還靠臉書經營媒體就死定了?臉書專頁導流效果沒有最差,只有更差!

「新聞媒體的廣告營收已經在臉書與 Google 兩大巨人夾殺下所剩無幾。當新聞媒體看清事實,死馬當活馬醫的各種措施,預期今年會一一出現。2018 將成為媒體主動尋找出路的一年。」
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REUTERS/Dado Ruvic
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本篇來自 大數聚 ,作者張約翰,INSIDE 經授權轉載。

臉書創辦人馬克祖伯格 2018 年的新年新希望,是使用戶感到花在臉書上的時間有價值。為此,臉書從 1 月開始再度壓低專頁貼文的曝光率。經過 10 年洗禮,各家新聞媒體社群編輯早已習慣演算法不斷變動,但這次似乎有點不一樣了。

導流效果一路歸西

如果長期看台灣新聞媒體臉書專頁的導流效果,一路向下的趨勢相當明顯。下面以 2018 年 1 月底,台灣綜合類新聞媒體臉書專頁粉絲數最高的 10 家來看。

2018 年 1 月底,臉書專頁粉絲數最多的 10 家新聞媒體,依序為東森新聞、蘋果日報、ETtoday 新聞雲、壹週刊、TVBS 新聞、三立新聞、遠見雜誌、天下雜誌、中時電子報、udn.com 聯合新聞網。和 2017 年相比,自由、商周被聯合、三立擠出榜外。

這些新聞媒體能站上前 10 大,當然都在社群經營下了不少資源,各有各的策略,這裡也不去細說。但投入資源的目的是將社群用戶導流到自家網站,藉網站流量賣廣告變現,這是基本的內容變現商業模式。大家資源愈投愈多,粉絲數跟著愈來愈多,可是臉書專頁帶來的流量有愈來愈多嗎?

2018 十大新聞專頁臉書導流比

 

 

如果以 2014 到 2017 每年 12 月的 alexa 數據來看,這 10 家新聞媒體官網的臉書流量比,只有東森新聞成長,由 13.4% 上升到 27.1%,幾乎翻倍;現在與它同集團的 ETtoday,網路原生新聞媒體流量龍頭,臉書導流比由 29.4% 掉到 17.5%。壹傳媒旗下的蘋果日報由 27.5% 降到 10.9%、壹週刊 44.2% 降到 21.3%,都是狂跌。2017 年才擠進前 10 大的三立,31.8% 變成 7.6%。就算跟 2015 年 12 月比,結果也是一樣只有東森新聞上升。

當然,純粹論數字的話,導流比下降不代表臉書導過來的流量比以前少,也有可能是媒體官網有了其他高成長的流量來源。不過臉書帶來的流量,在幾年來變動不斷的演算法壓迫下,對於內容變現的商業模式而言,愈來愈無利可圖。

新聞媒體對臉書失去信心

除了導流差所造成的內容變現不易,臉書 2016 年推出的用戶體驗至上法寶文章快手(Instant Article, IA),也沒讓新聞媒體感受到什麼好處。哥倫比亞新聞評論(Columbia Journalism Review, CJR)2 月一篇報導,讓人觸目驚心。文章快手推出時臉書邀約的 72 家初期合作伙伴,你猜有多少家在 2018 年 1 月一篇文章也沒上 IA?

答案是 38 家。超過一半。百分之百將文章上 IA 的只有 5 家。

以居美國報業龍頭的紐約時報、華盛頓郵報,以及知名網路媒體 Vox 為例,它們紛紛向 IA 告別。華郵 2017 年 11 月的臉書貼文只有不到 1 成使用 IA,Vox 從同年 8 月就沒有使用 IA 了,紐時則是 2017 年 2 月至今完全向 IA 說再見。

Photo Credit::Columbia Journalism Review
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為什麼用戶體驗良好,而照說 IA 的設計讓媒體可以自己賣廣告,怎麼大家都要下船呢?還是因為賺不到錢。

新聞媒體的廣告營收已經在臉書與 Google 兩大巨人夾殺下所剩無幾。當新聞媒體看清事實,死馬當活馬醫的各種措施,預期今年會一一出現。2018 將成為媒體主動尋找出路的一年。


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。