沒有差異化或創新,通訊軟體LINE 怎麼成功的!?

當年 Yahoo 與樂天等入口網站經營得非常成功,許多企業也紛紛跟進,提供類似的服務,亦即所謂的網路泡沫。但這些服務隨著泡沫崩解,絕大多數都消失了。
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本文摘自《簡單思考》第 36 篇 〈不追求「差異化」〉,作者為 LINE 前任 CEO 森川亮,Inside 獲天下文化授權刊登。

不追求「差異化」-使用者追求的不是「不同」,而是「價值」

這是我的想法。

因為差異化不是商業本質所在。

歸根究柢,什麼是差異化?

根據字典的解釋,指的是:「突顯自己與別人的不同之處。」也就是強調與其他產品的差異,藉此創造競爭優勢。自家產品與其他產品沒兩樣的話,確實沒有存在的意義,調查一下熱門產品,一定會發現它與其他產品明顯不同。

話雖如此,我並不認為追求差異化是正確的做法。

因為追求差異化的當下,就迷失了最重要的觀點。

思考如何形成差異化時,我們著眼的是什麼?

通常是成為標的物的產品,以及競爭對手,思考過程中並沒有為使用者著想。換句話說,愈想要追求差異化,恐怕只會離使用者的需求愈遠。使用者需要的不是「不同」,而是「價值」。對使用者而言毫無價值的話,再怎麼與眾不同,他們也不會多看一眼。

網路商業的歷史也告訴我們這一點。

當年 Yahoo  與樂天等入口網站經營得非常成功,許多企業也紛紛跟進,提供類似的服務,亦即所謂的網路泡沫。但這些服務隨著泡沫崩解,絕大多數都消失了。

原因就是他們追求差異化。為了和 Yahoo 或樂天等先驅有所區隔,增加了更多服務與功能,結果反而讓使用者覺得複雜難懂,成了不易使用的產物。再加上每一項服務的品質都很低,更新的速度也愈來愈慢,最後當然得不到使用者的支持。

不過,後來有幾家企業踩過泡沫化的殘骸,獲得了成長。

例如 Google  或 Facebook  等後起之秀。

他們做了什麼呢?

他們將目標鎖定在先驅者最有價值的部分,並且單純鑽研該項價值。誠如大家所知,Google 主打搜尋。因為他們認為 Yahoo 提供的服務項目中,最符合使用者需求的是搜尋功能,隨著他們研發出新的演算法,這項價值也提升到極致。結果,Google 因此造就了獨樹一幟的差異。

LINE  也是如此。

剛推出時,全球已經有幾個與 LINE  類似的服務了,研發企劃的成員也全都調查過。但是他們沒有以追求差異化為目標,而是觀察這些服務的使用情況,反覆思考:「智慧型手機的溝通服務中,使用者最需要的重要價值是什麼?」最後鎖定文字訊息的功能,單純鑽研這個項目。

因此,一味追求與眾不同,只會讓自己平凡無奇。

應該在指標性產品中鎖定使用者最需要的重要價值,並且徹底鑽研那一項價值,如此才能創造出真正的與眾不同。

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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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