SWSX2011即將開始,Yobongo免費手機聊天室開風潮第一槍?

值得一提的是,台灣今年並沒有缺席本次的活動,在音樂活動方面,今年台灣擁有回聲、Tizzy Bac、旺福等優秀樂團出兵,由本站作者 Rio 所主辦的HD Spark也會在會後針對此一活動進行分享,有興趣的朋友不妨點這參考。
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美國 SWSX 南南西大拜拜即將在 3/11~3/20 日舉行,如果您不知道 SWSX 是什麼以及其重要性,請參考這兩篇文章惡補一下:

值得一提的是,台灣今年並沒有缺席本次的活動,在音樂活動方面, 今年台灣擁有回聲、Tizzy Bac、旺福等優秀樂團出兵 ,由本站作者 Rio 所主辦的 HD Spark 也會在會後針對此一活動進行分享, 有興趣的朋友不妨點這參考

針對 SWSX 不消說,不管是新舊拳王,都摩拳擦掌準備了一連串的造勢活動準備抓住所有人的目光;Yobongo 正是針對這個大活動,在上週被大幅注目的新焦點,簡單來講,這個服務把過去的網站聊天室搬到手機上,並加上「地點」這個因素,不是很確定這個要怎麼搞的請參考下面兩個影片:

更細節的訪談以及使用方式可以參考下面的 Scobleizer 影片或者是 Gizmodo 的使用影片(這個比較短)。

雖然現在就可以免費 在蘋果的 Apple Store 上下載到該應用程式 ,但目前僅提供四個城市可以使用,分別是災難片最喜歡降臨的紐約市、星盟總部所在的舊金山、某場 TED 所在的長灘以及南南西大拜拜所在的奧斯汀。就影片裡的操作感覺來看,十分的吸引人,就宛如把 What's App 作成了群聊版本,以地點區分聊天內容;不難想像的是,就好像一開始設定是僅供台北市的人可以聊,但也許未來就可以推廣給各城市,又或者往下把級距細分成給各行政區的聊天室。

看起來使用介面非常的流暢,而使用方式也相當吸引人。但更值得注意的是,Facebook 最近也 併購了一個稱為 Beluga 的服務 ,也是提供群組的聊天、分享功能,這是否意味著「群組」的概念也將侵襲接下來的行動網路圈。

而好事者也開始往下想了,早在數年前,台灣雅虎之類的大型網站就已經為管理這類型的網站弄得焦頭爛額,那麼轉換成手機版本勢必造成更多的社會問題,或者社會新聞。是的,大家都知道,不過這玩意兒就跟團購一樣,反正賺錢的生意都會有人做,就看大家戲法怎麼變吧。

我想很快就可以看到中國大陸以及台灣的仿效者了,開發完成時記得 poke 我們一下,或者也可以來 找筆者的公司開發 唷 :P


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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Photo Credit:<a href="https://www.shutterstock.com/zh/image-photo/ai-artificial-intelligence-big-data-internet-1075853384" target="_blank">shutterstock</a>
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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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