不再受限隨機播放!全新 Spotify 手機免費版在台上線

今年四月Spotify 在紐約發表的手機免費版在昨日正式宣布在台上線,用戶不在再受限強制隨機播放,同時為了讓 Spotify 的內容更適合台灣用戶,改版全新國語流行中心,其中包含最受台灣用戶喜愛的最Hit 華語榜和上班輕聽等熱門播放清單。
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今年四月 Spotify 在紐約發表的手機免費版在昨日正式宣布在台上線,用戶不在再受限強制隨機播放,同時為了讓 Spotify 的內容更適合台灣用戶,改版全新國語流行中心,其中包含最受台灣用戶喜愛的最 Hit 華語榜和上班輕聽等熱門播放清單。

免費版兩大實用功能!15 個熱門歌單、節省行動數據用量模式

全新由廣告贊助免費音樂串流服務的升級版 Spotify,提供用戶免費又簡單的方式收聽喜愛的音樂。Spotify 表示秉持從用戶需求出發的精神,不斷創新和優化產品的同時,全新廣告版的 Spotify 會是在台灣發展的下一步。搭配全新手機介面的設計,Spotify 免費用戶可以享受多項全新功能,更提升音樂收體體驗。

一直強調的個人化推薦歌單,本次免費版 Spotify 不在受限於強制推薦歌單,還能自由點播,運用用戶選擇的音樂喜好和在 Spotify 上收聽音樂的品味和習慣,推薦專屬於用戶的 15 個全新歌單,歌單包括 Discover Weekly、K-Pop Daebak 和 six Daily Mixes,個人化歌單也會持續更新。從主頁中的歌單自由點播歌曲,不再受限於只能隨機撥放。

除此,也有使用節省行動數據用量模式 (Data Saver) ,由於串流音樂所需的行動數據用量較大,Spotify 的免費用戶未必能夠真正隨時隨地享受音樂。Spotify 節省行動數據用量模式 (Data Saver),使用簡單的切換開關,用戶就可以使用較少的行動數據收聽音樂,不受限制,免除憂慮地盡情享受音樂。請注意節省行動數據用量模式 (Data Saver) 需要到設定中設置成開啟才可使用該功能。

如何建立個人化歌單?

只需要為歌單輸入標題,再選擇幾首歌曲,專屬於自己的歌單就輕易完成了。增添歌曲的同時,Spotify 也會根據清單中已經有的創作者、用戶的音樂喜好、甚至是歌單的標題來推薦用戶適合加入此播放清單的歌曲。只要在歌詞中有包含該主題或詞彙的歌曲,都有可能被推薦。當收藏的歌曲越多,且歌單的名稱越精確地描述場合或氛圍,Spotify 就能夠更準確地推薦適合用戶的歌曲。

在收聽歌曲時,利用新按鍵即時表達對歌曲或歌手的喜好。在「現正播放」的畫面對正在播放的歌曲點選「♡」表達喜歡,讓該歌曲儲存至「你的最愛」歌單中,這項功能也可以用在喜歡的歌手專輯或播放清單,讓忠實歌迷們可以用 Release Radar 輕易掌握其關注歌手最新公布的歌曲。或者點選「x」表達不喜歡,讓歌曲不再於建議歌單中出現。

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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。

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