彭博:蘋果將關閉 iTunes、終結下載時代

唱片>數位下載>串流,iTunes 的結束劃下音樂載體的演進,時代的眼淚。
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REUTERS/達志影像
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原文刊登於聯合新聞網,記者湯淑君,INSIDE 獲授權轉載。

蘋果 iTunes 商店可能氣數已盡了。彭博資訊報導, 蘋果即將宣布關閉 2003 年推出的iTunes商店,若是如此,這將象徵音樂下載時代落幕,蘋果終於準備邁入串流新時代。

蘋果全球開發者大會(WWDC)將於下周一(3 日)登場。彭博報導指出,屆時蘋果將做一系列宣布,其中包括結束 iTunes,並以一套三款應用程式(App)取而代之。

彭博報導說:「近 20 年來,蘋果用戶用 iTunes 聆聽音樂、觀賞電影與電視節目、收聽播客(podcast),並管理他們的裝置。今年,蘋果終於準備邁入新時代。該公司將推出三款支援 Mac 的新 App——Music、TV 和 Podcasts——以取代 iTunes。這將搭配蘋果在iPhone和 iPad 上運用的媒體 App 策略。iTunes 沒了後,顧客可以用 Music App 管理蘋果裝置。」

這則彭博報導周五(5 月 31 日)登出後,立刻在社群媒體上引起熱烈討論。蘋果公司尚未對此報導發表評論。

iTunes 推出 16 年來,啟動了數位商務革命,帶動音樂產業轉型,無論是變好或變壞,若不是蘋果這場實驗,今日的文化娛樂消費方式將大不相同。

已故蘋果前執行長賈伯斯先是放眼音樂,後來才跨足電影和播客。賈伯斯 2003 年介紹 iTunes 商店時,他對「告示牌雜誌」(Billboard)表示,蘋果希望協助音樂產業擺脫 Napster 帶動的免費檔案共享困境,那股免費音樂下載狂潮正嚴重衝擊唱片公司的獲利。

賈伯斯當時說:「唱片公司陷入困境,因為人們希望線上買音樂,但卻沒辦法這麼做,所以只好用偷的。使用者也陷入糟糕的處境,因為大多數人都不想從線上偷音樂,卻沒有別的、好的途徑可以取得。」賈伯斯宣稱,iTunes 提供一條「中間路線」,協助唱片公司和消費者解決問題。

洛杉磯時報評論指出,iTunes 事業在 2000 年代末期達到顛峰,演變成「幾乎每個當代音樂消費者不可或缺的應用程式」,讓音樂迷可把 CD 歌曲轉換成數位音樂檔存入硬碟,加入從音樂部落格、隨身碟、MegaUpload 連結和 Limewire 蒐集來的 MP3 音樂檔,iTunes 平台讓使用者能整理自己的音樂收藏,而不必再憂慮檔案來源問題。

這些年來,iTunes 也與時俱進,以賈伯斯招牌方式斷然割捨蘋果團隊認為過時的功能,並實驗新的計畫,包括嘗試臉書式的社群分享,以及推特式的動態消息。

然而,Spotify 挾著串流音樂趨勢興起,推翻了蘋果 iTunes 在音樂領域的主宰地位。

關閉 iTunes 的傳聞尚未經蘋果公司證實,當然細節也尚未公開宣布。但預料音樂迷或許可以改用 Apple Music 應用程式,存取目前 iTunes 提供的所有功能,包括購買下載歌曲。

責任編輯:Mia


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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