社群經營5大關鍵!求職天眼通背後沒弄懂的心態

「台灣的社運思考,常常是『扶老太太過馬路』,認為『扶一千個,就會激起示範作用』,讓世界變得更好,就算沒人理我,我也問心無愧了!這叫『道德的自我沈迷』,我想世界並不是這樣運作的,你必須徹底了解規則,然後找出攻略的節點才行。」
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本篇來自 PTT 八卦版 ,同步刊登於作者 ZMittermeyer 臉書 ,INSIDE 經受權轉載。

決定要來寫一篇,為什麼會寫,是因為天眼通是一個很多人關心和支持的案例,但我從這篇天眼通的倒閉心得,發現整個團隊與許多廣大的鄉民,並沒有正確的心態,這種心態若不健全,對改善社會、增進總體福祉毫無幫助。

本來,這只是一個個案,年輕人犯錯是正常,而且勇於落實,本該鼓勵,所以本文的目的並不是酸和苛責,而是具體分析錯誤在哪,以期天眼通這個團隊能看到,了解自己為什麼犯錯,期望可以幫助擺脫這種憤世嫉俗的無力心態。

而為什麼要寫公開文章,也是希望可以公開幫助有志改革社會的青年能有所啟發,這樣以後若有人要做類似的事情,踩在別人屍體可以少犯錯一點,而並不是在酸或鞭屍。

基於這個目的,就算是被人指責只會出一張嘴,還是該把本文公開出來

本文開始:【求職天眼通犯了哪些經典錯誤】

1. 沒有洞察到資訊複雜的本質

求職天眼通以「平衡勞資職場資訊」為願景,但所謂「平衡資訊」的難度,遠比你想像複雜而困難,舉例來說,有一位勞方在 A 公司留言:

「這間公司只有靠關係才能被升」「這間公司對員工很差」「老闆沒什麼實力」

很多人和求職天眼通並不理解,這並不叫「事實」,而僅僅是「主觀評論」,並不會起到平衡資訊的作用,對員工很差,那具體而言怎樣才叫差呢?老闆沒實力的具體指標是怎樣才叫沒實力?公司真的只有靠關係才能被升嗎?你怎麼知道?出處為何?是你自己的觀察還是內部員工的消息?如果以前是這樣,代表以後就一定會這樣嗎?

在天眼通產品的「完全開放式留言」中,會讓資訊變得混亂且難以辯證,團隊主張的解決方式是「資方可以自行上網澄清」,這個 solution 其實現實上並不會 work,原因很簡單,一般大眾的水準,本來就沒有把事情表述完整的能力,從來就沒有過。

最後只會非常混亂的情緒化吵成一團,愈搞愈亂愈情緒,完全無助釐清事實。所以人類社會的糾紛,才需要法律產業鍊幫當事人釐清道理與邏輯,如果只想完全依靠大眾自己就能把事情講清楚,你身為第三方永遠不會得到充分的資訊。

而這種完全開放式的留言形式、匿名論壇的極致在哪,PTT 和爆料公社已經做給你看了,現行社會的水準就大概只是這樣而已。有很多的爆料,但是真假莫辨,水準不齊,你原初的願景並不會得到解決。

那這個議題就如此絕望了嗎?其實也不是如此。產品關鍵犯的錯,其實只在於高估了大眾的水準,採取完全開放留言的資訊形式。Google 為首的各種消費產品,其實在「大眾資訊揭露與互相評論」方面下了很多功夫,首先他們釐清整個事情的重點在哪裡,有條件地限制了使用者的選擇。

比如,Google 在詢問你一家店的評價的時候,會一條條問你:

這家店可以用「安靜嗎」來形容嗎?

這家店是「在地人吃的」還是「觀光客吃的」?

諸如此類。

像這種有條件、有限制的詢問,相對於讓使用者全自由的評論,就能更加具體,也能具有跨域的可比性。以這個產品的例子來講,你可以加以限制一些具體的問題:

工時一週幾小時?

時薪多少?

你在職場上,一個月內,收到謾罵式的言語攻擊的次數是幾次?

這樣子的話,問題就能更具體,基於客觀與盡量科學的標準之下,資訊揭露才會有意義然後依據 AppStore 的機制,當「數量不夠多不夠客觀」,還要先加以隱藏等等。

你會發現跟市面上的一些產品聽起來有點像吧,因為這就是徹底合理導向後的趨近結果。最後衍生下來,你還可以將這些指標加權化,並且設計數學公式計算權重,這就是 IMDB 等公司對電影進行的評分方式。最後當資訊評比夠科學,夠客觀,就會累積出權威。

這就是為什麼那麼研究機構、顧問公司都在「製作評比」。

你好像會聽起來愈來愈像社會科學,八卦主流的理工科常誤以為這些都是虛功

實際上,世界上的一切皆有道理,社會科學本來就是設計來解決人類的問題

「所有」的社科都是如此。

2. 沒有深刻理解到本質是在經營社群網站,社群必須帶起「旋風的循環」而天眼通這個系統,缺乏「循環」的動機

很多時候創業者會缺乏具體的想像,把東西做得很大,但是對於要怎麼讓它動起來運作則是完全不了解箇中原理。

具體來說,台灣有數不清的百業,無窮無盡的公司,不是所有人都對所有公司有興趣。我已經對非常多的產業有興趣,但我也只關心某幾十個公司而已。如此一來,一般大眾不會沒事就去上天眼通這個網站留言。會對這個產品產生使用動機,依照這個情境設計,通常不會發生在『好的時候』,而是發生在「遇到壞的體驗」的時候,而這些壞的體驗多而零散,若以 PTT 打比方,就是你開了一千個版,每個版都只有一篇文章。

不僅如前所說,容易在情緒化之下造成發洩的循環,資訊難以辨識真偽,而且這種零散的資訊,密度並不足以產生價值。要把「系統」帶起「循環」,你必須洞察到,你其實是在經營社群,必須有相關技能,或是找專家入伙,而不能就把它放著什麼都不幹。

3. 台灣網路創業新手的經典錯誤:以大國案例為模範

天眼通在幾個訪談的時候,都隱約透露:我們是參考國外的什麼什麼匿名網站, 千萬不要這樣,絕對不能抄襲中國、美國、日本這種人口大國的商業模式。

也不是什麼特別的原因,在大國裡,只要 0.1% 的人用你的東西,你就是巨富。0.01% 的人買你的單,你的公司就能生存。但在台灣,你可能要紅到 10% 才有辦法,這是超級艱困的任務。

所以,網路創業,商業模式不要模仿大國。切記,因為台灣的商業資訊,從中美日三國來的非常多,模仿他們會成為自然心理,因此有一堆人跨過好幾個世代,重複倒進這個坑,三思後行。

接著是 3-1,不要用募資當作商業模式。不為什麼,這很難永續,非常艱困。

4. 台灣菁英有「對職場的典型想像過於扁平」的傾向

尤其有「工具專職化」自己的傾向,這個在團隊的文章裡,可以看出一點這種端倪,比如會透露出一種感覺:「我只要把技術產品做好就好」「為什麼社會這麼多奧客」

這樣是不行的,這是沒有徹底地把角色轉換過來,從今天開始,『客服』『法務』都是你要解決的問題,若你機制設計很容易引起特定傾向,還會變成主要處理問題。

矽谷所有那些偉大技術公司,沒有一間是『只解決』技術的。你看不到的地方努力更多

5. 社運式思考者的誤區: 不要整天想用「倡議」與「道德」解決系統性問題

這是台灣最近幾年的趨勢,是一個非常令人擔憂的演變,是我非常想挽救的形勢,因為倡議與道德攻擊,不會改變所有的人性,通常也不會解決系統性問題。

台灣的社運思考,常常是『扶老太太過馬路』,認為『扶一千個,就會激起示範作用』,讓世界變得更好,就算沒人理我,我也問心無愧了。

這叫『道德的自我沈迷』,我想世界並不是這樣運作的,你必須徹底了解規則,然後找出攻略的節點才行。

如果真的想改變世界,就繼續加油思考。

結論

綜上所述,這也不是我的什麼特別洞見,團隊的失敗的原因,其實去找一個普通的顧問,他們都會講出和我類似的答案。心態上、維度上都有可以調整的地方,而且有點錯估挑選的議題難度,你所面臨的,其實是跨越國界,人類文明的共通議題,而並不是台灣的獨有現象,而團隊沒有成功的原因,也不是什麼勞不勞資不資

純粹就是產品本身沒有解決問題而已。若能夠解決世界的問題,就必定會有價值,我所謂的價值,就是 $$ 的意思,那讓你可以永續營運。

身為創業者,沒有解決問題,就是我們自己的責任,而無歸咎市場環境的道理,因為你今天的角色是創業者,而不是社會評論家。不過敢於行動,絕對值得鼓勵,你們一定收穫非常多,希望大家和有志於這個議題的人不要灰心,改良和精進一下,

市場潛力還很大,台灣其實很缺企業家精神。

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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。

本文章內容由「驚點股份有限公司( FreakOut Taiwan )」提供,經關鍵評論網媒體集團廣編企劃編審。