如何整合Google Analytics到iOS應用程式中?

Google Analytics是每個網路相關的開發者、行銷人員必備的工具之一,而在iOS上若是我們要追蹤使用者的使用次數、使用習慣,同樣也是可以透過Google Analytics的幫助,就讓我們一起來看看吧!
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Google Analytics 是每個網路相關的開發者、行銷人員必備的工具之一,而在 iOS 上若是我們要追蹤使用者的使用次數、使用習慣,同樣也是可以透過 Google Analytics 的幫助,就讓我們一起來看看吧!

Google Analytics

Google Analytics 是 Google 所提供的免費網站使用者分析服務,透過註冊該服務並且加入相對應的程式碼到網頁中,我們便可以得知使用者的各種消息,像是流進網站的來源、瀏覽一頁便退回上一頁的比例是多少或是每一次進入網站後會瀏覽多少頁面等等。

此外,網頁中的各個頁面都是分別進行統計的,透過客製化的置入程式碼到網頁中,我們還可以追蹤網頁中所發生的大大小小「事件」,像是網頁上的影片被播放了幾次、或者是檔案被下載了幾次,又或是像網站上有一些透過 Flash、AJAX 所實做的元件都可以作使用的紀錄。透過針對個種事件、頁面的分別統計、分析,我們便可以從中得到許多珍貴的使用者資料。

Google Analytics SDK for iPhone and iPod Touch

就在前幾個月,Google 釋出了官方的 SDK 讓開發者們能夠將上述的分析功能整合到 iOS 軟體中了!而透過這個 SDK,我們可以追蹤兩種使用者互動:

  1. 頁面瀏覽:由於 iOS 上並不如同網頁有一頁一頁的 HTML 頁面,開發者必須自己決定哪些時候(ViewControllers)要作為一個頁面、並且決定頁面的命名、描述,以在後部分析時可以有所區隔。
  2. 事件:除了頁面瀏覽之外,我們可以進行有分類的事件追蹤。比如說我可以分別追蹤使用者播放、暫停或是快轉影片的次數,並且將這些事件歸賴於影片分類之下。

使用方式

下載了官方的 SDK 之後,我們必須先針對 Xcode 專案進行設定:

  1. 將 SDK 中的 GANTracker.h 和 libGoogleAnalytics.a 加入到專案中
  2. 在左手邊檔案右鍵點選任一資料夾或檔案,並選擇 Add -> Existing Frameworks,並加入 CFNetwork 框架
  3. 設定專案使其與 libsqlite3.0.dylib 連結

接下來,在我們的 Application Delegate 中加入以下程式片段。注意,必須根據自己 Google Analytics 的設定值內容進行調整:

#import "BasicExampleAppDelegate.h"  #import "GANTracker.h"  // Dispatch period in seconds static const NSInteger kGANDispatchPeriodSec = 10;  @implementation BasicExampleAppDelegate  @synthesize window = window_;  - (void)applicationDidFinishLaunching:(UIApplication *)application {   // **************************************************************************   // PLEASE REPLACE WITH YOUR ACCOUNT DETAILS.   // **************************************************************************   [[GANTracker sharedTracker] startTrackerWithAccountID:@"UA-0000000-1"                                         dispatchPeriod:kGANDispatchPeriodSec                                               delegate:nil];   NSError *error;   if (![[GANTracker sharedTracker] trackEvent:@"my_category"                                        action:@"my_action"                                         label:@"my_label"                                         value:-1                                    withError:&error]) {     // Handle error here   }    if (![[GANTracker sharedTracker] trackPageview:@"/app_entry_point"                                    withError:&error]) {     // Handle error here   }    [window_ makeKeyAndVisible]; }  - (void)dealloc {   [[GANTracker sharedTracker] stopTracker];   [window_ release];   [super dealloc]; }   @end 

在上述程式中,我們可以看到分別藉由呼叫- (BOOL)trackEvent:action:label:value:withError、- (BOOL)trackPageview:withError: 進行事件以及頁面的追蹤。

而在其他的程式碼當中,也可以透過類似的方法呼叫進行更多的事件與頁面瀏覽的追蹤,是不是很方便呢?

參考資源

Google Analytics SDK for iPhone and iPod Touch


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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