Coinbase 發四千元獎學金 — 打發通勤時間的上課挖礦

天下怎麼會有白吃的午餐?有戒心很正常。不過,我們來看看到底是怎麼回事。
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本文來自《區塊勢》,INSIDE 獲得作者同意轉載。

嗨,早!推薦你打發通勤時間的新方法,只要挪出幾分鐘,就能賺到人生中第一筆密碼貨幣。

撒幣取代廣告

近期有越來越多代幣發行團隊,選擇把原本下廣告的預算省下來,直接發幣給使用者。不過團隊所發放的代幣價值大都落在台幣一兩百元,因此多數人仍然興趣缺缺。

美國知名交易所 Coinbase 看到團隊的痛點,在 2018 年底推出 Coinbase Earn 平台。Coinbase Earn 整合多種代幣的學習資訊和獎金發放,使用者在一個平台就能同時領到多種代幣,總價值高達台幣 4,000 元,將近一組 AirPods 無線耳機的價格。原本台灣用戶只能加入學習的候補名單內,最近 Coinbase Earn 終於在台灣開放。

天下怎麼會有白吃的午餐?有戒心很正常。不過,我們先來看看詐騙通常長成什麼樣子。

「來瞭解一下」

全球的虛擬貨幣超過兩千種,多數的幣都默默無聞。因此,你可能在社群媒體上看過「來瞭解一下這個幣」的邀請,吸引投資者參加實體活動學習新知。

但這種活動踩雷的機率相當高,學習新知往往只是包裝的外衣。天下雜誌在 2018 年就曾以〈紅色區塊鏈空襲台灣,揭開台北頂級飯店週週都有 ICO 活動的祕密〉,揭露這種活動的潛在目的:

宣傳操作是 ICO 中最重要的元素,因為 ICO 集資的對象是大眾,沒有宣傳聲量和媒體版面,就不會有散戶投資人掏錢。這也是為什麼,台北最頂級時尚的飯店,例如 W Hotel 幾乎每週都有來自中國的 ICO 宣傳活動。

時隔一年,人們記取經驗,ICO 的號召不再是票房保證,也才讓真正有實力的團隊出頭。但多數人還是沒有時間和精力研究上千種幣,該如何辦別誰才是有實力的團隊?

全球最具指標性的兩家交易所 —— 幣安、Coinbase —— 願意上架的幣較為可靠,是目前大家公認的簡單挑選辦法。像是 PlusToken 這種以密碼貨幣包裝的龐氏騙局,會在審核階段就被交易所篩選掉,也就不會接觸到投資者。以炒作幣價聞名的波場(Tron)區塊鏈創辦人孫宇晨,最近也將自家 TRX 幣的短期目標指向上架這兩家交易所,想為 TRX 幣「鍍金」。

交易所除了替投資者把關,也各自打造學習平台幣安學院以及 Coinbase Earn,協助投資者主動學習。但兩家交易所的做法卻截然不同。

幣安學院 / 圖片來源

幣安學院看起來就像維基百科,從頭建立生難字彙大辭典。中英並陳,附上影片講解,適合隨時「查詢」。而 Coinbase Earn 則是以從做中學的方式,提供課程及獎金,讓人們每聽完一段課程就能取得一點密碼貨幣作為獎勵,適合自主「學習」。

Coinbase Earn 如何運作?

目前 Coinbase Earn 學習平台上,總共有六種幣的線上課程,分別為 DAI、EOS、XLM、BAT、ZEC 和 ZRX。只要完成前四種幣的課程與作業,就能取得價值 130 元美金(約台幣 4,000 元)的多種密碼貨幣,另外兩種 ZEC 和 ZRX 幣已經發完。

Coinbase Earn / 圖片來源

誰是背後的金主?如同前面所說,我推測是各個發行虛擬貨幣的基金會,提撥行銷預算,將幣交給 Coinbase Earn 協助發放。這個模式對用戶、基金會以及 Coinbase 三方都有利。

從用戶的角度來看,在一個平台就可以學習到六種虛擬貨幣的基礎知識,完成後還有金錢獎勵,何樂不為。從交易所的角度來看,可以吸引更多用戶註冊。交易所開戶流程包含實名認證,很是麻煩。現在 Coinbase Earn 提供將近台幣 4,000 元的獎勵,可望能吸引一批用戶學習如何操作。從基金會的角度來看,在交易所註冊帳號的用戶,也就是最早懂密碼貨幣的一批人。與其鋪天蓋地的打廣告,透過交易所發獎勵,找到的客群更精準。還能透過課程提供第一手資訊,避免用戶被其他人誤導。

在了解各方利益之後,至少可以確定 Coinbase Earn 不是胡亂大撒幣,但課程到底在教什麼呢?每一種密碼貨幣的課程,都由以下三部分組成,分別是:

  1. 看 2 分鐘短片
  2. 寫一題測驗
  3. 賺得密碼貨幣

以穩定幣 Dai 的課程為例,它是讓我獲益最多的內容。課程分別有三段 2 分鐘的短片介紹什麼是 Dai 穩定幣、Dai 的用途以及 Dai 背後的穩定機制。完成上述短片,共可以獲得 6 美金獎勵。接著,若能跟著步驟完成智慧合約操作,就能再獲得 14 美金。用幾分鐘上完這門課,就可以賺得 20 美金的 Dai 穩定幣。

在這之前,我雖然在區塊勢多次討論過 Dai 背後的價格穩定機制,卻從來沒有親自動手把以太幣抵押進智慧合約,並發行出自己的穩定幣 Dai。操作以太坊上的智慧合約,得先要有以太幣(ETH),課程也會直接免費贈送價值約 130 元台幣的以太幣當成教具。

其他的代幣課程也不難。例如用戶只要在電腦中安裝 Brave 瀏覽器,就能獲得價值 7 美金的 BAT 代幣。所有課程加起來,每位用戶都可以在不分享任何資訊、不邀請朋友、不用抽獎的情況下,賺到等值 1,500 元台幣的 BAT。當然也有一些代幣課程,如 EOS 及 XLM,若成功邀請朋友一起參與課程,用戶可以賺滿近 4,000 元台幣。

難以複製的模式

相信許多代幣發行者看到這裡,已經開始想要準備一筆密碼貨幣提供給 Coinbase 了,但想在 Coinbase Earn 上架課程並沒有這麼容易。能出現在 Coinbase Earn 平台的代幣,等同於有 Coinbase 替代幣背書,審核條件恐怕比代幣上架 Coinbase 交易所還難上許多,即使有錢也買不到。

多數的交易所也難以複製 Coinbase 建立學習平台,光是交易所本業就夠他們忙了:對內要補強安全性、提升交易量,對外要尋找好的虛擬貨幣上架,還得應付主管機關的要求。因此,當交易所有餘力打造一套學習平台,代表他們有一定的用戶數,能夠吸引知名的代幣發行商合作。

最後,是我的親身經驗 —— 別人未必想賺四千元。我身邊朋友聽到有四千元可以賺,有一半的人會願意馬上動手試試看,因為這比 Uber Eats 或全聯 PX Pay 的補貼高得多。但也有另外一半的人雖然平常會關心區塊鏈,但寧願分我一半的獎金,叫我幫忙把錢賺一賺再換成台幣給他就好。

別怕把手弄髒

網路讓「資訊傳遞」變得無國界,區塊鏈則是讓「資產傳遞」變得無國界。堅持用純閱讀的方法學習區塊鏈,就像是堅持用看書的方法學習如何上網,卻是目前的普遍現象。

過往有許多人擔心自己不懂如何操作錢包或交易所,會不小心把錢弄丟。但現在有人願意免費發放密碼貨幣,或許是嘗試的好時機。沒有接觸過網路的人,很難從書中理解 Google 如何能在一秒內搜尋到數億筆資訊。沒有接觸過比特幣的人,恐怕也很難透徹理解 Libra 或去中心化借貸等全新概念。

這時候再回頭看兩家交易所的學習平台,我認為即便幣安學院的內容做得再圖文並茂,也都只適合當成字典使用。Coinbase Earn 主打的從做中學,安裝錢包、開始交易、開始轉帳才是最適合學習區塊鏈的方式。

Coinbase Earn 入口:https://reurl.cc/VKkbY

責任編輯:Chris

核稿編輯:Heemie


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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