IKEA 效應!研究發現親手做的機器人更受喜愛

正在機器人創業的公司現在需要注意啦,最新研究表明,與其把機器人做好了賣給用戶,還不如賣給客戶半成品。
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原文刊載於 Spectrum,TECH2IPO 編譯,Inside 獲授權轉載。

正在機器人創業的公司現在需要注意啦,最新研究表明,與其把機器人做好了賣給用戶,還不如賣給客戶半成品。

在學術界,有一種理論被稱為「IKEA 效應」。它闡述的現象,那就是「人們往往更加偏愛自己動手組裝的產品,並且對這種產品的價值以及自己的創造性產生更高的評價」。「IKEA 效應」表明了「自我代入感」的重要性,當你親自動手製作一件東西時,你為其投入了個人的勞動,進而使得這件東西讓你感覺擁有更多的原創性和歸屬感,結果便是讓你對自己製作的東西有更高的評價和認可度。

最近,兩位來自賓州州立大學媒體影響研究實驗室的研究人員,打算研究一下「IKEA 效應」是否也同樣適用於機器人。這兩位研究人員,Yuan Sun 和 S. Shyam Sundar 表示,過去的人機交互研究已經表明,「自我代入」效應已經存在於類似自定義應用軟體界面這樣基礎的事情上,這種效應給技術帶來了更多積極的評價,更強的控制感和認同感,以及更好的用戶參與感和產品依賴感。如果這種效應也同樣適用於機器人,我們應該如何使用這種效應,來提高用戶對機器人的接受度? 今年年初,Sun 和 Sundar 為此做了一系列的實驗,並在紐西蘭舉辦的 ACM/IEEE 人機交互國際會議上公佈了其研究成果。

為了辨別用戶對機器人接受程度,是取決於他們先前對機器人的瞭解程度,還是在組裝機器人時的參與程度,研究人員招募了 80 名大學生參與組裝機器人的研究。實驗分成兩組,一組大學生分配了一個機器人 (一款 Kumotek KT-X Gladiator 類人機器人),他們需要給這個機器人裝上一塊電池,連接計算機,再操作一個簡單的軟體安裝程式;另外一組大學生只觀看一名實驗人員操作同樣的組裝流程。組裝完成後,兩組大學生再跟各組的機器人互動 5-10 分鐘。最後,所有的大學生填寫一份關於歸屬感和成就感的調查問卷,以及他們對安裝過程的感受。以下是研究結果:

研究結果明確地證實了,自己動手參與組裝了機器人的大學生用戶擁有更強的「自我代入」感,並對與機器人的互動過程給出了更多的積極評價。就像自行組裝傢具和自主設計產品一樣,組裝一個機器人似乎也同樣會產生出一種「這是我自己設計的」積極的效果。在沒有實際的或法定的所有權的情況下,這種擁有感是提高機器人價值的決定性因素。相較於親自組裝一個機器人,熟悉機器人的內部運作和僅僅與預裝完成的機器人互動,前者的確能產生一種「這個機器人是我的」這樣一種歸屬感。這種自我暗示讓用戶對機器人品質的感受和用戶體驗帶來了積極的影響。

不過,這種效果只有在機器人的組裝過程並不是特別繁瑣或是特別困難,以至於讓用戶有挫敗感的前提下才有效,但是只要這種效應產生了,它的正面效果就會特別明顯。兩位研究者寫道:「這種由親自動手組裝帶來的自我代入感如此強烈,以至於無論機器人本身的功能和作用如何都不會影響這種效應的結果。」

總之,這個研究表明:即使你能拿出完全組裝好的,能正常運作的機器人進行銷售,但是如果你能讓人們參與機器人的組裝過程中,或是讓他們做一些簡單的個人化設定,他們會更喜歡你的機器人(還會認為這是更好的機器人)。

在組裝機器人的過程中,幾個簡單的步驟就可以給用戶灌輸這種自我代入感。機器人的主體部分可能得由工廠完成,剩下幾個外部的零件留給用戶自己組裝,這些部分可以是用戶私人訂製零件,從而讓用戶可以獲得個性化的機器人。只要組裝過程不會過於繁重,這種行動本身就能灌輸用戶代入感,並建立起對機器人的積極評價。

研究人員表示,在機器人的壽命週期內,持續的修補更新可以週期性地維持和更新這種自我代入感,進而讓用戶建立起與機器人更強烈、更緊密的關係,並且能使機器人不斷地去進化,不斷適應用戶的需求。不過,這個研究解決不了的是,這種感情能持續多久,也就是自我代入感能持續多久,間隔多久需要再重新建立這種自我代入感,但這些都是研究人員期望在未來的研究中去探索的事情了。


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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