達美樂要用機器人送披薩!今年暑假在德國展開服務

送餐機器人來了!這一次,它們將會把達美樂(Domino)熱騰騰的披薩送到消費者手中。
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原文刊登於 騰訊科技 ,INSIDE 獲授權轉載。

送餐機器人來了!這一次,它們將會把達美樂(Domino)熱騰騰的披薩送到消費者手中。

早在 2015 年,這家熱愛科技的披薩公司就開玩笑說,它準備用無人駕駛的送餐車來送披薩。現在看來,它來真的了。達美樂剛剛與 Starship Technologies 科技公司簽約,計劃今年暑期在德國漢堡市用 「特製的送餐車」 來送披薩。如果一切進展順利,達美樂和 Starship 公司還預備在荷蘭用機器人送披薩。

Starship 公司的機器人看起來就像是一個無人駕駛的餐車,而不是像科幻片中的機器人。它們安裝有 6 個輪子,每小時可以行駛 4 英里 (約 6.4 公里),可運載超過 40 磅的貨物 (約 18 公斤)。在漢堡市,這些機器人將負責在方圓 1 英里(約 1.6 公里)的範圍內送披薩。

在方興未艾的 「專業服務機器人」 市場上, Starship 公司面臨著激烈的競爭。它的競爭對手既包括一些新創公司如 Marble,包括一些知名公司如 Boston Dynamics。國際機器人聯會(International Federation for Robotics)預測,在 2016 年到 2019 年之間,物流產業將開始使用至少 17.5 萬個機器人來提供服務。作為比較,現在 UPS 快遞公司在全球擁有大約 10 萬輛送貨卡車。

Starship 公司是由網路電話公司 Skype 共同創辦人阿提 -- 海因拉( Ahti Heinla)和詹納斯 -- 弗里斯( Janus Friis)在 2014 年創立的。最近,它還在美國與外賣公司 DoorDash 和快遞公司 Postmates 簽署了送餐合作協議。而達美樂尚未開始在美國用機器人送披薩。

很多零售商和飯店一面在觀望機器人送貨科技的發展,一面在研究美國市場上有關使用機器人的規章制度。現在,美國維吉尼亞州和愛達荷州已允許機器人送貨,其他州尚未訂出相關規定。

在美國,達美樂早已開始採用各種好玩的科技手段為消費者提供訂餐的途徑,例如消費者可以在 Twitter 上發披薩表情符給 @dominos 來訂餐,或要求達美樂 DXP「終極披薩送餐車」(改裝版雪佛蘭 Spark 汽車)的司機送披薩。在紐西蘭,達美樂已開始與 Flirtey 無人機公司合作,利用無人機送披薩。

事實上,科技已成為達美樂進行國際市場行銷的噱頭。但是,在下一波物流科技浪潮中,瞭解哪些科技有用,哪些科技沒用,將可以大大減少送餐成本,而不僅是製造短期的轟動效應。畢竟,機器人可能需要維修,但是它們不會像人類員工那樣冷不防地請病假或跳槽。


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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