下一代Windows 10殺手級應用程式!微軟持續強化時間軸功能

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本篇來自合作媒體 mashdigi,INSIDE 經授權轉載。

微軟的「Timeline 時間軸」,是近期才推出的 Windows 新功能,會依照時間先後記錄下用戶在電腦上所有開啟的視窗與文件。稍早除了確認將使 Android 平台可藉由 Microsoft Launcher 取得 Timeline 應用服務,而 iOS 平台裝置也能藉由 Microsoft Edge 瀏覽器取得相同功能應用,微軟更進一步針對企業端使用需求,宣布推出企業版 Microsoft Launcher ,除了加入高度客製化介面設定與資料安全防護效果,同樣也能藉由 Timeline 功能讓使用者隨時存取不同裝置上開啟文件、工作進度。

Timeline 功能成為目前 Windows 10 重要功能之一,藉由 Microsoft Graph 統整使用者曾經在哪些裝置開啟哪些文件、檔案,同時記錄當前文件工作進度,讓使用者能更容易一目了然自己使用檔案內容。

同時,微軟更進一步宣布將在 Timeline 加入「Sets」功能,讓使用者能更容易知曉在哪個時間點開啟特定檔案時,是否同時開啟其他關連檔案內容,並且可透過 Timeline 恢復開啟過去曾經使用檔案文件,並且回到當時工作進度狀態下,同時一併開啟曾經使用的檔案、影像,或是曾經開啟網頁分頁內容。

目前微軟將先以預覽方式讓使用者測試「Sets」功能,但並未透露預計正式推出時間,微軟表示將會視整體使用體驗是否達到預期目標,亦即可協助使用者無縫連接先前工作進度,才會進一步釋出正式版本。

除了強化 Timeline 應用體驗,微軟也藉由 Your Phone App 讓使用者能快速透過 Windows PC 以無線形式存取手機內的照片、簡訊,或是各類即時通知內容,同時藉由 PC 端操作、編輯檔案後,同樣可將操作結果回傳至手機端存放。

而這樣的功能應用,更將呼應微軟目前強調可在不同裝置使用 Microsoft 365 服務平台,同時藉由 Microsoft 365 服務平台銜接更多運算需求的目標,讓使用者能在各個裝置隨時存取個人檔案內容與工作使用進度。

微軟也同時強調,在 Timeline 功能同樣會著重保護使用者隱私安全,同時在 Microsoft Graph 功能內也會在避免影響用戶隱私情況下,維持記錄使用者在不同裝置上使用檔案、工作進度情況。


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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