如何讓你的 app 下載速度看起來比實際上要快

在你用盡一切辦法使你的 app 下載速度更快卻還是不見起色時,你可以嘗試這些方法「加快使用者的時間觀念」,讓他們「感覺」 app 的下載時間比實際花費的時間還要快!
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本文編自 How to Make Progress Bars Feel Faster to Users 一文,作者向大家分享要如何利用改善進度條設計,讓下載速度「看起來」比實際上更快的方法!

在今日凡事講求速度、效率的時代,要是讓使用者花費太久的時間等待下載你的 app,會影響使用者體驗以及你的 app 下載數量。當使用者感覺到你的 app 下載速度太慢,他們會開始感到不耐煩,並停止下載的動作。但有時候為了讓 app 運作起來更加完整,不得不耗費一些時間讓使用者等待下載完成時該怎麼辦呢?在你用盡一切辦法使你的 app 下載速度更快卻還是不見起色時,你可以「加快使用者的時間觀念」,讓他們「感覺」app 的下載時間比實際花費的時間還要快! 下載 app 時,使用者大多都會看到一個進度條出現在螢幕上,以視覺化的形式告訴他們何時會完成下載。這時,你的 app 下載進度條是如何增長移動,對使用者等待下載的感受會有相當大的影響。

讓進度條向後移動

[youtube http://www.youtube.com/watch?v=2jsqNFx0U_w] 研究報告「Faster Progress Bars: Manipulating Perceived Duration with Visual Augmentations」(註一)發現:向後移動的進度條對使用者來說,比向前移動的更加快速,報告中提到:「進度條向後移動讓使用者感覺下載速度變快的現象不是絕對的,而是相對於周遭所見的內容來說。」向後移動的進度條創造一種速度加快的錯覺,改變了我們對進度條的時間觀念。

增加圖示閃爍的次數

另一個讓使用者感覺下載速度變快的方法則是增加下載中圖示的閃爍次數,同註一的報告指出:「增加進度條或下載中圖示的閃爍次數,會讓使用者覺得等待時間更短了。」下載中圖示的閃爍次數就像是一首歌的節拍,扮演著節拍器的角色,每小節的拍子數越多,整首歌的節奏便會顯得更快,因此越多的閃爍次數會讓你的 app 下載時間感覺更短更快!

此外,報告還提到沒有明確指出何時完成下載的不確定性下載圖示。這類圖示的作用與進度條相同,只不過它不是線性而是呈現放射狀,而且沒有顯示何時完成下載。不確定性的下載圖示會顯示它正在下載當中,但不會告訴你目前的下載程度或何時完成等資訊。如果你的 app 要採用這類圖示,增加下載圖示的閃爍次數會讓使用者感覺下載速度較快。

加快速度,並且避免讓進度條在最後一刻停滯

另一份報告「Rethinking the Progress Bar」發現(註二),會加速的進度條比起減速的進度條更受人喜愛。換句話說,當你的 app 就快要下載完成時,加快進度條的速度會讓使用者感覺到下載時間更短,相反地,要是在快要完成下載時進度條停滯不前,會讓使用者感到更加難以忍受。如果你的 app 下載進度條會有停滯的情況,那麼建議你將停滯的情況放在下載初期,並在即將完成下載時加速進度條,這麼一來會讓使用者感到更快速的下載體驗。這裡你需要知道的是,比起在最後一刻進度條停滯,使用者更能忍受在下載初期的停滯現象。

進度條的時間是相對的

提供更多資訊的進度條顯得更加聰明,也能讓它看起來比實際上還要快。這裡提供的是在你竭盡所能嘗試過所有能優化 app 的方法之後,可以嘗試看看且易於靈活運用的小技巧。尤其是具備多樣功能的 app 需要相當長的下載時間,便可以運用上述方法「節省」使用者的下載時間。當我們談論到使用者體驗,感覺主宰一切,如果你的 app 讓使用者在下載時看起來、感覺起來更快,那麼對使用者來說也許下載時間是真的變快了(If your application looks and feels faster to users, maybe it actually is.)。

 

 

註一:Faster Progress Bars: Manipulating Perceived Duration with Visual Augmentations

註二:Rethinking the Progress Bar


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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