Pubu書城:個人出版的藍海策略

昨天(28),湛天創新科技於正式推出目前國內唯一 C2C 且跨平台的 Pubu 電子書城,筆者雖未到發表會現場,但曾拜訪過該公司,對一群充滿理想的年輕人印象深刻。究竟,電子書城已經這麼多,Pubu的創新之處在那呢?
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電子書話題吵的沸沸揚揚,國內外硬體、內容商卯足了全力要搶食市場大餅。Amazon 宣佈將推出最低$139 美元的 Wifi 版本 Kindle 後,預計電子閱讀器市場將再掀起一場血戰。如果電子閱讀器已是一片紅海,那麼電子書內容市場呢?

昨天 (28),湛天創新科技於正式推出目前國內唯一 C2C 且跨平台的 Pubu 電子書城,筆者雖未到發表會現場,但曾拜訪過該公司,對一群充滿理想的年輕人印象深刻。究竟,電子書城已經這麼多,Pubu 的創新之處在那呢?

第一、個人對個人 (C2C) 的營銷模式

簡單說,就是平常你寫 blog、網路文學的文章,可能只能靠 Blog 廣告賺一點小錢。而現在,你可以繞過出版社,將你平常寫的內容做成電子書直接在 Pubu 上架銷售,產生另一種營利模式。例如:你可以將你的小說的前 30% 放在你的網頁上供免費閱覽,如果讀者看了覺得不錯,就可以到 Pubu 來下載整本電子書。而 Pubu 也提供號稱業界最優的 20/80 拆帳,也就是每本書賣出後,作者可得其中 80% 的利潤!當然,也可以設定成免費下載。

這 C2C 方面,比較有名的案例是大陸的盛大文學,大陸網友在該平台上做文學創作,供其他網友閱讀、購買下載,盛大再與作者拆。目前盛大文學的模式相當成功,註冊用戶已超過 4300 萬名,也有超過 93 萬名作者。

第二、採 Social DRM 機制

市場上的電子書,通常會使用 DRM 保護電子書版權內容 (可參考: 淺談電子書數位版權管理 (DRM))。然而,加上了 DRM 保護後,也意味著失去了流通性。如果每個廠商都用自己的 DRM 機制,除非能像 Amazon 一樣,做出 Kindle for iPad、Kindle for Android…等,在各個載具上都有可以解自家 DRM 的閱讀軟體,否則,就會造成在 A 書城買的電子書不能在 B 廠商的閱讀器上閱讀的窘境。

Social DRM 即是為此而生,簡單來說,你在 Pubu 上購買的電子書,下載下來就是 ePub、PDF 格式,你可以放到任何設備上閱讀,都不受限制。只是這本書上會有一行不能移除的浮水印,記載著你的個人資料。如果你不想你的個人資料外洩,就不要隨便將電子書傳給他人,或是放在網路上供人下載。Social DRM 對讀者來說是一件大利多,但是出版社能不能接受又是另一回事了。

這方面,國外知名的案例是 O’Reilly,為了方便讀者在不同的載具上閱讀。O’Reilly 不做任何 DRM 保護,而據說採取此政策後,其電子書業績蒸蒸日上。

小結:一個看重 end-user 的電子書平台

老實說,上述二個特點對出版社而言都不會是一件太開心的事,Pubu 的平台策略可說是為了個人出版與個人購買而生的。筆者對於 C2C 的個人出版模式與 Social DRM 機制這二件事能在台灣的電子書市場產生的效益感到很興奮,也許有一天,藉類似的個人出版平台,可以產生更多像九把刀一樣的知名暢銷作家!


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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