Netflix 上架 MOD!200 萬用戶發表會,中華電信揭合作

中華電信董事長鄭優同時表示,近期與全球最大影音串流公司 Netflix 正式簽約合作,Netflix 將上架至 MOD,希望愈快愈好。
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原文刊登於中央社,記者江明晏,INSIDE 獲授權轉載。

中華電信 MOD 超越 200 萬戶,董事長鄭優表示將衝刺內容,除 Netflix 上架 MOD,也攜手公視投資戲劇「魂囚西門」,拚明年下半年單月損平,獲利後才更有力量主導推動 OTT 國家隊。

中華電信 MOD 超越 200 萬戶,董事長鄭優同時表示,近期與全球最大影音串流公司網飛(Netflix)正式簽約合作,Netflix 將上架至 MOD,未來 MOD 用戶可觀賞到 Netflix 電影、戲劇以及 Netflix 自製的影視及節目內容,希望越快越好。

文化部次長李連權今天致詞時表示,對中華電有兩個期許,第一,希望和中華電信一起搭配投資影視內容,包括電影與戲劇等;而在「內容為王、通路為后」的時代,文化部也期許,中華電能集結台灣內容業者與夥伴組一個「OTT 國家隊」,把台灣電影、戲劇相關內容帶上國際,文化部也希望參與策略投資。

鄭優對此回應表示,有關 OTT 國家隊,MOD 營收與獲利狀況有所改進,就更有力量來主導推動,因為中華電畢竟是上市公司,要考慮到獲利與商業模式,才能對股東交代,因此會伺機而動,也會和文化部來討論,但會採取務實態度。

而國發基金也希望和中華電在影視內容投資方面合作,但鄭優認為,MOD 要把虧損弭平,從務實角度思考,「會先嘗試性的做個案投資,一步一步來,摸著石頭過河」。

他進一步說,現在 MOD 已經 200 萬戶,但獲利仍處於待努力的狀況,相對競爭對手而言,中華電仍受限很多不公平的規範,在經營上較吃力,認為環境上還有很大的改善空間。鄭優坦言,MOD 對於頻道上下架仍沒有自主權,許多在其他系統台上架的頻道不敢來 MOD,這方面的「潛規則」還是不動如山,這將是未來很棘手的問題。

中華電 MOD 在過去一年多增加將近 70 萬戶,鄭優表示,下一階段從內容的增進、播送系統更健全的方向挺進,只要內容更好,就會有更多的用戶進來,同時希望 ARPU 能成長 20%。

此外,中華電用版權投資的方式攜手公共電視合作一齣 6 集的劇集「魂囚西門」,且為 4K 拍攝,同時,中華電積極推升 4K 滲透率,2020 年前目標 4K 機上盒可供裝能達 100 萬戶。


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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