UDN 研發中心陸子鈞:媒體有問題,就從社群找出最佳解!

最近數位媒體的營收持續上升,傳統媒體的營收也在下降,但還沒有出現交叉點,也就是說傳統媒體的營收還是大於網路媒體;此外,不論是傳統或數位媒體,大家都在找答案,找出讓媒體走下去的模式。這條不走不可,卻沒有人指點方向的昏暗道路到底該怎麼前進呢?或許,社群研究會是這條路上的一盞明燈。
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本文原刊自 天地人學堂 ,作者周怡伶,INSIDE 授權轉載。天地人學堂為天地人文創旗下品牌,名起易經三才,品牌以『天圓地方,人逗留』呈現。天地人學堂致力於傳遞台灣跨界知識與產業價值,創辦全台最大每周跨產業交流沙龍,並提供專業學習課程,匯聚上萬名各領域專業人士,共同交流學習與創作,為台灣跨界薈萃學習平台。

從泛科學到 UDN 探究媒體生存之道

網路原生媒體泛科學出身、現任 UDN 聯合報系媒體創新研發中心研究員的陸子鈞說,「我在泛科學待了四年,當時要離開的時候很多朋友都很震驚,因為我的意識延伸就是泛科學,只要有好玩的事情就想到要 PO 上網,地震來的時候要發地震相關的科學文,很多人推論我離開的契機,」他接著說,「我跟許多網路媒體圈的夥伴一樣,雖然不覺得我們做的事情多偉大,但都願意掏心掏肺地去做,但過程中一定會有一些不得不做的事情,讓實際做出來的東西和原先的理想不一樣,我就覺得這樣不對,繞了一大圈才前進一點點。」

公司為了生存,必須在理想與現實之間做抉擇,因此陸子鈞體悟到「關鍵在於媒體營收」,他表示,「最近數位媒體的營收持續上升,傳統媒體的營收也在下降,但還沒有出現交叉點,也就是說傳統媒體的營收還是大於網路媒體,」也因此,「我想去了解傳統媒體產業如何營收,他們怎麼賺錢、賺的錢又花到哪裡去。」他接著說:「不論是傳統或數位媒體,大家都在找答案,找出讓媒體走下去的模式。」這是一條不走不可,卻沒有人指點方向的昏暗道路,再加上聯合報陸續嘗試許多創新做法,因此陸子鈞決定加入 UDN 聯合報系。

社群分析+廣告投放 跨部門整合第一步

從一家規模不到二十人的小型網路媒體,來到擁有兩、三千位員工的公司,「我花很多時間當人類學家,看看大家都在幹嘛,累積觀察以後才能知道大家需要的是什麼,後來我找到各部門的最大公約數是『社群』。」陸子鈞接著說,「大家的業務都不一樣,但是都想跟社群接軌,所以我做社群監測,找出我能為大家做什麼,」比如說,陸子鈞研究某粉絲團一天二十四小時共七天的時段貼文,找到越多粉絲跟小編互動的時段,「做完分析之後我發現禮拜三下午是空的,但是其他同類型的粉絲團在這時段的效果不錯,我就建議小編要不要做點調整,在這個時段也貼文。」他說。

另外,社群監測還可以用到戲劇選角上,「聯合互動在醞釀拍一部新的戲,希望可以用我們的技術選出在網路上比較紅,同時也符合角色條件的人選。」在聯合互動提供受眾年齡及其會關心的議題後,「分析建議可以找 SpeXial 的晨翔、宏正,另外還有周湯豪,」他接著說,「聯合互動的總監聽了以後就覺得很興奮,因為他本來就覺得 SpeXial 是很有潛力的人選。」也就是說,以後不用靠直覺,用系統分析就可以選出和資深從業人員直覺匹配的角色。

再一個例子,「我找出網路上有名的前兩百六十一位正妹,分析她們每天增加的粉絲人數,並用矩陣圖找出誰粉絲成長多、又有互動,適合選作為代言人,陸子鈞解釋,「往後我們可以將社群整合起來,作為公司內部的代理商,避免資源重複、免去大家學習廣告的成本,最終的目的是希望有一套系統隨時監測社群並結合廣告投放,了解上一個小時哪些社群在討論哪些議題,直接建議編輯要不要下廣告。」

「如果有辦法透過社群分析讓渠道最大化,作為媒體人必須念茲在茲的是:『你的初衷是什麼?』」陸子鈞說。


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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