Google 的管理文化備受推崇,現在他們推出網站要教其他公司怎麼變得和他們一樣

Google 今天上線 re:work 網站,其中包含了鉅細靡遺的招募、管理與人資管理方法,要讓其他企業都能學習他們「讓工作更美好」的 Google 文化。
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Google 的資深人資長 Laszlo Bock 才以《Google 超級用人學》(Work Rule)一書攻佔上半年紐時暢銷書排行。據 Business Insider 報導 ,Google 現在以他為首,推出了 re:work 網站來幫助其他公司如何向 Google 取經,營造出高優質的工作文化。

Laszlo Bock 在開站專文提到有許多行業人士,像服務生、律師、計程車司機,中階主管和小企業主等等寫信給他,表達從《Google 超級用人學》中受用無窮;可是,還有另外更多人想了解更多的細節與做法,好讓他們將進一步改變其工作環境。於是他推出 re:work ,用更具結構化的方式,將許多過去 Google 在人資分析與管理上所採用的實際方法、技巧甚至是工具分享給大眾。

像是講究「公平性」是 Google 公司文化的一大特色。Google 一直致力於消除無意識偏見(unconscious bias),因為像這種偏見事實上會影響員工無法作出正確的判斷,並進而同時影響個人與團體的發展;Google 就一步一步詳細說明他們是怎麼進行一系列的措施。

例如他們的研究人員首先就發現,普遍狀況下在一般公司裡,主管在一場面試中決定要不要錄取眼前面試者的平均時間只有一開始的十秒鐘,後面一大串只是在對談中找出一些細節來說服自己下的決定。為了避免這種武斷的狀況,Google 現在面試都是採用經過設計,具有量化標準的結構化題目進行面試將個人的影響降到最低。

另外一個例子是他們 2013 年搬進新辦公室後,把所有會議室都以科學家的名字命名,但他們很快的就察覺到一件事:這 65 間內只有 10 間會議以女科學家名字命名,之後馬上就將一半的會議室改為女科學家命名。Google 認為這種雖然微小但主動的改變,其實會明顯的讓辦公室更適合每一位員工。

同時網站內容也不只來自 Google,像是捷藍航空為了增加客服訓練素質而藉由量化評量方式統計原有機組人員需求,依照需求進而改善客服訓練;或是紐約市政府教育局以調查方式改善人力需求經典實例也囊括在內。看來,不僅止科技產品或服務,Google 也要讓他們「讓工作更美好」的理念推廣到全世界。

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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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