YouTube 廣告訂閱雙成長!為 Google 母公司 Alphabet 帶來 50 億美元營收

YouTube 的訂閱用戶持續增加,且各類型影片的觀看數都顯著上升,廣告主預算也開始回流,從上半年受疫情影響首度負成長的業績反彈。
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REUTERS/達志影像
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Google 母公司 Alphabet 公佈了 2020 第三季財報,營收與去年同期相比增加了 14%,歸功於 Google 和 YouTube 廣告收入上升。其中 YouTube 就為這一季帶來了 50 億美元,可能代表廣告主自上半年受疫情衝擊而緊縮的廣告預算陸續回歸到先前水準。

Google 廣告部門營收達 371 億美元,較去年增長 340 億美元。YouTube 廣告營收從 2019 年第三季的 38 億美元增加 30%。Google 執行長桑達・皮蔡表示,今年至今的成績顯示 Google 搜尋對人們的價值。

2020 第三季成績相較慘淡的第二季顯現強烈的對比,在第二季時 Google 的營收史上首次下降,從去年同期的 263 億美元到了第三季重新回歸成長,營收來到 462 億美元。搜尋部門則從 247 億美元成長到 263 億美元。

另外皮蔡補充,可以看到雲端的需求強勁,下一季財報預計會拆出雲端業務成為獨立部門。疫情下很夯的視訊產品 Google Meet 這季有 2.35 億場會議以及超過 75 億通視訊會議。

YouTube 現在有 3000 萬首歌曲,而 YouTube Premium 包含所有付費與免費試用的訂閱數也來到 3500 萬人。尤其付費自製節目 YouTube TV 在美國 6 月時從 50 美元漲價到 64.99 美元,能有這樣的訂閱增速相當難得。

Alphabet 曁 Google 的財務長 Ruth Porat 在財報電話會議中說道,他們很開心在第三季看到廣告主重新啟動預算,隨著整體觀看時數上升,各個垂直領域的 YouTube 影片幾乎都有顯著需求成長,廣告主們可以在此接觸到電視接觸不到的目標族群。她也提到 YouTube 也投入更多資源來管理內容,來確保創作者和觀眾在 YouTube 上都有好的體驗。

最後,針對美國司法部上週對 Google 廣告及搜尋提出的反壟斷官司,皮蔡表示他們相信且有自信能夠證明這些產品對大家有益,並且目標會專注在持續打造廣受人們支持喜愛的搜尋服務。

核稿編輯:MindyLi

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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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