寫給創業家,從寶可夢改版功能看平台如何經營

每一款遊戲都會有熱潮消退的可能,而一般遊戲廠商則是要盡力的推延或是阻止熱潮的消退,而阻止的方式就是利用改版的過程中增加玩家的動力與解決玩家遊戲時的不順感。
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Kim Kyung/REUTERS
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作者孫治華,「簡報實驗室」創辦人,新創競賽評審,國內少數專注於新創募資簡報的募資簡報顧問。經歷:工研院,數位時代網站主編,東森新立方策略長。原文發表於 作者臉書 , INSIDE 獲授權轉載。

寶可夢是一個希望「玩家可以走出戶外」為宗旨設計出來的一款遊戲(相信不用再描述了),這款遊戲在全世界都引起了巨大的風潮,改變了很多玩家的生活習慣。

但是就像是所有的遊戲一樣, 每一款遊戲都會有熱潮消退的可能 ,而一般遊戲廠商則是要盡力的推延或是阻止熱潮的消退,而阻止的方式就是利用改版的過程中增加玩家的動力與解決玩家遊戲時的不順感。

當然,我也會提出一些我自己覺得這遊戲可能會遇到的問題,再聊聊他們的改版是否有面對這樣的問題。

問題一、要是你沒有走出戶外,你在家很可能打開了遊戲卻一隻怪都抓不到

會有這樣的情況是因為寶可夢遊戲中,怪獸的出沒點與抓怪獸的寶可夢球都需要到補給站附近才會有,但是補給站往往只出現在人口密集的地方(或是變電箱 from ingress 這遊戲),因此家住在比較人口數比較少的玩家,往往在家的時候想玩都不知道該怎麼玩(沒有怪獸也沒有道具的補充)。

平台功能設計問題:你是否設計了隨時可以承接消費者需求的平台

回到一般平台經營上,這是一個很可怕的問題,玩家打開了你的 App 或網站卻因為「某種設定 / 情境」無法使用你的 App 或網站,那樣網站的跳離率與 App 的卸載率就會開始飆高。

平台設計的第一原則:讓人第一次進入網站時就使用網站的主要功能

要設計引導流程與推薦功能,讓使用者馬上體會你提供的服務與功能。根據統計(不可考)這樣的情況會讓你的使用者更容易持續的使用你的服務。

而這次寶可夢的改版就涵蓋了這概念的修正:只要你開啟 App 不管你的地點在哪基本上他會在三分鐘之內產生怪獸讓玩家抓寶,讓你在一段時間內重複開啟 App 的時候都可以「有事做」,不會讓使用者有被晾在那邊的感覺。

平台設計的第二原則:讓消費者有不同的理由想起你的服務

REUTERS
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這時候我們應該就會有一個產品設計時的概念,功能很有可能會有兩種設計的概念, 主要解決問題或是提供核心價值的主要功能與可以讓使用者累積資訊或是簡單互動的輔助功能。

舉個例子來說,一個線上語言教學的網站,他的主要功能可能是線上一對一的真人 online 教學, 但是線上教學的功能對一個使用者來說就會有「某種設定 / 情境」,像是需要一段完整的時間和不會吵到人的空間,也就是在家的時候才可能會開啟。 這是解決問題或是提供核心價值的主要功能,但是這樣的功能的使用頻率就不高了,大概就只有一到五的晚上與周末。對於網站或是 App 的黏性、讓使用者「快速」累積習慣這一塊的養成就稍微弱了一點。

而這樣的產品設計概念, 在寶可夢這次是提供了「陪伴」的功能,不一定要抓怪,你也可以隨時可以帶著「一隻」寶可夢一邊散步就可以累積讓怪獸升級的糖果。 這會讓使用者只要一有行走的機會時,就想到可以上寶可夢遊戲中累積散步的里程數。(可惜這功能的力道「吸引力」太弱了。)

所以我們延續線上教學平台的方向,有哪些功能是讓消費者在一些交通上的零碎時間或是上班午餐時可以使用的呢?舉例來說,像是語言教學平台上是不是就是可以有 「關鍵單字的複習功能」?最好是她的線上語言學習老師根據他們上次上課的內容所設定的。 這樣的功能是使用者隨時上網站與開 App 就可以使用的功能

而從這樣的設計概念中我們更可以想到更深一層的平台設計原則。

平台設計的第三原則:利用服務延伸出的獨有資料,累積使用者與平台的深度關係

這樣的情況像是塑身中的客戶在平台上面紀錄了他們自己這陣子的塑身進度與問題, 這樣個人化的資訊累積就可以建立其他類似平台無法突破的競爭門檻與消費者的轉換成本(換到其他平台上這些資料可能就消失了)。甚至,會員等級也就是這樣的基礎,像是博客來的會根據不同的會員等級提供不同的購物優惠。

不一定只設計功能,要設計的是「如何滿足消費者的需求」,我們更要懂得跳脫只用功能去填補需求的思維。 假如一個寵物線上看病的平台,是不是可以安排一些「照顧毛小孩不得不知的三件事」的內容呢?或是相關產品的競品優劣分析呢?使用心得?

而最後的這一點也是寶可夢這次改版並沒有放上去的功能。 如何產生客戶獨有的、個人化的資產在平台上呢?

這只是平台經營時會遇到的問題之一,平台一直是一個有趣與複雜的運作,而這些運作在短期、長期中會遇到的問題也非常的多元與有趣,但是重點是,這些問題事實上都早已經在不同的平台中都發生過了,甚至也有了一些對應的方式,創業家們,你們知道自己的平台短期與長期可能會遇到的問題嗎?(歷史都已經重演過了。)

日後,有空我會再繼續紀錄與分享一些平台經營上會遇到的問題與解決方式。

要是擔心漏看(真的很久才寫一篇),歡迎加入 新創 x 商業 -- 每天 20 分鐘 思考商業與新創社團 ,這邊是我放自己平常對事物觀點的一個小社團。

  • 平台設計第一原則:讓人第一次進入網站時就使用網站的功能引導 / 行銷(引導設計)
  • 平台設計第二原則:讓消費者有不同的理由想起你的服務(輔助與主要功能功能)
  • 平台設計第三原則:利用服務延伸出的獨有資料,累積使用者與平台的深度關係(提升轉移成本)

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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