笨蛋,不要老是問這些公司要怎麼賺錢了!

每年都會出現高估值的公司案例,這些高估值往往伴著一些困惑之聲,「他們要怎麼賺錢啊?」,「他們要有怎樣的成長性才能滿足那麼高的估值?」。而最近,剛融資 1 億美元估值近 5 億的 Snapchat 也被這類疑問環繞。
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Josh Elman 曾在 Twitter、Facebook 和 LinkedIn 任職,現是 Greylock 的投資總監。他在 Medium 上撰文分享了他關於衡量和評估一個大眾消費產品的思路,很有意思。Josh Elman 同時也是知名的流量成長駭客,Inside 先前曾刊登過他針對流量成長與產品的觀點,有興趣的讀者可參考:關於流量成長的四個關鍵問題什麼才是衡量產品的關鍵指標?

每年都會出現高估值的公司案例,這些高估值往往伴著一些困惑之聲,「他們要怎麼賺錢啊?」,「他們要有怎樣的成長性才能滿足那麼高的估值?」。而最近,剛融資 1 億美元估值近 5 億的 Snapchat 也被這類疑問環繞。

這種現象一點都不新鮮。早在 2004 年時,我從商學院畢業加入 LinkedIn,我一夥商學院的朋友來 LinkedIn 調研並做了份關於它未來發展的報告。那份報告沒得到教授的好評,教授說他認為社群網絡永遠不會賺錢。如果看了 LinkedIn 現在的財報,不知他作何感想。

當我在 2009 年加入 Twitter 時,我很多朋友也表示很震驚。Twitter 當時估值 10 億,但零營收。我絕大多數朋友都不會用 Twitter,也不理解為什麼會有人關心那些和自己不相干的人每天都做了什麼。

對於這些創造大眾消費產品的公司來說,真正的挑戰並不在於「要怎麼變現和賺錢」,而是在於「怎樣促使新的使用者行為產生,並且具有可持續性」。一旦你做到了,那你就能找到大規模變現的方法。(注:並不是所有公司都追求大規模平台和網絡,要盈利和成功的途徑有很多。這裡我們主要討論的就是大型社群網絡。)

每當我碰到一個新的社群網絡,我會從以下四個方面去思考它是否具備可持續性,還是僅僅是曇花一現:

一、這個產品能不能讓數以億計的人產生新的使用者行為?

其實沒有什麼衡量方法可以告訴你這點。你自己得判斷到底這款產品有沒有解決人們的核心需求,這個需求甚至可能是人們自己本來都沒意識到的。

這就需要創業者畫出一個未來的藍圖,並找到可以抵達未來的演變路徑。我加入 Twitter 時,創辦人已經勾勒出 Twitter 的未來,它的存在就是為了讓訊息流動更快速和準確,並且更加開放。他們讓我相信 Twitter 今後會成為人們獲取感興趣的訊息以及了解這世上正在發生什麼事的首要途徑。

這就看這個產品能不能造出一個新的動詞,讓人們能以新的方式去和這個世界進行互動。五年之前,我們以為自己並不會熱衷於在網上和其他人分享自己的生活,但是 Facebook 改變了這一切。而現在當我們看到有意思的連結或圖片時,很多人的第一反應就是要和朋友「分享」,還有諸如 Pin/Tweet/Check-in 這類的「新動詞」也都反映了使用者行為的變化。

二、 人們使用這個產品時間越長,忠誠度會不會越高?

這點通常是用戶數據可以告訴你的,不管是定性的還是定量的。用隊列研究就可看出早期用戶是怎樣隨時間增長,並且會不會往這個網絡系統中貢獻更多東西。Evernote 就是一個很好的例子:你在裡面記錄的東西越來越多,那你對它的依附性也會更強。早期的 Facebook 也是這樣,它最初只開放了校園市場,學生使用它越來越頻繁,也在這個網絡中貢獻和分享了很多自己的生活信息。

三、 這樣的成長是不是可持續的?

最理想的產品成長應該是當一些人喜歡這個產品並活躍使用它之後,他們會把身邊的朋友也拉進來。這也就是邀請制和口碑傳播的力量。但,比成長率更重要的是, 那些新增使用者會不會像早期使用者那樣,也發展成對這個產品有依附性。後來加入的那些新增使用者,他們並不太會像早期種子用戶那樣對新產品有學習熱情。所以關鍵就看這個產品和網絡對於他們有沒有天然的牽動力,可以幫助他們融入其中。

有些數據可用來幫你理解這個產品或網絡的特性,比如新使用者的活躍度,新使用者的獲取來源,還有隨時間增長互動度和對話率有沒有上升等等。另外還有一點也很重要,就是看使用者的註冊原因是什麼,他們初來乍到在這個平台究竟有什麼在吸引他們。

四、 如果產品真能達到很大規模了,你能從這些使用者關鍵行為中找到變現方式嗎?

最後一點,變現確實是重要的。如果你確信你產品是可聚集大量使用者且可培養新的使用者行為,你已經回答了那個最重要的問題。在這之後,當然就是要思考一下這之中有沒有哪些使用者行為和使用場景是可以幫你變現的。一般情況下,變現方式要不是前向收費,就是後向收費。以 Twitter 為例,人們每天想了解這世上到底發生了什麼就會刷推很多次,在這種情況下,在其中插入一些人們可能會感興趣的其他內容(廣告),看上去就是比較自然的形式。

起初人們也都對像 Facebook,LinkedIn 還有 Twitter 等社群網絡的高估值感到震驚,但現在,人們早已對這幾個網絡中的使用者行為習以為常。但對於其他那些使用者行為和數量最終並沒有持續性的產品來說,高估值確實就是錯誤了。所以就 Snapchat 現在的高估值來說,重要的問題不在於它到底要怎麼賺錢,而是要看在這之後的很長一段時間,使用者到底有沒有產生依附性,這些新的使用者行為到底是曇花一現還是具有可持續性。


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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