設計行動裝置網頁(Mobile-Web)的10個要素

Mashable的Brian Casel是一個網頁設計師, 他觀察到網路行動化的趨勢越來越值得被重視,因為使用手機上網的人比以前多了很多,這對網頁設計者以及網頁擁有人來說意味著甚麼呢?Casel告訴我們以後除了電腦版的網頁,也要做出一個對應手機或行動裝置的網頁。
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7 善用摺疊式目錄

網頁的資訊很多?請記得用重點式,或主題式的呈現內容,跟第 6 點一樣,將多欄的資料隱藏在重點/主題的條目下,讓使用者輕鬆選取自己想看的資訊。另外記得用直式設計,不要讓使用者還要左右行動畫面才能看完一行字。

例子:Major League Baseball 的行動版網頁:

8 行動裝置網頁的按鍵要明顯易按

網頁設計者必須要清楚使用電腦時,滑鼠或 touch pad 可以按左鍵,右鍵,或者滑動軸,這些行動裝置都沒有。另外在將電腦版網頁移植到行動裝置時還有一個要點,就是電腦網頁在做選取的功能時,可以將滑鼠游標移到按鍵上方但不一定要按下(hover),但是行動裝置只有點擊的功能,所以重新設計或移植網頁時必須要重新設計按鍵特性。

9 記得提供視覺反饋按鍵(interaction feedback)

在電腦網頁點擊一個按鈕時,都會看到按鈕的顏色變化,這告訴使用者他已經成功點擊該按鈕,同樣的,行動裝置網頁也建議做這樣的設計,這種不起眼的小設計會影響到使用者的心情及反應。

另外一個視覺反饋的重點在網頁載入的時候,在使用者做出點擊/選取的動作後,網頁會開始 loading,這個時候建議做出一些行動圖案讓使用者知道網頁正在載入,避免使用者重複點擊按鈕,延誤載入的時間。

10 測試,測試,再測試網頁性能

網頁完成後才是考驗的開始,作為網頁設計者,你能夠確定你設計的網頁在各個裝置上都能運作嗎?不可能(尤其是 Android 裝置更要注意,參考前文「漫談 iOS 以及 Android 版本分裂狀態以及對於開發者的影響」及「Andorid 的版本分裂以及 HTC 的機海戰術」),因為你不可能真的測試過每一台行動裝置。

所以必須要測試軟體(developer SDK)的輔助,以及一些網頁版的模擬器(web-based emulator),Mike Brittain 的網站有提供一些測試網頁的相關資料。

 


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。

Photo Credit:驚點股份有限公司( FreakOut Taiwan )

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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