不願面對的真相,為什麼早期新創公司不該求曝光、做行銷?

我看過太多創辦人還在初始階段時,就急著向全世界宣告我們做了一個平凡無趣的產品,期待著永遠不會出現的使用者,除了等待不知道下一步該做什麼。如果始終乏人問津,那你也得不到任何可供改善產品的建議。
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看不慣創業者變成綜藝咖,矽谷創業教父 Paul Graham 日前在 Twitter 上發表了一則「勸世」推文,直指創業者不應該浪費寶貴時間參加真人實境節目 Shark Tank,而應專心致志好好改善平庸、缺乏吸引力的產品。

這則推文引發大量論戰,同樣赫赫有名的創投,同時也是 Shark Tank 的評審 Mark Cuban、Chris Sacca 也親自「參戰」。小牛隊老闆 Mark Cuban 酸溜溜地暗示,所謂「缺乏吸引力」難道是指團隊加入 Y Combinator 時油然而生、難以去除的特權冠冕,以及傲慢氣息?

Chris Sacca 則語帶反諷的回應 Paul Graham,「免費讓你對著 700 萬美國觀眾 pitch,可真是件每個創業公司都應該拒絕的機會呢。」

不過, Paul Graham 堅持,對創辦人而言,免費再怎麼難得,也比不上專注力的昂貴,他引述 YC 另外一名合夥人 Jessica Livingstone 去年於《華爾街日報》的 文章 強調,「創造最好的產品,是大部份新創公司脫穎而出的方法,而不是靠著行銷。」

Shark Tank 是一齣從 2009 年在美國開播的節目,創業者公開向大名鼎鼎的投資人(鯊魚)pitch,希望獲得青睞抱走注資獎金,也企盼知名度透過電視的放送一飛沖天。但是,對大部分注定只能空手而歸的新創公司來說,到底有無必要花心思上電視?露臉的代價真是通往成功的捷徑嗎?

所謂注定只能空手而歸,大概就是 Paul Graham 所指稱的,產品仍有諸多缺陷,卻忙不迭追求鎂光燈,以為使用者會傻傻上鉤,只是癡人說夢而已。

Y Combinator 成員一向都對「什麼事都叫我分心」的態度很感冒,現任總裁 Sam Altman 曾撰文稱,許多從 YC 團隊自育成中心「畢業」後就 忘了根本 ,著迷於做公關、上版面,另外一名合夥人 Aaron Harris 也洋洋灑灑列了許多「浮華指標」,指出創辦人容易陷入自欺欺人的虛名,導致整間公司走向絕境。

上電視、參與創業競賽、爭取新聞曝光、設法被名人推薦,這些的確多多少少有「行銷」公司或產品的意義,不見得百害而無一益,但在 YC 主要成員眼中,行銷真的是處於早期階段的新創公司,最不該投入的事情了。

行銷是早期階段公司最不該投入的事

Jessica Livingstone 的 這篇文章 相當有意思,她解釋了為何對於剛新生的公司來說,「銷售」遠比「行銷」來得重要,一旦走錯路,將耽溺在自己製造的謊言中後悔莫及。

任何你覺得可以用「行銷」來描述的事情,恰好都是你不應該做的事情。「推銷」(sales)與「行銷」(marketing)是同一面向的兩端。推銷端伸展開來是窄而深,行銷端則是寬而淺。就早期新創公司而言,無論是你吸引消費者的方式,或是所欲建立的產品類型,窄而深都是你應當追求的。所謂行銷,在這個階段應該與推銷畫上等號:你應該跟一小群真心喜愛你的產品的使用者討論,而不是企圖討好一大批興趣缺缺的群眾。

她舉了很多例子。蘋果始於 Steve Wozniak 自造了一台電腦讓他的同伴大感驚嘆,Facebook 是從校園中的宿舍誕生。成功的新創公司之所以從窄而深出發,一來很實際,他們沒有資源獲取大量注意力,二來,產品狀態仍處於半生不熟的「定義中」,與早期採用者的談話也是市場研究的一環。

YC 旗下的 Airbnb 當年也是一步一腳印,創辦人每週從舊金山飛到多數早期採用者位於的城市紐約,親自教他們怎麼張貼房源、怎麼拍出更有誘惑力的照片,然後委請他們介紹其他也可能樂於嘗試這種新型態共享服務的朋友,同樣親自與這群更新的少數人接觸。

另外一間 Stripe,兩位愛爾蘭兄弟檔創立的支付公司,也很熱衷「親力親為」這一招。YC 龐大的校友網絡採納 Stripe 的機率很高,與其把下載連結用 email 廣發出去,創辦人更樂於面對面親自為有興趣的公司安裝服務。

Pinterest 創辦人也很喜愛親自與使用者談話,他時常到創業聖地 Palo Alto 的咖啡店,隨機找陌生人試用服務,從中收取有用的回饋。

下面這段敘述有點嚴厲,卻直擊許多創業者「自我感覺良好」的盲點。

我看過太多創辦人還在初始階段時,就急著向全世界宣告我們做了一個平凡無趣的產品,期待著永遠不會出現的使用者,除了等待不知道下一步該做什麼。如果始終乏人問津,那你也得不到任何可供改善產品的建議。

為什麼創辦人不甘親自與使用者互動呢?因為「銷售」會讓你得到行銷得不到的收穫,那個收穫是難以下嚥的折磨。你試著說服某個人使用你的產品,他們卻可能一點興致也沒有。這些對話儘管痛苦萬分,卻是必經之路。

從我的經驗來看,我懷疑有些創辦人選擇一開始就執意投入寬廣卻淺薄的「行銷」,是因為他們不敢面對自己產品其實漏洞百出的真相,而且難以接受草創期的篳路藍縷,他們不敢面對使用者,因為隨便一個使用者都能輕易戳破假象。

回頭是岸。Jessica Livingstone 建議,新創公司剛起步無須在意切實的使用者數,成長率才是他們最該關注的數字,如此一來創辦人也不會因為難看的數據搞得心灰意冷。有 20 名使用者,這個禮拜只要再多 2 個,成長率就達到 10%,保持這種步調,最後會有甜美的果實。

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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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