搶先 Uber,Lyft 上市股價大漲 8.7%

Lyft 今天在那斯達克股票市場(Nasdaq)掛牌,股票代碼 LYFT,以 87.24 美元開出,盤中股價一度飆漲 23%,終場漲幅縮小到 8.7%,收在 78.29 美元,公司市值約 265 億美元。
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原文刊登於中央社,記者尹俊傑,INSIDE 獲授權轉載。

美國叫車服務業者 Lyft 搶在勁敵 Uber 前上市,掛牌首日股價大漲 8.7%。這家成立不到 7 年的新創公司連年虧損,投資人仍看好共乘市場前景,造就旺盛的股票認購需求。

Lyft 昨天首次公開募股(IPO),每股發行價 72 美元,募資約 23 億美元。投資人積極認購 Lyft 股票,發行價遠高於最初鎖定的 62 至 68 美元,發行股數也比原先預期多,最終超額認購倍數仍超過 20 倍。

Lyft 今天在那斯達克股票市場(Nasdaq)掛牌,股票代碼 LYFT,以 87.24 美元開出,盤中股價一度飆漲 23%,終場漲幅縮小到 8.7%,收在 78.29 美元,公司市值約 265 億美元。

韋德布希證券公司(Wedbush Securities)董事總經理艾夫斯(Daniel Ives)向財經媒體 CNBC 表示,共乘市場潛在規模達 1 兆美元,投資人迫不及待分一杯羹,使得 Lyft 掛牌後股價一飛衝天。

網路叫車服務從無到有,10 年來版圖不斷拓展,共乘已在美國運輸界占有舉足輕重的地位,更在全球掀起風潮,用戶與日俱增,打破傳統計程車壟斷的局面。

Lyft 是全美第 2 大叫車服務公司,僅次於老大哥 Uber。兩家公司營收成長迅速,但都不斷燒錢,虧損嚴重,發展前景令投資人存疑。

根據標普全球市場財智(S&P Global Market Intelligence),Lyft 去年虧損逾 9 億美元,是美國上市新創公司中,IPO 前 12 個月最高的虧損金額。這項紀錄即將被預計 4 月上市的 Uber 打破,成立 10 年的 Uber 近期每季虧損超過 8 億美元。

Lyft 上市前做足準備,期望減輕投資人疑慮。華爾街日報引述知情人士說法報導,巡迴法說會展開前好幾個月,Lyft 高層便與承銷商沙盤推演,推敲潛在投資人可能拋出的問題。法說會上,他們強調 Lyft 積極投資是虧損原因之一,但這有利於公司長遠發展。

Lyft 成立後鋒芒始終不如 Uber,也曾遭遇募資困難的挑戰,如今苦盡甘來,股票上市首日大漲,讓相信Lyft高層說法而認購股票的投資人大賺一筆。

在員工、駕駛與家人簇擁下,Lyft 創辦人葛林(Logan Green)與齊默(John Zimmer)上午在洛杉磯替那斯達克敲開盤鐘。他們所在的地點曾是汽車經銷店,Lyft 打算改裝成提供維修保養等服務的駕駛中心,並逐步推廣到美國各地。

責任編輯:Mia
核稿編輯:Anny

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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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