開發一款合格的 app,成本是多少?

隨著行動網路的發展, app 開發已經成為最熱門的話題。無數人都盼望做出下一個 Instagram、Vine,或者《憤怒鳥》和《Temple Run》。如今,app 開發的門檻已經很低,媒體上也充斥著小團隊創造奇蹟的故事。不過,app 開發是否真的那麼簡單呢?如果從頭開始的話,開發 app 的成本會是多少?
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隨著行動網路的發展, app 開發已經成為最熱門的話題。無數人都盼望做出下一個 Instagram、Vine,或者《憤怒鳥》和《Temple Run》。如今,app 開發的門檻已經很低,媒體上也充斥著小團隊創造奇蹟的故事。不過,app 開發是否真的那麼簡單呢?如果從頭開始的話,開發 app 的成本會是多少?

紐約的開發工作室 Fueled 與新創公司和企業都保持合作關係。他們開發的行動商務 app ,去年處理的交易額是 2.5 億美元。工作室的員工 Rameet Chawla 和 Ryan Matzner 在科技產業已有十餘年,與上百家新創公司保持著緊密的聯繫。他們在 官方部落客 上分享了 app 開發的經驗。

如果你不懂程式的話,首先要找的就是開發者。Chawla 認為,最簡單的方案是找家知名的開發公司,而且是得過獎或者被媒體廣泛報導過的公司。自己組織團隊也是可行的,但是產品未必能夠達到專業水準。如果你想要這樣做的話,需要考慮開發的成本。

「開發團隊並不僅僅是一些開發者。它是一個更大的團隊,能使所有事情都運作起來。你可以想像一下百老匯音樂劇。演員在前台,但是幕後也發生著許多事情。開發合格的 app 也是一樣。」Ryan Matzner 說。

除了開發者之外,團隊要有一至兩位設計師,要有客戶經理和產品經理。產品經理類似導演的角色,負責 app 的整體構想。好的設計師和產品經理並不好找。

普通 app 的開發成本是 12 萬到 15 萬美元。每週的工作量是 120 個小時:兩位全職開發者工作 80 小時;兼職的設計師工作 20 小時;產品經理和客戶經理工作 20 個小時。開發時間通常是 8 到 10 週。雇用自由職業者或許能夠節省成本,但是 app 的品質很難保證。「如果有人說,你不需要 8 到 10 週時間,或者能夠省下很多錢。那他一定會在某些地方偷工減料。」

當然,開發成本也依賴於具體的 app 。遊戲通常是成本最高的,因為程式碼更為複雜。 app 的開發中,還有許多因素會影響到成本,比如: app 是否使用第三方 API,介面設計是否使用系統提供的標準要素,是否使用現有的技術等等。

幸運的話,你能夠找到一個懂技術的好朋友。但這並不容易,因為他們不會放棄其它地方賺錢的機會。

「許多人說,『這太瘋狂了。開發 app 不該花費 5 萬美元』,」Chawla 說,「好吧,試著去僱傭雇用兩位開發者,一位負責後台,一位負責前台。在 5 萬美元的成本下,即使開出有競爭力的工資,你也只能支撐兩個半月,或者更短的時間。」

圖片來自 mobileinsider


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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