網路購買力 4.3 倍!Yahoo 發表「電玩大調查」深剖電競族消費輪廓

你知道台灣電競人口已經有 172.6 萬,逼近台南市了嗎?隨電競逐漸成台灣社會顯學之一,Yahoo 不僅在本月初成立電競平台,並於今天舉辦「電競派對」發表《電玩大調查》數據,徹底剖析台灣電競產業的發展現況!
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你也是因 ET 在 EVO 2017 格鬥天王比賽奪冠而感動的人之一嗎?隨著電競已逐漸成為台灣社會顯學之一,Yahoo 台灣不僅在本月初成立電競平台,並於今天舉辦「電競派對」發表《Yahoo 奇摩電玩大調查》,徹底剖析台灣電競產業的發展現況。

作為 Yahoo 台灣大家長,Oath 台灣董事總經理王興表示台灣遊戲人口 890 萬,之中電競人口有近 200 萬。Yahoo 爲追上電競熱潮,今年 2 月工程團隊就遠赴美國商討開發,終於在 7 月順利將整套跨螢體系打造完成,之後希望能與 Blizzard、Garena 等合作廠商一起為台灣打造發光的賽事環境。

電競玩家與觀眾也非常熟悉的協會理事長施文彬也到了現場,表示許多玩家普遍在社會不認同,家人不支持狀況下獨自奮戰,一路走來相當孤獨、寂寞,與他的成長環境相近,並且幾年前看到中國將電競列入重點規劃項目之一,進而勵志創辦台灣電競協會。他認為過去電競賽事多半由遊戲廠商主動舉辦,未來將推動成立與職棒制度相近的「電競大聯盟」,由一般企業成立、贊助電競團隊,培養台灣比賽實力。

不過不同於其他公司、廠商舉辦電競聚會以遊戲為主,這是一次瞄準廣告主、代理商的資料分享活動,以下是這次《Yahoo 奇摩電玩大調查》所發佈的關鍵數據:

  • 2016 台灣遊戲市場總體收入 9,880 萬美金,亞洲第五
  • 台灣遊戲人口 890 萬,電競人口約 172.6 萬
  • 遊戲直播族約 320.1 萬人,其中電競直播佔 53%,約 172.6 萬人
  • 台北為全球電競賽事觀看流量城市排行第一
  • 台灣電競玩家每日平均遊戲時間 154 分鐘
  • 台灣電競玩家每月遊戲類型花費(台幣):PC Online 810、頁遊 780、手遊 666、主機遊戲 1,278

另外 Yahoo 公佈電競平台上線至今,觀看次數已達 3,078 萬,觸及人數達 311 萬,並且觀察內部數據發現,Yahoo 電競平台 79% 觀眾會上 Yahoo 的電商消費。除了電玩商品,也愛買汽機車用品、電腦週邊、家電,對手機、平板、耳機、穿戴類別的消費力比一般消費者還多了 4.3 倍,是潛力十足的消費族群;但直接購買電競商品的人只有 5%。

▲ Yahoo 電競有自信成為國內報導最專業、資料收集最詳盡的平台

總製作賴俊光也為現場廣告主、代理商深入介紹 Yahoo 電競平台的特色,表示他們結合創新技術、社群互動等元素,將會是國內報導最專業、資料收集最詳盡的平台。後半段 Yahoo 也邀請到周杰倫創辦的 J-team 戰隊、遊戲賽評 SOBAD、實況主天菜娘娘、沁沁等人在現場進行英雄聯盟、爐石戰記示範賽。


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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