修改簡報該從何下手?

靈感與創意只有一定的機率出現,要是關鍵的簡報場合它們不出現怎麼辦呢?這就是為什麼簡報設計需要有思考架構,才能每一次都能穩定、不遺漏的找出重要的修改方向。
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作者林柏儒,簡報藝術烘焙坊的設計師兼講師,亦是簡報部落格的專欄作家,擅長領域包括科技科學簡報、商務溝通簡報等等。原文刊載於 簡報藝術烘焙坊

面對不合己意的簡報,我們常在心裡嘀咕:這裡字該大一點,排版好像有點太空了,整體不夠生動專業...... 但當自己要動手修改時,腦袋又一片空白、不知從何改起才好,淪為鍵盤設計。要避免這個窘境,關鍵就是腦中要有一套簡報設計的思考架構,才能夠系統化的判斷簡報的修正方向。

馬上試試鍵盤設計

與其馬上看理論,不如親身體驗一下鍵盤設計的快感!請你想想該如何修正下面的案例呢?

想必聰明的你會從理解內容開始,但下一步會做什麼我就沒有把握了。你可能篤信一圖勝過千言萬語而開始找圖,也可能嘗試把內容換句話說,或是精簡成關鍵字,甚至動手調整版面的配置。但無論如何,這些方向都有個共同點:都不是系統化的思考,因此想到的修改方向有可能重要性不高,更可能不完備。這就是為什麼我們需要一套堅實的思考架構,讓我們在快速抓到切入點的同時,又不至於遺漏。

簡報設計的三階段

那麼,我是怎麼思考簡報的修改方向呢?首先,我依據不同的目的把簡報設計拆成三個彼此獨立的階段,分別是資訊面處理、資訊視覺化和視覺面處理。

1. 資訊面處理

這個階段的目的是規劃整體內容佈局,屬於簡報設計宏觀面的處理。我們可以把資訊面處理想像成「從發想點子到寫成講稿的過程」,在這個階段我們會考慮簡報的整體目的、觀眾特性、內容取捨、資訊架構、敘事邏輯、文案撰寫,也會實際寫出講稿而讓抽象的想法落地。這一切都可以在紙上進行,和簡報軟體關連不大。

2. 資訊視覺化

這個步驟的目的只有一個:追求讓人看懂。如果你停留在上一個階段,內容非常複雜時觀眾就容易聽不懂,而這也失去了簡報設計不同於書面報告的獨特優勢。在這裡,你可以把資訊視覺化想像成圖解,例如把 2×2 的資訊表示成矩陣、把連續的階段畫成流程圖、以長條圖呈現數值變化,這都是資訊視覺化的方式。由於這個步驟往往耗去相當的時間精力,因此可以根據上一篇文章 〈 善用「優先度分類法」讓投影片準備效率加倍!」〉 的內容,將資訊視覺化的心力優先投注在關鍵投影片上。

3. 視覺面處理

這是大家一眼望去最容易想到的階段,也就是追求頁面的美觀,屬於簡報設計微觀面的處理。比如說文字的排版方式、色彩、修圖...... 等這些一般來說被我們歸類為「設計」的各種眉角。這個階段可說是易學難精,因為這牽涉到大量簡報軟體的操作,也相當考驗美感。前者能夠快速上手,但後者只能透過大量的觀摩來慢慢累積經驗值,短時間內未必能有顯著的突破。

以上三個階段何者比較重要呢?我想與其說重要性,不如說越前面的階段越該先做,也越值得花時間做好,因為後面的階段往往奠基於前者。如果一開始內容的邏輯架構搞砸了,鐵定畫不出合理的圖解,也因此視覺面的處理再美麗也難以挽回容易看不懂的劣勢。

最後補充一下,平面設計都會同時包括資訊視覺化與視覺面處理兩個階段,但因為這兩個階段的目的並不相同,分開考慮確實有其好處。比如說,當我們時間不夠了,應該選擇優先投注心力在資訊視覺化上,最後成果未必美觀但至少觀眾理解上不會遭遇困難。

如何活用思考架構?

講了這麼多,不如就用這套想法思考前面的案例該如何修改才好。首先從資訊面處理開始,我們可以根據案例中的文字歸納出「如何和部屬溝通」這一核心主旨,並看出這是在講兩種不同的溝通方式。既然如此,我們可以根據這個目的重新排列內容順序,第一句話先講結論,再陳述正確的溝通方式,最後陳述不推薦的溝通方式。

將上圖的三段文字整理起來,我們可以得到如下的一段講稿,如此就暫時完成了資訊面處理這個階段。

接著我們進入第二步,資訊視覺化。就概念上來說,這是兩個不同溝通方式的對照比較,因此我們可以考慮左右兩欄並陳的排版方式。接著,我們依照邏輯順序分別為兩種溝通方式摘錄出三組關鍵字句,以箭頭連結彼此以凸顯邏輯。最後,我們用打勾與打叉的圖示暗示講者偏好的方式,資訊視覺化的階段暫時告一段落。

最後一步,我們考量視覺面的處理。這裡我們有很多的考量事項,但這裡先簡單以顏色切入,將打勾與打叉分別賦予綠色與紅色,以利觀眾更快理解偏好與不偏好的方式。同時,將關鍵字也套上顏色,視覺面的處理至此就能發揮它的效益:幫助觀眾理解內容。

行文至此,你會發現這套思考架構可以一步步依循邏輯推演來找出簡報的修改方向,而不必仰賴天上掉下來的靈感或天馬行空的創意。靈感與創意只有一定的機率出現,要是關鍵的簡報場合它們不出現怎麼辦呢?這就是為什麼我們相信簡報設計需要有思考架構,才能每一次都能穩定、不遺漏的找出重要的修改方向。

分享總結

最後回顧一下今天談的內容吧!簡報設計是有一套思考架構的,這可以幫助我們每次都能找出合理的修改方向,而不必依賴靈感。我們能從資訊面處理開始把點子寫成講稿,再透過資訊視覺化的階段把內容轉化為容易理解的圖解,最後再追求美感,就能有方向、系統化地將簡報做得更好。


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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