力求突破,走出新風景的 Indiegogo(下)

Indiegogo 有許多內訓方式。​除了知名度較高的 Hack Week,另外一種,便是每年提供每位成員一筆預算,可以到公司外參加任何工作相關的自我充實課程或活動。
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本文原刊登於 群眾觀點 ,作者為 Christina。

上一集 中,我們談了群眾集資的趨勢及 Indiegogo 的動態。但在群眾集資領域活躍的 Indiegogo,又有什麼樣的工作環境、團隊文化呢?現在就來一窺究竟吧!

在今年夏天的尾聲,他們擴大了辦公室,從一層樓擴增到兩層。新樓層的入口,接待處寫著「Together do anything.」。

原辦公室的入口,則是一進去就能看到 Indiegogo 的招牌 logo 啦!

Anders 強調,團隊找進來的夥伴都對群眾集資以及公司使命非常有熱情,組成一個有趣好玩的團隊。

雖然他們的辦公桌空間不寬敞,不過...

也可以在沙發區工作。

Indiegogo 有許多內訓方式。
除了知名度較高的 Hack Week,另外一種,便是每年提供每位成員一筆預算,可以到公司外參加任何工作相關的自我充實課程或活動。

Indiegogo 團隊除了是工作夥伴,也是彼此的玩伴。一起在辦公室上瑜伽課,有不同的社團可從事各種活動,更不定時會有公司內音樂表演,讓想上台的夥伴大展身手!

桌球桌、灑進室內的陽光、沙發、隨身聽。需要休息時可以窩進辦公室舒服的角落。

新辦公室還有個漂亮的廚房,桌上總是有給大家吃的水果點心。

腳踏車是 Indiegogo 團隊裡相當受歡迎的通勤方式。

在辦公區走到一半,一隻狗狗搖著尾巴晃到我們面前。Ben 把牠抱起來,笑著說:「噢,這是我們的狗狗。」

聊完之後發現,貝殼放大跟 Indiegogo 的團隊文化有許多相似處 ─ 活潑有熱忱的夥伴、公司內很有誠意的內訓和進修補助、還有運動遊樂時間!你喜歡 Indiegogo 的團隊文化嗎?

在群眾觀點美國特派員系列的尾聲,放上這張照片。這是 Indiegogo 放在門口大大的字樣,也是他們最重要的企業精神。我想,協助棒點子實現的熱血和使命感,對群眾集資工作者而言都會是很大的動力來源吧!

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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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Photo Credit:<a href="https://www.shutterstock.com/zh/image-photo/ai-artificial-intelligence-big-data-internet-1075853384" target="_blank">shutterstock</a>
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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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