四個月使用者破千萬,當紅直播服務「Periscope」卻說:我們在乎的是另一個數字

Twitter 今年 3 月收購的行動直播 app「Periscope」先前曾與 Meerkat 共同掀起一陣行動直播熱潮,上週,Periscope 團隊發表了一篇文章,宣布使用者數已在短短四個月內突破千萬,但團隊關注的,卻是另一項數字。
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Twitter 今年 3 月收購的行動直播 app「Periscope」先前曾與 Meerkat 共同掀起一陣行動直播熱潮,上週,Periscope 團隊發表了一篇文章,宣布使用者數已在短短四個月內突破千萬,但團隊關注的,卻是另一項數字:

收看時數。

日活躍使用者近 200 萬,每天看掉 40 年直播

前幾天,Periscope 在 Medium 上公佈了一些數字,包括從 3 月 26 日 app 推出後到 7 月底這四個月之間,使用者數突破了 1,000 萬,DAU(日活躍使用者)數更是逼近 200 萬。

不過,Periscope 團隊強調,他們重視的,其實不是使用者總數,也非大家一般會感興趣的 MAU(月活躍使用者)或 DAU,而是使用者在 Periscope app 上收看直播的總時數:現在 Perisocpe 使用者每天要看掉總長超過 40 年的直播。

團隊表示這項數據謹計入 Periscope 的 iOS 和 Android app,未來會加入網站的資料(Periscope 的使用者也可在網站上收看直播)。

最佳化「DAU/MAU」未必能將產品帶向成功

為什麼 Periscope 這麼重視收看時數?團隊做了以下的說明:

更能反映 Periscope 提供給使用者的價值。 Periscope 團隊認為,對直播主(broadcaster)來說,「成功」就是大家會看更多、更久;對觀眾來說(觀賞直播、參與聊天的使用者),「成功」就是有更多高品質的直播內容可以觀賞、讓他們想要參與其中;而直播主與觀眾的成功,就是 Periscope 的成功。

收看時數可以捕捉到 Android/iOS app 之外的觀眾。 除了 app 之外,其實在 periscope.tv 上也有非常大量的觀眾,這對直播主內容的到達率大有幫助。團隊對表示未來也會跟大家分享 periscope.tv 上的數據,他們正在努力中。

聚焦於收看時數可免於陷入追逐 DAU 或 MAU 的痛苦。 Periscope 認為,收看時數的好處在於,可在一定程度上反映出每日活躍使用者或是美月活躍使用者,並且避開那些數值的限制。因此儘管每日活躍使用者數量呈現上升的趨勢,團隊依舊不認為那是衡量產品成功最重要的指標。

Periscope 團隊認為,最佳化「DAU/MAU」指標無法正確驅動團隊去創造出使用者喜愛的產品。為什麼呢?因為假如團隊要追求 DAU 指標,那麼他們只會投資一大堆傳統的流量成長數、病毒是擴散機制和行銷工作去刺激下載/註冊數。團隊不認為朝著這個方向努力可讓 Periscope 在市場上取得成功。

關於使用者數字這件事,Twitter 共同創辦人、前執行長 Evan Williams(他後來創辦了 Medium)也曾質疑過「每月活躍使用者」數字的意義。1

有多少人是真的在用你的產品?

過去,我們在談到「流量成長(Growth Hack)」概念時,也曾經強調,不能只看頁面總瀏覽數、註冊帳號數、月活躍帳號數⋯⋯ 如果要進一步了解產品的發展和使用情形,必須要看其他的指標,在 〈 什麼才是衡量產品的關鍵指標?〉 這篇文章中,作者 Josh Elman 這樣說:

在 LinkedIn,我們不談頁面總瀏覽數,而是「檔案瀏覽數」——有多少人用 LinkedIn 搜尋、找到別的使用者,以及多少 LinkedIn 使用者他們的檔案有被看過。在 Twitter,當我們擁有極為誇張的流量時,我們關心的是有多少使用者在閱讀他們時間軸上的 tweet,還有使用者發表 tweet 的情況。

今天,每當我看到一家新的公司聽到像是「我們每個月有一千萬獨立訪客、三千萬的瀏覽量」或是「我們的毎日/每月活躍使用者比例為 25%,每位日活躍使用者可以貢獻兩美分的收入」。這些抽象的東西聽起來很有趣。但是當你更深入一點去看,會發現幾乎那一千萬的訪客都是從搜尋引擎被導引過來,點個兩三頁就再也沒回來過。而所謂的「25% 毎日/每月活躍使用者比例」不過是因為那個 app 廣告打得兇,使用者成長得雖快,卻再也沒回用過半次,更別說付費了。

數字很大看似是個不錯的訊號,但我不認為他們是判斷一個產品好壞的指標。當我聽到這些統計數字的時候,我總會提出同樣的問題:

有多少人是真的在用你的產品?

(有趣的是,該文作者 Josh Elman 所屬創投機構 Grey Lock 投資的是 Periscope 的對手 Meerkat。)

不過我想 Periscope 的團隊在高興之餘,也充滿著警覺,因為除了母公司 Twitter 近況不佳之外,Facebook 也在 8 月 5 日於旗下供名人(或公眾人物)專用的 app「Mentions」推出行動直播功能「Live」,並且很快就告訴媒體這項新功能未來其他經過認證的頁面管理者也能使用。2 事實上,Facebook 應該注意行動直播服務好幾個月了,他們 Creative Labs 的首席設計師 Mike Matas 在 Meerkat 和 Periscope 受到矚目後沒多久就註冊了帳號:


更不用說,其他像是 YouTube 或 Snapchat,恐怕也都正在密切關注著行動直播。也許 Periscope 在這場行動直播戰打贏了第一局(Meerkat),但更大的挑戰還在後頭。

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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