台版補貼戰開打!歐付寶台北停車費 8 折,Pi 行動錢包 79 折跟進

PChome 旗下的 Pi 行動錢包,稍早用信用卡繳北市停車費有 95 折優惠,而今天歐付寶突然宣布祭出 8 折優惠後,Pi 隨即跟上,折扣到 7.9 折,優惠補貼大戰眼看已經開打。反觀中國,去年各類 O2O 服務早已因補貼殺得血流成河,滴滴打車和快的打車就是一例。
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PChome 旗下的 Pi 行動錢包 ,稍早用信用卡繳北市停車費有 95 折優惠,而今天 歐付寶 突然宣布祭出 8 折優惠後,Pi 行動錢包隨即跟上,宣布 79 折,優惠補貼前哨戰眼看已經開打。

據了解,Pi 錢包以及歐付寶本身補貼的百分比分別為 16% 以及 15%。其中  Pi 行動錢包 結盟中國信託、7-11 ,去年 10 月 總下載數 已超過 10 萬,主要營收來源是手續費,應用範圍從個人小額代收轉付、網路購物牆、便利超商付款、智慧販賣機買飲料、停車費繳交、醫院繳費、商務會員收款等,停車費方面目前每月約代收 35000 筆。

在中國,去年各類 O2O 服務早已因補貼殺得血流成河,也因長期補貼搶最低價負擔太重,促成如滴滴快的、58 趕集、美團大眾點評、攜程去哪兒幾家中國大型服務平台的合併。其中和快的打車合併的滴滴打車創辦人 程維 ,在今年跨年演講時回憶起補貼戰,認為全是一場意外。

2013 年,因為滴滴打車採用微信支付撥款時間長,對計程車司機來說提升了對帳和提領難度,而寧願用現金,所以滴滴打車就設立了中間帳戶即時撥款給司機,而為了進一步鼓勵司機採用支付,便提供 10 塊人民幣的補貼。不料,小小的補貼竟造成激烈的成長,也帶來 1 億多人民的費用,以及滴滴和快的激烈的削價競爭。

演講最後,程維以參訪美國科技業的心得總結,認為不管是免費還是補貼都是行銷面向的一環,網路創業最後還是要回歸科技的突破。

現在台灣兩大行動支付平台烽火已經點燃,從中國的例子看來,不論是技術或價格的競爭,都能在短短 1- 2 年內對產業及市場產生顛覆,現在歐付寶和 Pi 行動錢包已經為我們揭開序幕,也期待看到更多業者在行動支付這塊領域共襄盛舉。

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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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