成為籃球界的 Runtastic!HBL 即時數據的幕後功臣 MeetAgile

紙本快消失的時代,球場紀錄員竟然還在用尺畫表格,這樣不會漏掉嗎?MeetAgile 是兩位熱愛籃球的工程師利用業餘時間創立的運動數據公司,目標想要解決傳統籃球產業的數據記錄、運用與分析問題。
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▲MeetAgile 共同創辦人蘇冠緯
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MeetAgile 是兩位熱愛籃球的工程師利用業餘時間創立的運動數據公司,目標想要解決傳統籃球產業的數據記錄、運用與分析問題。

在行動裝置普及,平板和手機幾乎要取代紙本的現在,一般籃球比賽的得分、犯規、進球等紀錄卻仍是土法煉鋼地靠紀錄員在密密麻麻的表格上註記,同時還得緊盯場上狀況。

儘管紀錄員皆受過專業訓練,讓錯誤降到最低,但要一邊跟上籃球快速的節奏,一邊確保紀錄沒有錯漏或模糊不清,必要時還得給裁判參考,還是件不容易的差事,後續還要花時間統整紀錄,更是運動數據難以即時轉播的原因之一。

▲用社群軟體傳圖資源分散、手寫的記錄表密密麻麻,還需要用尺輔助才能即時找到欄位,photo credit: MeetAgile 提供
▲用社群軟體傳圖資源分散、手寫的記錄表密密麻麻,還需要用尺輔助才能即時找到欄位,photo credit: MeetAgile 提供

觀察到這個問題,李果翰與蘇冠緯兩為熱愛籃球的工程師,著手開發了一套便於紀錄的系統及包含全方位數據應用的平台 MeetAgile。

其實有在看 NBA 的觀眾一定對於轉播的即時數據表、進球點分析等等相當熟悉,其應用之迅速美觀幾乎就要跟電玩裡面預先設定好的畫面一樣。然而要呈現這樣的成果,整套系統通常所費不貲。

蘇冠緯表示,他們研究過國內外的幾套賽事紀錄軟體,發現主要問題在於這些軟體都是以按鈕選擇事件紀錄,這樣的操作方式需要在各選項中尋找需要的按鈕,仍舊不夠直覺。他們參考遊戲搖桿改良操作介面,除了螢幕左半邊顯示籃球場圖樣,可以直接點擊球員位置,右半部則是一塊觸控區域,只要以手勢往不同方向移動,就代表不同事件,甚至還能增加雙指、三指滑動、點擊等選項,兼顧多元與便捷。

自組業餘聯賽測試

▲Play One 業餘聯賽
▲Play One 假日聯盟,photo credit: MeetAgile 提供

蘇冠緯表示,一開始他們將這套系統應用於自己的業餘假日籃球聯盟 Play One,成員多為上班族。這時的數據紀錄雛型已定,像是每個人的表現數據、出手點、百分比圖表,以及數據之外還在網站上保存精彩畫面的照片,希望能成為一站式的籃球資訊平台。

「像慢跑會有路線、距離資訊,有時候我們這種運動(籃球)就是想留下一些回憶紀錄。」對於自己所愛運動的點點滴滴,蘇冠緯點出球員的需求心理。

轉播 HBL 與 Yahoo 運動、Fox 體育搭上線

▲從紀錄到數據提供與瀏覽,MeetAgile 整合一套即時完整的全平台方案,photo credit: MeetAgile
▲從紀錄到數據提供與瀏覽,MeetAgile 整合一套即時完整的全平台方案,photo credit: MeetAgile

業餘聯賽打著打著,沒想到幾場比賽下來開始有機會接觸到 HBL 的指導老師,MeetAgile 竟意外獲得參與今年 松山盃HBL 賽事 的合作邀約。

與 HBL 合作,更加凸顯了 MeetAgile 的速度優勢,因為上班族的業餘賽事節奏較慢,把系統應用到球員體力驚人、節奏緊湊的甲級高中聯賽,MeetAgile 的潛力才真正展現出來。「一開始還有傳統紙本紀錄員輔助」蘇冠緯表示,一開始嘗試在賽事導入系統,為求謹慎,沒有貿然全面改為 MeetAgile 紀錄。想不到後來發現用平板又快又準,紙本紀錄員還反過來向使用 MeetAgile 的紀錄員確認。蘇冠緯補充,平均每位專業紀錄員只要經過 1-2 場賽事就能適應該系統的手勢操作。

前端與 HBL 合作賽事紀錄,也開啟了 MeetAgile 後端的數據提供合作機會,這次 HBL 系列賽就在媒體端與 Yahoo 運動與 Fox 體育台合作,即時提供轉播數據與圖表,還可以看到出手點和進球率等分析圖。蘇冠緯表示,儘管準備時間緊湊,兩者都對成果相當滿意:Yahoo 運動頁面流量顯著上升 43%,Fox 則是終於有優質的即時數據來源以提升轉播品質。本次 HBL 賽事的數據擁有權與使用權皆由 MeetAgile 持有。

而和這些客戶的合作,也讓原本是兼職經營 MeetAgile 2 位創辦人新聘雇了 2 位全職工程師,邁向成為全方位籃球資訊平台的道路。

AI 影像辨識輔助研發中

MeetAgile 籃球運動的使用者需求出發,實際上做的是 B2B2C 的生意,客戶是賽事主辦單位與轉播媒體,分別針對使用模式、數據更新頻率等項目收費。

至於未來會不會考慮延伸應用至其他體育賽事的數據蒐集?蘇冠緯表示團隊目前還是計畫聚焦自己最熟悉的籃球項目,並深化開發相關需求。

▲MeetAgile 計畫基於數據與內容延伸籃球社群平台,photo credit: MeetAgile
▲MeetAgile 計畫基於數據與內容延伸籃球社群平台,photo credit: MeetAgile

回顧為熱愛籃球者紀錄回憶的初衷,蘇冠緯表示計畫加強網站平台的社群功能。目前 MeetAgile 針對 HBL松山盃 等賽事設有專屬網站,羅列球員表現與比賽資訊、數據、圖表。從數據出發,MeetAgile 未來可望建立屬於籃球的社群平台,加上照片、留言、成就解鎖等機制,一般使用者可以紀錄自己日常的運動成績,而籃球粉絲可以上平台追星。

基於平台服務,就能延伸出許多商業模式,蘇冠緯舉例,除了常見的廣告變現,還可以結合商城販售運動用品。以籃球在台灣普及程度,加上相關運動用品、周邊產品通常價位不低,商城模式可說是相當有獲利前景。

另外在數據收集方面, 蘇冠緯舉例麻省理工與 NBA 合作的 AI 視覺辨識技術,可以藉由紀錄準確的出手角度與姿勢幫助運動員訓練,而非單感覺來調整,甚至還能即時分析畫面以預判進球機率。蘇冠緯也向 INSIDE 展示了 MeetAgile 目前影像辨識的初步原型版本,他坦承雖然比不上麻省理工鉅資建造的高級 AI 模型,但透過簡化而類似的畫面辨識, MeetAgile 希望能從輔助紀錄員開始,讓類似的技術普及到大眾都能負擔得起。

至於市場拓展計畫,蘇冠緯分享,「中國、美國都有人建議」,但往外走需要投資人投入,而亞洲投資人普遍對運動產業理解較少,因此要找到有興趣者並不容易,還是需要耐心解釋與說服。

 


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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Photo Credit:<a href="https://www.shutterstock.com/zh/image-photo/ai-artificial-intelligence-big-data-internet-1075853384" target="_blank">shutterstock</a>
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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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