對決 YouTube!Facebook 新增影片專區,挾社群優勢主打直播

Facebook 直接挑戰 YouTube 的地盤,在 app 內新增了直播和錄製影片的專區,還把 Facebook 導覽列的正中央 Messenger 鈕也變成了影片頁面鈕,專區內還提供了分類探索功能,從此影片不再只是牆上的驚鴻一瞥。
Today we're launching Facebook Live for everyone --- to make it easier to create, share and discover live videos.Live...
Facebook 創辦人 Mark Zuckerberg 也發文提到,「直播就像是口袋中的電視攝影機,現在只要用手機就能對全世界播送,而且當你直播的時候,人與人之間便能產生更私人的連結。」同時也提到將親自開一段直播。
Live from Facebook HQ for the Live video launch!
由 Mark Zuckerberg 貼上了 2016 年 4 月 6 日
整個版面特別凸顯直播影片,幾週內便會在 iOS 及 Android 上更新,並新增許多其他新功能。這項更新也直接威脅到 Twitter 的直播 app Periscope,而且還更方便易用,還能儲存起來稍後再看。Facebook 也提到會讓直播影片更容易被看到,而且直播能促進更多社群交流,留言數超過一般影片的 10 倍。
主要的新功能還包括:社團或活動頁面直播、漂浮在空中的表情符號(沒錯,就是包括讚在內,新增的反應按鈕。)、同步播放留言、塗鴉和濾鏡、邀請朋友觀看,以及一目了然的直播地圖。
直播並非硬加上去的功能,Facebook 的影片產品管理總監 Fidji Simo 在 新聞稿 內說,直播是「切中社群核心的功能。」常有人批評 Facebook 上都只有驚世駭俗或光鮮亮麗的一面,缺乏真實感,而直播就是不經修飾,有時候一點也不精彩卻非常真實的。
另外,要打敗手機直播前輩,已有 2 億則直播影片的 Periscope,Facebook 除了整合成直播地圖以外,還將提高直播影片的優先度,如此紛絲專頁的文字內容就會往後排,藉此鼓勵粉絲團使用直播,根據 New York Times,他們也會提供 API 讓專業出版商可以接上專業設備拍攝。
更進一步,Simo 總監告訴 TechCrunch 他們還有資助拍攝影片的網路明星,作為初期推廣平台之用,未來也會考慮在片尾安插廣告來讓他們從影片獲得回饋。這可能是筆划算的投資,畢竟網路影片廣告的利潤很不錯。
Facebook 這次要是成功帶起人潮,最後不只是直播,甚至錄製影片也做起來的話,那 YouTube、Periscope,甚至一些小型的直播 app 如 17 直播 等,都將面臨重擊。
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。
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。
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。
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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