「COVID-19 臺灣防疫關鍵決策網」上線 台灣防疫史全紀錄

為記錄本次台灣防疫經驗,推出「COVID-19 臺灣防疫關鍵決策網」,衛福部整合各單位將此「臺灣模式(Taiwan Model)」以時間軸的方式呈現!
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武漢肺炎新冠病毒(COVID-19)疫情至今,台灣累計 443 名確診,430 人解除隔離,目前僅剩 6 人還在隔離。在台疫情趨緩,昨(7)日開始鬆綁解封部分防疫規範,民眾只要配合實名制,及落實個人防護措施(勤洗手、無法維持社交距離時佩戴口罩),從事各項日常及休閒活動將不再受限於人數規範,而連續舉行 140 日之每日記者會暫時劃下句點,調整為一週舉行一次。

中央流行疫情指揮中心昨(7)日宣布,為記錄本次台灣防疫經驗,推出「COVID-19 臺灣防疫關鍵決策網」,衛生福利部特別整合中央及地方政府各項防疫政策的決策過程,並將此「臺灣模式(Taiwan Model)」以時間軸的方式呈現,向民眾及各國說明臺灣防疫成功因素、衛生醫療體系基礎、重大政策等,使各界了解臺灣的公衛實力,證明 Taiwan can help, and Taiwan is helping。

COVID-19 臺灣防疫關鍵決策網截圖
COVID-19 臺灣防疫關鍵決策網將防疫決策時間視覺化

根據中央流行疫情指揮中心,「COVID-19 臺灣防疫關鍵決策網」設有中英文版介面,內容包含「決策關鍵時間軸」、「成功防疫因素」、「臺灣衛生醫療體系基礎」、「重大政策」4大部分: 

1. 決策關鍵時間軸:顯示臺灣及國際間累計確診數,對照臺灣各項決策時間點,展現臺灣各項超前部署決策脈絡。

2. 成功防疫因素:歸納「SARS經驗」、「中央疫情指揮中心」、「資訊公開透明」、「良好的資源分配」、「及時邊境管制」、「智慧社區防疫」、「先進的醫療科技」、「優質國民」等8類,以簡單、條列式的敘述方式,搭配圖片進行簡要說明,防疫的成功是仰賴中央、地方齊心一力對抗病毒,及國民高素質的配合。 

3. 臺灣衛生醫療體系基礎:說明臺灣過去長期於醫衛領域的耕耘,建立優良衛生醫療基礎,以有效且迅速執行防疫作為。 

4. 重大政策:針對防疫過程各項重大政策內容,進行詳細描述。

更多資訊可至「COVID-19臺灣防疫關鍵決策網」

核稿編輯: Mia

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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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