Yahoo 台灣前董事總經理領軍,adGeek 與矽谷 DSP 合作加入數位行銷大戰

繼潮網科技、cacaFly 相繼發表廣告平台,本週成立不到一年的 adGeek,也宣布「超精準分眾廣告平台」正式上線。與前兩者皆是自建廣告投放系統不同,adGeek 橋接 2005 年在美國成立、2009 年率先投入 RTB 曝光的 Turn,希望在矽谷純熟的程序化購買技術上,加上台灣消費者行為動態資料庫,帶來更好的投放結果。
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繼潮網科技、cacaFly 相繼發表廣告平台,本週成立不到一年的 adGeek,也宣布「超精準分眾廣告平台」正式上線。與前兩者皆是自建廣告投放系統不同,adGeek 橋接 2005 年在美國成立、2009 年率先投入 RTB 曝光的 Turn,希望在矽谷純熟的程序化購買技術上,加上台灣消費者行為動態資料庫,帶來更好的投放結果。

adGeek 團隊來頭不小,是前 Yahoo! 台灣董事總經理陳建銘自行創業的公司,兩名共同創辦人陳韋名、黃英哲先前也都在 Yahoo! 服務,目前整個團隊有 10 幾個人,多數是廣告優化人員與業務。

數大並不美,追求精準的 click

這一年來,他們已與 250 多家優質網站與知名部落客合作。陳韋名以聯成廣告每日成交名單量為例,使用 Turn 平台進行廣告投放的期間,短短兩週內成交率成長 48%,但同時也讓成本(CPA)降低了。他解釋,「這就是數據的力量,投放對的廣告給對的人,刺激出新的消費者需求」。

他們搜集了聯成全媒體數據予以分析,同時也會統計各個媒體成交量佔成交總數的百分比,協助他們決定「怎麼投、什麼時候投、該怎麼投」;並從歷史中追蹤使用者年齡、性別與興趣等等,發掘對聯成廣告最有反應的人,加強廣告投遞。另外也能透過描繪使用者群相,推測他們的興趣,反向開課,接著再把課程拿去打廣告,形成良性循環。他也透露,他們能夠計算出「看過廣告到成交的平均天數」,超過即停止放送,不造成浪費。

聯成電腦後來推出影片廣告,也分別利用「知名影音平台」(紅)與 Turn 系統(黃)投放,
CPV、CPC 皆下降,但效益卻增加了

而在 1111 的案例中,他們則蒐集整個網站的受眾行為後逕行分類,並藉著 Turn 的引擎為 1111 客製內部廣告系統,把某個職缺廣告遞送給看過該職缺的使用者,無所不在置入到他分分秒秒的網路足跡裡頭。

陳韋名形容,adGeek 之精準投遞宛如「美國狙擊手」,可以搜集、分析、優化全媒體資料,在第一時間內把廣告遞送給最適合的人,以提升成交量、降低成交成本。同時進行數據最佳化,確實分析收集到的資訊,透過不同觀點與模式,找出媒體之間互相的影響力,調整廣告主的產品策略,最終提升轉換率。

精準鎖定群眾,資料留給廣告主

黃英哲則說明了為台灣廣告主打造的「超精準分眾平台」,結合矽谷最新廣告投放技術 Turn 與台灣消費者動態資料庫,能夠介接 Adexchange、Facebook、Google 等數十家聯播網,從而接觸到 99% 的使用者;針對大型廣告主或代理商,會提供專業的行銷顧問,另外也為中小企業特別開發通用平台。

他說,超精準分眾平台的兩大特色就如字面,非常精準。就以客戶 mamibuy 販售的催乳產品為例,一般廣告平台可能只能大範圍投給 20-40 歲的女性,但是 adGeek 卻能準確鎖定「正處於生產晚期的孕婦到已誕下新生兒的媽媽」,從而達到降低成本、提高成交的成效。

另外,超精準分眾平台也能累積資料,並保留給廣告主,解決一定時間之後資料失效的問題,讓廣告主得以決定是否繼續投遞廣告給某特定群眾,以及針對同樣的名單做出更多不同運用。


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。

Photo Credit:驚點股份有限公司( FreakOut Taiwan )

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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