網路廣告不可否認的未來——原生廣告

網路廣告的遊戲規則正悄然改變,不再守著傳統的橫幅式廣告,而是圍繞著使用者體驗和產品本身,開始重新設計廣告的形式與樣貌。
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Nobody reads advertising. People read what they want to read, and sometimes it's an ad.

──  Howard Luck Gossage

沒有人想看廣告。人們看那些他們想要看的,有時就是一則廣告。

網路廣告的遊戲規則正悄然改變,不再守著傳統的橫幅式廣告,而是圍繞著使用者體驗和產品本身,開始重新設計廣告的形式與樣貌。從 Google 的搜尋廣告、Facebook 的 贊助廣告(Sponsored Stories)、Twitter 的推文廣告等等,都是推翻傳統模式的新型廣告型態,以一種更能融入網站環境本身的型態,將廣告置入其中。

什麼是原生廣告(Native Ads)

提出原生廣告(Native Advertising)是網路廣告未來趨勢的 Dan Greenberg 製作了投影片為原生廣告做更完整的詮釋,以下由筆者節錄部分投影片進行解說:

相較於原生廣告(Native Ads),先讓我們來看看什麼是非原生廣告(Not Native Ads),很簡單,大概就是那些你一眼就看得出是廣告、會馬上忽略跳過的那些廣告,如下圖,此外還包括那些瀏覽網站到一半會突然跳出來干擾你的廣告。

 

原生廣告該怎麼做?

看看擁有大量使用者的社群網站 Pinterest,你能想像在 Pinterest 的網頁周圍充滿廣告的樣子嗎?

是否覺得 Pinterest 原有瀑布流式排版的美感都被破壞了,令你避之而不及呢?既然傳統式廣告不再受到歡迎甚至令人厭惡時,如果廣告能改以原生的方式出現,像在 Pinterest 中成為其中一則 Pin,不僅不會干擾你的瀏覽過程,更能以原生內容的形式出現在網站,是否要點開觀看廣告內容,皆取決於使用者的選擇。

原生廣告應具備的三種條件:

1. 視覺整合: 像是在 Twitter 的廣告化身為一則推文,盡量以符合網站內容不突兀的形式出現(當然還是要在某個小角落註明這是一則廣告)。

2. 使用者選擇權: 讓廣告成為網站內容的一部分,由使用者決定是否要點開廣告,而不是突然跳出來或放大干擾使用者。

3. 具有價值的內容: 在製作原生廣告時,要傳遞具有價值的內容,如果使用者點開廣告後卻發現,這只是一個惡作劇或想讓使用者嚇一跳的廣告,不但無法替品牌宣傳,反而會造成反效果,原生廣告應傳達有趣、有教育意義、訴諸情感面、具啟發性等等有價值的內容。

 

最後,讓我們來看看  Dan Greenberg 分析各大網站的原生廣告應該從哪裡下手吧!

Google 的原生廣告在:搜尋

Facebook 的原生廣告在:社群動態

Twitter 的原生廣告在:溝通

Yahoo 的原生廣告在:內容

 

Dan Greenberg 完整投影片:


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。

Photo Credit:驚點股份有限公司( FreakOut Taiwan )

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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