3M 原來竟是挖礦的?沒想到靠賣民生用品變成了國際大廠!

如今,提起空氣污染讓人第一個想到的就是:大家帶著厚厚的口罩,穿梭在大街小巷。口罩產業也因此霧霾蒸蒸日上。說到口罩,你第一個想到的是不是它?
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如今,提起空氣污染讓人第一個想到的就是:大家帶著厚厚的口罩,穿梭在大街小巷。口罩產業也因此霧霾蒸蒸日上。說到口罩,你第一個想到的是不是它?

3M 口罩,早在 2003 年 SARS 時期就已深入人心。在如今空氣污染四起的時代,也還一直獨占鰲頭。3M 是一家美國老字號。在富比世全球創新公司評比中,3M 公司位於第三,僅次於蘋果和谷歌。全球員工接近 9 萬人,年營業額超過 300 億美元的世界 500 強企業。

3M 公司在名字上根本就看不出它到底是做什麼的,其實這家公司的全名叫做 3M Company 。3M 這個名字,源於這家企業最早的名字:明尼蘇達礦務及製造業公司(Minnesota Mining and Manufacturing)的首字母縮寫。

1902 年,在明尼蘇達州一個叫圖哈伯斯的小鎮上,有五個年輕人,他們來自各個領域,有的是做鐵路的,有的是賣肉的,還有的是醫生。後來他們相遇了,商量一番之後,決定一起創業。經過了深思熟慮,他們決定開始做礦務及製造業。

經過一段時間的考察,他們看中了一塊礦場,開始計劃開採剛玉。日復一日的挖石頭,沒想到最後採出來的卻只有一堆斜長岩。幾個人都傻臉了。但是又能怎麼辦?還得養家糊口啊!還得想辦法賺錢啊!後來他們五個發現了新商機,想著用這沒用的斜長岩做砂紙。結果又失敗了。最後他們實在是無能為力,放棄了挖礦事業。可能是對砂紙的熱愛,他們在杜魯斯重新設立公司,進口原料,再次製造砂紙。

夢想還是要有的,萬一實現了呢?終於,他們這次成功了。經過多年的打拼,公司終於度過了最艱難的時期。1916 年,他們開始分紅派息。後來 3M 公司不斷創新和改革,在 20 世紀初,他們研究出來了防水砂紙。防水砂紙的出現降低了汽車製造中大量得粉塵污染。一上市,就受到了到了廣大歡迎,也為工業的研磨開創了一個全新的時代。

3M 公司受到了初步的發展和肯定,但他們也不可能在一顆樹上吊死,準備再次投入到產品的研發中。不負眾望,沒過多久他們就迎來了第二個重要產品—遮蔽膠帶,也受到人們的一致好評。後來在遮蔽膠帶的基礎上,又發明了透明膠。一膠多用的價值,一度成為當時的「爆紅神器」。

後來 3M 經歷二戰,為了給政府生產國防材料,它們大量的技術開始廣泛用於民用領域。高速公路標識上的反光膜、錄音磁帶,都生活帶來了不少便利。3M 就像開了外掛一樣,規模不斷擴大。到了二十世紀五十年代,它已擴張到了加拿大,墨西哥,英國等世界各地。八十年代,他們又做出了便利貼,這個小東西簡直深入人心,又一次改變了人們的日常生活。

據說,現在每天至少有 50% 的人之間或者間接的在使用這 3M 的產品。最典型的就莫過於口罩了。3M 這家百年老店,如今已有 6 萬多種高品質的產品被開發出來。可能他們的創始人也沒想到,一個踩不出東西的礦場,竟然搞出了這麼多「傳奇」......


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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