微軟、蘋果、Nokia 工程師合體,開發你的智慧型健身教練「MOOV」

早在 2006年 iPhone 誕生前,Meng 當時在微軟與 Nikola (前蘋果工程師) 、Tony(前諾基亞工程師)設計開發了一個類似 iPad mini大小的動作感應遊戲機,並發現動態互動非常有沉浸感、簡單有趣,會成為未來的趨勢,但是那時的感應器成本高並不方便隨身攜帶,卻也成為了日後的一個契機。隨著時間推移,感應器變得小巧可佩帶、價值降低,形成了成就MOOV的必要因素之一。
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本文作者 傅裕煒 Yuwei Fu。現居紐約擔任 UX Design Lead,曾任職 Fi、R/GA 等知名數位設計公司,服務過 Google、Samsung 等三十多個國際品牌,作品曾獲得艾美獎最具創意互動設計、坎城銀獅等大獎。平時樂於輔助新創事業和藝術創作。

離舊金山馬拉松還有幾個月的時間,Meng Li 在加州 Mountain View 公司附近作慢跑訓練,剛跑上了坡,隨即是一個近 45 度的下坡,這時 Meng 耳邊傳來提醒她調整速度、腳步放輕以避免受傷,30 分鐘的訓練結束,Meng 滑動手機螢幕查看自己跑步時的步伐角度、頻率和重量是否有進步。能有如此運動的體驗,是經由一個硬幣大小的穿戴式動態感應器, MOOV,把運動時擷取的數據傳到 MOOV Runing and Walking Couch App,再依據個人的身體素質和運動習慣做即時的建議,專為喜歡運動或希望更有效鍛鍊身體的人設計。

Meng Li, CEO of MOOV

Meng Li 是 MOOV 的 CEO,也是我四年多以前在紐約 R/GA 的同事,2013 年她搬到加州開始創業之旅。在 MOOV 產品發表前的幾週,我有幸能聽她分享早期的構想,討論如何把穿戴式科技,結合數據的運用和呈現,並兼顧良好的互動經驗。至此之後我就成為 MOOV 早期的用戶,關注產品的發展。

MOOV 發佈預售兩星期就賣出 100 萬美金,半年後準時把硬體寄給第一批 MOOV 的訂戶;軟體也從 MOOV Runing and Walking Couch App,持續以每個月推出新的 App (蘋果 & Android) 增加用戶對產品的黏著度與新鮮感,如今 MOOV 的 app 跨足 MOOV Cardio PunchMOOV SwimMOOV 7 Minutes Workout,利用不同的穿戴方式和互動,延伸到 10 種運動類別、200 個等級,除了被國際各大媒體爭相報導外,更被 Wired 選入販售。

MOOV 一系列 Apps

MOOV 有這樣的亮眼的成績絕非偶然,早在 2006 年 iPhone 誕生前,Meng 當時在微軟與 Nikola (前蘋果工程師) 、Tony(前諾基亞工程師)設計開發了一個類似 iPad mini 大小的動作感應遊戲機,並發現動態互動非常有沉浸感、簡單有趣,會成為未來的趨勢,但是那時的感應器成本高並不方便隨身攜帶,卻也成為了日後的一個契機。隨著時間推移,感應器變得小巧可佩帶、價值降低,形成了成就 MOOV 的必要因素之一。

MOOV 是由磁鐵,角速度 和重力感應器組成

另一個創辦 MOOV 的原因是,Meng 曾因為不正確的運動方式而受傷,萌生了如果有個隨身教練,能帶領並指導正確的動作,在運動中監控自己的運動情形,如此便能減少受傷的機會,也解決大多運動愛好者的共同問題,就這樣與 Nikola 和 Tony 在 2013 年重聚,促成了 MOOV 的誕生。

當時市面上與健康運動相關的產品多只在計量步數、距離和心跳,從而計算消耗的卡路里,沒法對運動的效率有所提升,且內容千篇一律,使用者容易感到枯燥。MOOV 團隊認為:運動健身除了有趣方便,效率也是同樣重要,因此有隨身教練的構想,不論是做各種運動,都能針對使用者的等級、身體素質提供即時的叮嚀,修正運動姿勢,降低運動傷害的可能,除此之外,長期的紀錄和分析,更能督促自己的進步。為了達到“能與你互動的穿戴式貼身教練”的目標,MOOV 從研發到銷售,都與不同領域的運動教練緊密合作,以使用者經驗為主設計一系列 app,並對用戶測試後的意見持續改進。

談到當時團隊有料想到會如此成功嗎? Meng 自信的回答「我們是把產品做到了自己想用的程度才啟動預售的,所以對成功達到目標是有把握的。但是沒想到的是:預售 90 分鐘,就達到了目標,而且兩周就超過一百萬美元。我想發現大多數運動愛好者的需求,進而給我們一個明確的方向開發我們的產品,並且把產品和理念呈現給大家,應該是造成大家響應如此熱烈的主要原因。」

問到今後穿戴科技的趨勢和給新創公司的建議, Meng 認為不論今後科技的進步,真正解決用戶的問題,且能不間斷的吸引用戶,找到自身的產品定位和特色,並持續進步改善。

對 Meng 來說,MOOV 代表的是快樂聰明的讓自己變得更健康,為了推廣這個理念給喜愛運動的同好,特別推出 $30 -- $50 美金 的折扣,同時也將開放 客制的 SDK 給對 MOOV 有興趣的開發人員。

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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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