《Space Force》商標權在 Netflix 而不是美軍手上

換句話說,美國國防部 2018 年年中聽了川普命令積極籌劃成軍,卻忘了幫太空軍註冊商標....
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Netflix 喜劇《Space Force》(台譯:太空部隊)最近上線了,本片由美國知名笑匠史提夫·卡爾(Steve Carell)主演,敘述由史提夫·卡爾扮演的四星上將奉總統之命成立美國全新軍種「太空軍」,並且必須在 2024 年前完成月球駐軍的夙願。

本片用了不少詼諧、幽默角度諷刺美國政治與美中關係;但等等,不是現實中真的有美國太空軍了嗎?其實片外發生的許多事,恐怕比片中還精彩,故事是這樣的:現實中美國總統川普早在 2018 年年中就宣示將成立美軍第六軍種太空軍(Space Force),隨後經過一年多的政治協商與籌畫,美國參議院終於通過《國防授權法》,並授權美軍在 2019 年 12 月 20 日正式將太空軍成軍。

但問題來了;不知道是片組有意還是無意,真的要戲裡戲外都諷刺一下,Netflix 悄悄在 2019 年 1 月為 Space Force 註冊了商標,而且還不只美國,連歐洲、澳大利亞、墨西哥等其他地方都註冊了。換句話說,美國國防部 2018 年年中聽了川普命令積極籌劃成軍,卻忘了幫太空軍註冊商標…… 而且美國認定商標權是基於誰在商業中實際使用,並非誰先遞出申請。

當然從現實來看,絕大多數人都能分辨影集歸影集,真的軍隊就是真的軍隊,大家不會認為史提夫·卡爾就是真的太空軍司令(真的現任司令為空軍上將 John W. Raymond),而且美國版權法也允許相同或相似的商標共存於完全不相關的行業中使用。

但如果 Netflix 和軍方都想賣 Space Force 的紀念品,就會有一些小問題了;對美軍自己來說賣賣紀念品收入當然是超級小零頭,但穿上 Space Force 的 T 恤,到底是支持 Netflix 還是軍方?如果說你原本想穿 Netflix 的 Space Force T 恤走上街諷刺美國政府,結果不小心被其他不支持的群眾誤會,發生了糾紛走上法院該怎麼辦?

事實上,2007 年美國國防部還真的專門成立了品牌、商標使用許可辦公室處理這類事情,Disney 就曾為「海豹六隊」(Seal Team 6)提出商標用於服裝、鞋類的申請,但後來因公眾抗議不了了之。不過會因此 Netflix 跟美軍真的對簿公堂嗎?美媒《The Hollywood Reporter》報導有些商標律師指出美國總統川普過去從商時,喜歡進行品牌授權給飯店,賭場和高爾夫球場的商業模式,因此提起訴訟的可能性也不是不存在。

但到目前為主,美國空軍還沒跟 Netflix 起什麼大糾紛,發言人表示,「我們希望 Netflix 跟節目製片人在描繪我們國家最新軍種時,能表現出最好的一面。」

核稿編輯: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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