Snapchat 準備上市,但外媒怕重蹈 Twitter 之轍

彭博社發表評論,針對 Snapchat 的母公司 Snap 申請紐交所上市一事給這家準備做「鏡頭」的公司不少評價,並將其與 Twitter 和 GoPro 進行對比,表示 Snap 存在致命弱點。
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REUTERS/Brendan McDermid
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本文來自合作媒體 Tech2IPO,INSIDE 授權轉載

彭博社發表評論 ,針對 Snapchat 的母公司 Snap 申請紐交所上市一事給這家準備做「鏡頭」的公司不少評價,並將其與 Twitter 和 GoPro 進行對比,表示 Snap 存在致命弱點。

彭博社認為,Snap 上市申請書中提到了日活躍使用者數量,這是 Twitter 上市時沒有公開透露的數字。

但 Snapchat 遇到了和 Twitter 一樣的問題,使用者成長乏力。但是投資者更看重的是變現能力,和 Twitter 當年一樣,兩家公司都有很強的變現能力。然而我們需要看到的是 Twitter 瞄準全球市場,而 Snapchat 則是針對開發國家,也就是說 Snapchat 的使用者成長將持續下滑,除非改變市場發展路線,否則根本無法對標任何一家針對全球市場的社交類 App。

Snap 也嘗試繞開 Twitter 曾經犯下的錯誤,比如 Twitter 上市時將競爭對手瞄準 Facebook,但是 Twitter 使用者成長率卻永遠都無法和 Facebook 進行對比。對此,Snap 直接表示「日活使用者成長起起伏伏、無法預測」,受新產品更新、使用者行為影響很大。

Snap 公司在申請書中提到了多達 79 次的「鏡頭」一詞。作為 Snapchat 的母公司,Snap 公司早在去年就發表了可穿戴的攝影設備,幫助人們留住生活中的美好時刻。同樣的描述在 GoPro 當年上市的招股書中也出現過,GoPro 2014 年上市時雄心滿滿,不僅要賣設備,還要打造一個影片娛樂社區,通過 PGC 和廣告來獲得收入。然而 3 年過去後的今天,GoPro 裁員 200 人,砍掉了娛樂部門,股價不及上市時的一半。

匹維托研究集團的分析師認為,「如果 Snapchat 可以作為一個分眾平台堅持下去,會是一件好事。」Snapchat 堅持自己領域的同時也不斷地推出新產品來迎合使用者,跟 Twitter 萬年不更新、高冷不同的親民路線。

到目前為止,Snapchat 的主要收入還是來自廣告。那麼廣告商最關心的問題來了,Snapchat 的使用者還能成長多少?


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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