為什麼美國電信業者不惜重金收購內容業者?

從日前 Verizon 斥資收購 Yahoo 網路事業,到目前 AT&T 不惜重金收購時代華納,為什麼美國電信業者先後花費大筆資金收購內容業者?
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原文刊登於 mashdigi,INSIDE 獲授權轉載。

從日前 Verizon 斥資收購 Yahoo 網路事業,到目前 AT&T 不惜重金收購時代華納 ,為什麼美國電信業者先後花費大筆資金收購內容業者?自然為的是藉由本身持有龐大用戶族群,配合內容業務整合增加更多服務吸引力,同時也能因此帶動更多電信用戶成長。

在收購時代華納之前,AT&T 其實已經在去年宣布以 490 億美元收購全美最大衛星電視服務業者 DirecTV,此次花費高達 854 億美元收購時代華納,雖然遠超乎市場估計價格,但從時代華納本身同時持有 CNN、HBO、TBS、TNT、NBA TV、卡通頻道,以及華納兄弟影業等資源,預期 AT&T 很快就能將相關花費持本回收,甚至更能以本身巨量影音內容藉由授權使用方式回收利潤。

而加入 DirecTV 與時代華納兩大武器,將使 AT&T 從原本全美大型電信業者與固網業者身分,搖身一變成為全美最大規模娛樂影視公司,甚至一舉超過在美國有相當大發展規模的迪士尼與 Comcast,因此預期將能藉由本身龐大電信用戶量與數位影視內容取得更大市場話語權,同時也能因此吸引更多用戶加入旗下服務,甚至可能進一步改變數位影音內容使用模式。

類似的運作模式也發生在 Verizon 身上,除了先前斥資花費 44 億美元收購持有 Engadget、TechCrunch 等知名科技網站的 AOL,今年 7 月更確認以 48 億美元收購 Yahoo 網路事業,進而持有 Yahoo 搜尋引擎、網路廣告與影音內容等服務,藉此擴展電信服務與內容服務交互媒合的發展模式。

不過,相比 AT&T 收購時代華納,Verizon 所能取得發展空間其實顯得有限,畢竟時代華納旗下持有影音內容是絕大多數觀眾、廠商積極想要內容,例如蘋果過去便曾多次向時代華納協商取得內容使用授權,藉此促成其全新隨選使用的訂閱式串流電視頻道服務,但從目前時代華納併入 AT&T 底下之後,這樣的運作模式可能將落在 AT&T 手中。

就 AT&T 與 Verizon 均斥資收購內容業者的主因,在於電信服務持續發展之餘,若僅流於電信資費方案競爭將使發展空間越趨受限,因此開始有越來越多電信服務廠商強化有線寬頻、內容服務綁定,而在美國境內越來越多人願意接受數位內容與隨選影音使用模式,電信業者本身若能同時持有更多內容服務,將能結合原本電信服務綁定模式,藉此讓使用者能透過單一繳費方式使用更多服務內容,甚至相比分開訂閱模式能有更優惠價格與彈性使用方式,因此對於 AT&T、Verizon 來說,持有更多數位內容服務將更為有利。

反觀 台灣地區業者 雖然同樣提供有線寬頻服務,並且加入更多影音服務項目,但由於目前隨選影音服務或線上串流服務仍無法吸引絕大多數的使用族群,因此現階段主要還是以年輕族群使用居多,大部分的電視使用者仍習慣觀看有線寬頻內容,而非習慣隨選影音內容觀賞模式。


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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