亞馬遜想找網紅幫忙賣貨,當然分成是少不了的

如果網紅提交自己的社群網站連結,證明自己有「大量」的粉絲,即可註冊成為 Amazon Influencer。當消費者點擊這個連結並最終完成購買,網紅將能拿到一小部分的分成。
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本文獲合作媒體 PingWest 授權轉載。

從今天開始,亞馬遜為著急賺錢的網紅們,提供了一種新的變現方式。

如果網紅提交自己的社群網站連結,證明自己有「大量」的粉絲,即可註冊成為 Amazon Influencer。網紅們將獲得自己專屬的亞馬遜導流連結(大概長這樣:amazon.com/shop/網紅個人 ID),然後可以添加商品到裡面。接下來的事情你肯定猜到了,當消費者點擊這個連結並最終完成購買,網紅將能拿到一小部分的分成。

目前 Amazon Influencer Program 還處在內測階段,不過一些在 YouTube 等各大社交網站上有影響力的帳號已經參與進來了。例如在 YouTube 上自稱是排名第一母嬰內容帳號的 WhatsUpMoms,已經有了自己的 專屬連結

點擊進去就能看到 WhatsUpMoms 推薦的所有商品。至於商品列表裡都有些什麼,根據網站的介紹,將完全由合作的帳號自行挑選,亞馬遜將不會對商品列表進行修改、添加和審核。至於他們推薦的商品和品牌是否跟網紅已經有合作也暫時沒人管——在這個計畫裡,亞馬遜要的只是銷量而已。

Amazon Influencer Program 目前採用邀請制,但任何人都可以申請,只需要在自己的帳號設定裡補上社群網站連結、驗證 E-mail,然後再到 這個網站 申請即可。

不過想要獲得邀請,申請人必須滿足兩項要求:在社群網站上有大量粉絲、發表內容頻率高且內容適合商品推廣。至於粉絲、訂閱數量達到多少才算「大量」,亞馬遜並沒有公開他們的審核標準,但也表示除了粉絲數量之外,發表內容頻率、內容品質、內容和亞馬遜的關聯度都會是參考的標準。

最後的網站長這樣:

在中國,可能隨便一個小姑娘開個直播一晚都能收幾千的禮物錢。而在大洋彼岸,不是每一個網紅都能賺到錢。就拿 YouTube 來說,能讓直播主賺到錢的只有兩種方式:1)YouTube 平台提供的廣告,賺到的錢聊勝於無;2)廣告商贊助在影片裡直接打廣告,或者和品牌合作。比如最近知名 YouTube 網紅 Casey Neistat 就跟三星合作,拍攝了一部獨家廣告影片放在自己的頻道裡。

其實在亞馬遜推出這個項目很久之前,網紅就已經在亞馬遜上推薦商品了。亞馬遜網站上一直有“列表”(List) 這樣一個功能,類似於購物清單,方便用戶制定購物計劃,列表也可以設置隱私或公開。

比如很多科技愛好者都關注的科技評測帳號 MKBHD,發現經常有人問自己都用了什麼拍攝設備,於是在亞馬遜上製作了一個「我用到的錄影設備」列表。不過最近,他把這個列表搬到了另一個電商推薦網站  Kit.com 上。根據已經在 Kit 上賺到錢的 YouTube 網紅,Kit 分成的比例大約在 5% 到 10% 之間。

近年來,消費者在做出購買決定的時候越來越多考慮他們所關注網紅的意見。比如文章一開始提到的 YouTube  網紅 Casey Neistat  一直在給大疆無人機、三星手機打廣告,作為電動滑板 Boosted Board 的投資人,上傳的每部影片裡都有大量使用滑板的鏡頭,也給 Boosted Board 帶來了大量的曝光。

可能亞馬遜正是注意到這一點,才決定試著參與到這項生意裡來——畢竟最後人們還是要到亞馬遜上購買,不如把推薦和購買都拉攏到自己這裡,對於亞馬遜自己的廣告展示、用戶獲取都更有利。不過,亞馬遜應該暫時不會公佈分成的比例是多少。


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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