從電視主播到主持直播,我學到的 5 件事

直播平台最殘忍現實的地方,是作對或做錯一件事,成績立見。我曾經在做健身直播的時候,因為鏡位設計不好,整個人藏在健身器材後面,線上數字少得讓人心酸,但一發現調整後(仰賴旁邊夥伴的提醒),當觀眾一看得清楚,線上數字立刻攀升。
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作者為路怡珍,新聞主播。YahooTV《科技敲敲門》主持人兼製作人。專注報導科技發展與新創領域。路怡珍長期擔任兩岸科技論壇雙語主持,為 2015、2014 TechCrunch 北京峰會主持人。台灣大學政治系畢業,美國哈佛大學及史丹佛大學交換生。請聯繫 [[email protected]]

2016 年第二季開始,直播成了我工作內容的重心。我主播過的直播議題,有美國總統大選辯論、iPhone7 蘋果秋季發表會口譯主持;輕鬆的有和泰國藝人寶拉吃宵夜、突擊夜市巷弄中的刺青店;知性訪談也有和導演李安的獨家對談。去過的直播地點有華航空姐靜坐抗議的現場,當時是深夜,道路上人手一顆黃氣球;也去過社區大樓的游泳池旁直播,那次我們讓剛拿到一小時的 iPhone7 開箱下水實測;而有時候,我就只是在家客廳播新聞-- 早上醒來,常常看到散落一地的腳架零件、燈的電線、筆記,覺得客廳成了攝影棚、工作室,一種融合家居的直播間。

仰賴於平台實力,這些直播成績如下:

美國總統大選開票直播特別節目(總累積觀看人次:超過 195 萬)

YahooTV 科技敲敲門首播直播(總累積觀看人次:超過 76 萬,前三集累計 260 萬觀看)

泰國女神寶拉遊夜市(總累積觀看人次:超過 44 萬)

美國總統大選辯論口譯報導(總累積觀看人次:超過 26 萬)

iPhone 開箱下水直播(總累積觀看人次:超過 22 萬)

iPhone 發布直播現場口譯(總累積觀看人次:超過 17 萬)

美國總統大選開票(總累積觀看人次:154.7 萬)

達到這些成績前,我犯過很多直播錯誤,一直到現在,每次重看直播,仍然還看到許多努力空間;但因為失敗多了,經驗也有累積。而在身份上,我從電視新聞的主播過渡到直播節目主播,仍然有一些 take away,整理如下跟大家分享:

互動和分享是成功直播的核心:增加觸及最好的辦法,就是讓觀眾留言和轉發。直播平台背後終究是商業機制和程式精算,分享越多,曝光越大。因此直播每五分鐘,都要設計和觀眾有意義的互動。了解 TA,讓問題超越簡單的閒話家常,這需要經過設計。英文說「Engagement」。這個直播拿什麼讓觀眾 engage,是在直播開始前就要設計好的。

Talk as if you are talking to a friend:像跟國中同學講話一樣。今年直播下來,我最大的心得是,自然真實是這時代的新專業。黃子佼佼哥主持< 佼心食堂> 時穿拖鞋,選擇穿拖鞋就是一種專業。真實的魅力才有辦法吸住眼球,你看傅園慧。

盯線上數字,緊貼「數字最高點」:直播平台最殘忍現實的地方,是作對或做錯一件事,成績立見。我曾經在做健身直播的時候,因為鏡位設計不好,整個人藏在健身器材後面,線上數字少得讓人心酸,但一發現調整後(仰賴旁邊夥伴的提醒),當觀眾一看得清楚,線上數字立刻攀升。同樣,做 iPhone 7 開箱直播時,前面說再多網友都只想看下水的那剎那。事後看,下水那幾分鐘,也是曲線圖最高點。這個高點是可以經過設計的。一旦發現高點,就緊緊跟著趨勢走,讓話題繼續在高點打轉,做好做滿。

技術問題再支微末節都能毀了直播:反光逆光、音量爆音、鏡頭不穩、搖晃、鏡頭切換太頻繁、字卡因為前鏡頭拍攝而成了反字⋯⋯。這些小細節都是魔鬼藏身處。因為你看 Netflix、韓國實境秀上,這些細節多精良,而這些已經成了 default。如果觀眾因為技術問題而跳開直播時,剛好是團隊精心設計的梗,那多可惜。所以技術性問題,絕對要克服到零。

最難也最有趣的,是誰都說不準:ISS 國際太空站直播,畫面 20 分鐘都沒有變化,但是凝聚全球六萬人同時上線緊盯著看,觀看次數破千萬,直播開完一個接一個 ,一句標題「你在哪裡」讓全球觀眾拼命貼自己的國旗,我也用公眾帳號狂留:我來自台灣。(流量大到 NASA 都出面澄清說這跟美國太空總署沒關。)三星爆炸門,有科技媒體讓一隻 Note 7 插電慢直播,全球觀眾等著看爆炸,沒有主持人沒有任何情節。之前 Buzzfeed 的西瓜橡皮筋門也是同理可證。下個重量級的大直播一定馬上就會出現,但已經有了操作的 SOP 了嗎?答案是:有一些邏輯,但沒有肯定的答案。因此,這是一個成為超級個體的最好的時代。

上上個星期,當科技敲敲門全台專訪導演李安談最新未來的 3D 科技時,我在聖地亞哥的朋友,透過 Chromecast 把 Yahoo TV 投射到他的電視螢幕上。就算我不是播報報電視新聞,我仍然出現在他的客廳。我收到照片時愣了很久,這個時代,真的出現了翻天覆地的變化。

臉書在影音先行之後,下一個戰場也是客廳場域,之前宣布開放用戶可以用手機、平板、電腦,直接投射影像內容到電視上,也就是說,我們用手機做的直播,在接下來,就是進入客廳電視的「電視節目」。怎麼辦?用專業的製作邏輯,共同營造出真實自然的感染魅力,是這個時代直播的最重要的精神。


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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