗、眼影怎麼畫,每一秒都不錯過。

Google 提供平台與教學,L'oreal 負責編輯與經營

「我的美麗頻道」已經上線一天,主要由 L'oreal 經營,他們會在網路上找尋有潛力的 Vlogger,同時也歡迎個人 Vlogger 毛遂自薦,把自己的影片分享至該頻道,影片版權依然屬於自己。台灣萊雅集團總裁陳敏慧指出,頻道非以產品或品牌角度切入,而是希望透過影音能更清楚的解答觀看者化妝過程遇到的問題。


「我的美麗頻道」合作對象台灣彩妝 Vlogger Peri

從 Blogger 進化到 Vlogger,技術上可能會讓很多人卻步,不過 Google 總經理陳俊廷表示,隨著消費性影音工具快速發展,拍攝門檻已經降低,無需擔心器材不好,重要的是影片的專業度與原創性。YouTube 策略合作夥伴經理 Hollie 也說,早在 YouTube 合作夥伴計劃推出之時,就經常舉辦教育訓練課程,指導 Vlogger 們打光、角度等拍攝技巧。

四位 YouTube 美妝達人合照。( 由左二至右:陳欣欣、沛莉 Peri、Peggy、Stella)

目前「我的美麗頻道」的內容除了素人彩妝影音分享,也有職業彩妝師、皮膚科醫師提供專業護膚知識與妝容意見,同時我們也可以看到台灣女性網站 Womany 關於時尚或文化的文章,也許可以看作是台灣 L'oreal 經營內容的嘗試。

L'oreal 我的美麗頻道

「我的美麗頻道」是 Google 擴大 YouTube 合作夥伴計畫的一環,目前台灣 YouTube 合作夥伴已達 5.5 萬人,不過美妝影音分享偏少,藉此平台希望號召並集結更多 Vlogger。倘若 Vlogger 加入廣告分潤計劃,YouTube 將會提供至少 70% 的分潤費用,因此就如專職部落客,Vlogger 也有機會全職靠此維生。陳俊廷指出,未來不排除會有更多類似的產業合作,提升台灣的影音創作風氣。


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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