沒有資源做內容行銷?不,別再找藉口了!從 Intel 如何創立 iQ 來思考

筆者常常聽見身邊從事行銷相關工作的朋友聊天時,最常討論到的第一名,莫過於就是「沒有充足的資源」這件事了!但是,這時候就是你能不能創造展現出異於他人價值的地方所在!讓我們先借鏡Intel所創立的iQ看看是如何經營這樣豐富的原生內容吧。
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現代人閱讀的資訊量相當龐大,無論是在哪種平台,對於需要時時刻刻產出許多原生內容的行銷人員與小編來說,都是相當大的一門學問與挑戰,更別說需要鎖定對的 TA 做出精準、有價值的、有效與能達成互動的原生內容!這更考驗著小編們的眼光精準度、對於時事的敏銳度與彙整資訊能力的整合能力。

筆者常常聽見身邊從事行銷相關工作的朋友聊天時,最常討論到的第一名,莫過於就是「沒有充足的資源」這件事了!對,公司就是這樣的愛逼死人,又要馬兒跑,又要馬兒不吃草!但是,這時候就是你能不能創造展現出異於他人價值的地方所在!讓我們先借鏡 Intel 所創立的 iQ 看看是如何經營這樣豐富的原生內容吧。


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iQ 是什麼?葫蘆裡賣的是什麼藥?!

iQ 其實是 intel 所創立的一種集體創作的數位生活雜誌,內容議題包括了科技文化、新聞趨勢或是創新與讓世界更美好公平等議題上,但你會想,intel 為何要花力氣經營這個跟他們本業八竿子打不著的類似媒體網站平台?對了,他們走的策略就是『不花力氣』做這個!但是又能間接的將內容滲透至使用者的生活當中,這樣的策展概念,採用的方式是讓內部員工眾包集體創作(Crowdsourcing),可以隨時將自己的內容上傳,再藉由內部編輯人員做篩選,產出有用有價值的資訊,來間接為 intel 建立起品牌的多元性,與讓顧客感受品牌好感度與豐富度!

結合自身優勢再為服務加值 抓緊消費者的眼球

如果你以為只有這樣,就太小看 Intel!他們除了創辦了這個名為 iQ 的數位雜誌外,還運用了內部獨家的「智慧演算法」進入,Intel 知道自身的優勢在哪,加以結合進入服務本身,除了員工皆可以隨時參與此內容策展外,過程再由 Intel 獨家創制的演算法,自動搜尋出這些內容產出包含『主題標籤』#Hastag 資訊加以篩選呈現!系統將自動根據資訊的新舊、相關性、分享數、點擊數、互動數等資料,自動用程式篩選過濾,再加用鮮艷的色彩、排版的優化介面包裝後呈現給讀者,讓讀者能輕鬆地取得資訊內容來閱讀。


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巨型內容資料庫的延伸再運用,產出更驚豔的新價值

iQ 其實舊是 Intel 不斷擴大延伸的巨型內容資料庫的再延伸,依照創作出的內容與類別屬性再來做出進行分類,最終目是要將這些適當內容在不同社群平台上來做分享達到擴散,例如大家會將喜愛的資訊再次分享至 Facebook,Twitter 等社交平台上,利用實用的價值資訊達到擴散效果,間接宣傳品牌做有效曝光!而 intel 很清楚知道自身的優勢在哪裡,不走硬碰硬的行銷之路,採用的是獨家一套的運算機制來做篩選資訊,這樣的方式也成功打響這一條經營的內容之路。

現今品牌經營的難度在於如何與消費者、使用者做更有效的深度對話溝通,而企業在預算不足或是資源不夠的情況下,往往沒有更多的資源可以投入至這塊,該如何思考運用結合自身的優勢,間接來提供給使用者一個更有價值的空間,緊緊的抓住用戶的眼球,為自身品牌加分,創造更大的利益,這是我們都必需更加思考的地方。


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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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