【Nokia 主管解答】4G 好端端,為什麼要換 5G?

諾基亞(Nokia)今日在台展開電信市場論壇,諾基亞大中華區總裁馬博策、諾基亞 5G 解決方案行銷主管 Jason Elliot、諾基亞貝爾實驗室顧問諮詢部高級合夥人 Faud Siddiqui 皆來到現場,並指出一些有趣觀察。
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▲諾基亞貝爾實驗室諮詢顧問部高級合夥人 Faud Siddiqui
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諾基亞(Nokia)今日在台展開電信市場論壇,諾基亞大中華區總裁馬博策、諾基亞 5G 解決方案行銷主管 Jason Elliot、諾基亞貝爾實驗室顧問諮詢部高級合夥人 Faud Siddiqui 皆來到現場,為大家說明諾基亞提供的 5G 系統架構,以及 5G 對電信營運商甚至整個國家的重要性。

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諾基亞貝爾實驗室(Nokia Bell Labs)顧問諮詢部發表白皮書《誰能獲取 5G Future X 網路時代的新價值》,Siddiqui 從中指出一些有趣觀察:

  • 傳統營運商獲利能力衰退,2012-2016 年前十大平台公司的平均資本報酬(ROC)是前十大營運商 2 倍。
  • 營運商採用現成提供已經整合好的 5G「預整合解決方案」,獲利能力會比採用多家供應商再自行整合的業者提早 2.5 年領先市場。

營運商成長停滯:5G 帶動服務轉型

電信營運商直接提供消費者端網路方案的模式,投入成本與報酬不成正比。全球行動數據流量從 2006 年 4PB 每月成長到 2016 年 7201 PB 每月,而語音收益持續衰退。

台灣去年 499 的吃到飽方案電信戰,至今仍讓許多業者元氣大傷。種種現象加起來可以發現,營運商未能從行動流量的成長得到足夠的獲利成長。

貝爾實驗室白皮書中也觀察到,過去十年全球 ROC 佼佼者是提供內容及延伸服務的平台業者,以領域前十大公司來比較,平均資本報酬是營運商的 2 倍。

因此 Siddiqui 建議,營運商應轉型,提供更多樣化的商用或消費級服務,而非單純提供聯網方案,才是啟動下一波成長動能之路。而不論是物聯網、智慧工廠、自駕車、車聯網、VR/AR、雲端影音娛樂,都需要更大的頻寬與更低的延遲才能實現,也因此營運商及早佈局 5G 就是在為轉型經營解決方案卡位。

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整合好的方案比自己整合有效率

為了向電信商證明採用整套的預整合方案,會比自己多方採購再行整合有效,Siddiqui 甚至舉出實驗室的賽局理論 Cournot-Nash 三人模型分析。

兩者皆為導入諾基亞 Future X 網路,採用預整合方案的供應商會比多供應商再行整合者提早兩年半達到超越市場獲利的能力。

Siddiqui 總結,營運商在 5G 賽局勝出的條件,必須兼顧商業模式與服務、選擇網路架構、快速革新,才能脫穎而出。

核稿編輯:Chris

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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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