關於「南瓜計劃」這本書...

原本以為南瓜計劃這本書是跟我現在正在做的創業網站「愛料理」是比較有關的,比如說是「如何種出無毒、有機又好吃的南瓜,或者是連續一百天吃跟南瓜有關的料理。但實際上,是,也不是。這本書談的是創業經營相關的內容,但啟發這整本書的關鍵,就是作者在報紙上看到種出巨大南瓜的報導以及如何種出巨大南瓜的流程後,內化為自己經營公司的心法。
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原本以為南瓜計劃這本書是跟我現在正在做的創業網站「愛料理」是比較有關的,比如說是「如何種出無毒、有機又好吃的南瓜,或者是連續一百天吃跟南瓜有關的料理。

但實際上,是,也不是。這本書談的是創業經營相關的內容,但啟發這整本書的關鍵,就是作者在報紙上看到種出巨大南瓜的報導以及如何種出巨大南瓜的流程後,內化為自己經營公司的心法。

實際上過去也曾經在「公司賺錢有這麼難嗎:所有創業家相見恨晚的一本書(Build to Sell)」看過類似的心法,但是「南瓜計劃」更著重在實現讓公司由負轉正的案例以及步驟解說上,整本書所用的筆法相當的幽默風趣,讓人讀起來格外興味盎然。

那麼這本書跟網路創業或者是電腦服務業(比如說修電腦、接網頁設計案)之類的有什麼關係呢?有~實際上作者在本書舉的幾個例子都跟這個有關,不管是 Best buy 的 Geek Squad、或者是經營設計師社群的的 Threadless T-Shrit 網站等等,都有出現在本書之中。

其中我覺得最經典的,莫過於作者受邀體檢一個接案工作室,結果發覺該工作室裡的人員要會 C++、Ruby、PHP 以及 Flash 這幾種程式語言,就好像要日語、英語還有星際迷航裡的克林貢語(代表稀少人使用,作者應該沒有刻意認為哪個程式語言對應是克林貢語:p),才能夠維持現有的案量,體檢的結果,當然是判斷出哪些語言才是帶來最好的收入,砍掉其他較低收入的語言人員。

這本書更著重的其實並不止於電腦相關行業,而是所有行業的老闆都可以依循的一些準則,讓所有還在損益兩平甚至是虧損痛苦中的老闆,得以能夠從中獲得改善經營績效的方式,讓所有人都有機會種出自己的「巨無霸大南瓜」。


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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