東南亞佈局再深化!阿里巴巴向 Lazada 增資 20 億美元

(設計對白)馬雲:聽說蝦皮最近在東南亞很嗆?我要出招啦.....
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▲馬雲主演《功守道》預告在晚會首發
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本文為阿里巴巴提供之新聞稿

阿里巴巴集團今日宣佈,將向 Lazada 集團增加 20 億美元的投資,旨在加速 Lazada 這一東南亞最大電商平台的增長,同時深化其與阿里巴巴生態系統的融合。

作為東南亞地區頂尖的電子商務平台,Lazada 已在印尼、馬來西亞、菲律賓、新加坡、泰國及越南展開業務。包括此次用於 Lazada 業務擴展的新投資,阿里巴巴集團對 Lazada 的投資額總計將達到 40 億美元,包括 2016 年投資 10 億美元以控股 Lazada,以及 2017 年增持其股權至 83% 時投資的 10 億美元。

本次投資顯示了阿里巴巴對於 Lazada 業務的未來成功以及東南亞市場增長前景的信心,而東南亞地區在阿里巴巴全球化增長戰略中至關重要。

阿里巴巴集團此次增加投資,預期將深化 Lazada 與阿里巴巴龐大生態系統的合作,讓 Lazada 能夠借助阿里巴巴的資源,以創新的方式進一步服務消費者、賦能東南亞商家。此次投資亦展現了阿里巴巴對於東南亞人才與青年培養的承諾,為當地人才提供廣闊的發展平台,助其為各自國家的數位經濟發展貢獻力量。

隨著阿里巴巴進一步提供資本及資源方面的支持,Lazada 集團董事會同時通過了一項管理層調整。Lazada 集團現任董事會主席彭蕾將兼任公司首席執行官,以推動 Lazada 的發展戰略。彭蕾為阿里巴巴集團 18 位創始人暨阿里巴巴高級合夥人之一。Lazada 創始人、自 2012 擔任首席執行官至今的 Max Bittner 將出任阿里巴巴集團高級顧問,協助此次 Lazada 管理層調整的交接以及集團未來的國際發展戰略。

彭蕾表示:「東南亞地區崛起的青年群體、移動互聯網的高滲透率,以及僅佔零售總額 3% 的電子商務體量,讓我們對加碼投資東南亞市場充滿了信心。Lazada 已經佔據戰略先機,完全有能力把握住東南亞互聯網商務下一階段的發展機遇,我們對於飛速增長所帶來的巨大商機感到非常興奮。」

「Lazada 在 Max Bittner 的帶領下,一直是一家富有創業精神的公司。Max 掌舵下的 Lazada,成功實現了持續多年的快速增長,創造了巨大的股東價值。在此,我衷心感謝 Max 給予阿里巴巴機會去延續 Lazada 的成功,在堅實的基礎之上繼續發展壯大 Lazada,助其迎接下一階段的增長。」

Max Bittner 表示:「阿里巴巴集團追加資金及資源投入對於 Lazada 大有裨益,同時亦有利於整個東南亞的電商市場。我對於 Lazada 和所有 Lazada 員工的未來感到非常興奮,期待能夠協助彭蕾及阿里巴巴的管理層,為 Lazada 再創輝煌而繼續貢獻力量。」


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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