素人新聞,影片Remix,Youtube孕育出新品種的內容達人

Philip DeFranco 是美國的網路紅人,他自製的影音新聞,是 Youtube流量保證,幾乎每集新聞點擊都衝上百萬。1985年出生的Philip從2006年開始,用自己的角度報新聞。特色是報的超快,又好很笑,加上很幽默的剪接,短短幾分鐘內全部是他自己覺得重要的東西,不管什麼新聞類型,大致國際社會,醫療生活,小至美女圖還有網路上的怪東西,通通都有。
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截圖自 AFK [email protected] 影片「浩劫與重播」片段

Lawrence 前兩天寫了「想成為素人明星,你可以從現在開始努力的三件事」,讓筆者想到介紹幾個有趣的 Youtube 名人。

Philip DeFranco 是美國的網路紅人,他自製的影音新聞,是 Youtube 流量保證,幾乎每集新聞點擊都衝上百萬。1985 年出生的 Philip 從 2006 年開始,用自己的角度報新聞。特色是報的超快,又好很笑,加上很幽默的剪接,短短幾分鐘內全部是他自己覺得重要的東西,不管什麼新聞類型,大至國際社會,醫療生活,小至美女圖還有網路上的怪東西,通通都有,而且不管是什麼嚴肅的話題,經過他的快嘴(非常毒舌,但也通常正中要害)都會變得很有趣,這樣的新聞模式,受到廣大網友的喜愛,也有一堆人開始有樣學樣。

當然,身為始祖的 Philip 多年來屹立不搖, 訂閱人多達 160 多萬人 ,2008 年還被 Wired 選為「最性感的阿宅」(Sexiest Geek of 2008)!可惜 Philip 的作品比較難進入非英語系的國家,因為他講話實在太快了,真的很不可思議,筆者常常在想他有沒有快轉,即使放上字幕都會來不及讀。

當然,這一切不是偶然。除了 Philip 本身很好笑之外,他很有名的作風是在影片裡巧妙地夾一張火辣的美女圖,然後把影片名稱取得很曖昧,雖然影片的小圖顯示美女照,然後整部片子只提到這位美女兩秒,如:「對啦我覺得她超正的啦!」(辣妹照閃過)(繼續報新聞)。留言板上常常看到困惑的人在抱怨,這不是性感寫真影片呀!

筆者敢打包票一開始 80% 的人點進來是為了性感美女的圖片,但是也很多的人看完之後,因此留下來訂閱,因為他說話很有趣,也很有梗。有句話說「Sex sells」,正妹辣妹等於一時的流量,但是內容才是長久經營的王道。

最近 Philip DeFranco 在最新一集影片裡,介紹了一個很有趣的人,叫 Mike Relm,筆者一看真的覺得好酷。

他是 VJ,但不是音樂台裡的電視主持人,而是夜店「DJ」….. 的影音版! Mike 從高中開始就沈溺在 DJ 的環境裡,所有的刷唱盤工具對他而言,簡直就是身體的一部分。直到最近幾年,他在夜店之外發現了一個新的舞台,YouTube。他的工具也換了,從音樂變成影片,從唱片機變成剪接軟體,沒變的是他天才般的 Remix 直覺,還有一流 sense。以下是他 Remix 了有名的 Old Spice 廣告

[youtube http://www.youtube.com/watch?v=Xd-xFRT1azE&w=560&h=349]

他自己試做了幾集,得到不可思議的好回應,終於,這變成他最夢寐以求的工作,因為許多片商,電視製作人,還有廣告商紛紛上門,要求他為他們做一段 Remix。以下是他為 Ironman 2 做的預告片 Remix!

[youtube http://www.youtube.com/watch?v=e3s6pPJO1qc&w=560&h=349]

這兩位網路紅人有一個共同的創作特色:拿既有的元素,加入自己的觀點跟態度,變成全新的好作品!這個是之前筆者看到許多人在議論什麼是創新時,有感而發的道理。太陽底下沒有新鮮事,世界上並沒有憑空而生的 idea。所謂創新,就是承先啟後,從舊的東西裡找到新的玩法,加入自己的態度。中間新舊的成分比例拿捏,還有達到的共鳴,決定該作品的創新度。成分拿捏的不好,就是抄襲:如 新一代設計展惹出來的糗事

台灣也有很強的團隊:

紅到全球的 [email protected] 是來自臺灣的魔獸世界的機造電影專家,他們的配樂製作團隊「告野家」,一同創作出了連老外都大喊「英文版在哪?」的影片。這是最新的作品「浩劫與重播」由告野家製作的片尾曲 Remix 配樂。

[youtube http://www.youtube.com/watch?v=7sgdhjNgzKY&w=560&h=349]

當然,最後,絕對不能漏掉這個團隊這回的主打歌,這支已經傳遍多方的 kuso「夜市緣」MV,就是就地取材的漂亮創新。曲原創,詞原創。 完整版「夜市萬事興」請看這裡 。如果世界就是實驗室,我們所看到的一切就都是素材。換個引子,加一點催化劑,拿起來搖一搖,倒過來看,拌入新的成分,用火烤一烤,導入一滴原創性,下一個「創新」的作品,就會在手上誕生。

[youtube http://www.youtube.com/watch?v=Hsg0Dra3GXY&w=560&h=349]


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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Photo Credit:<a href="https://www.shutterstock.com/zh/image-photo/ai-artificial-intelligence-big-data-internet-1075853384" target="_blank">shutterstock</a>
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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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