Airbnb 組織流程大改版!設計副總:不創造新的方法,就無法創造新的產品

Airbnb 設計副總 Alex Schleifer 也在官方部落格公布了這次大改版背後的組織重整及管理原則,講述如何讓工程師和設計師高效率地協作,非常值得各位在設計 app 時參考。
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Airbnb 最近的 app 介面大幅改變,選單重新安排、不同頁面全都統整到了首頁,一眼就能掃描地點、搜尋紀錄、推薦等資訊。但改版的不只是 app,為此 Airbnb 內部從工作流程到協作工具全部大翻新,花了大把功夫創造了全新的工作型態。Airbnb 設計副總 Alex Schleifer 也在 Airbnb

《The Timeless Way of Building》的作者 Christopher Alexander 曾經說過,「當語言共享,其中個別的模式就會更精練。」為了達到這種效果,這些模式要夠簡單才行。「不夠簡單的事物將無法在人與人之間緩慢的傳遞過程中存活。」

它主要聚焦在遵守我們核心設計準則的共同素材上:統一、泛用、符號化且為對話形式。泛用及一致性是我們制定模式的系統化方式。這是大整體的一部分嗎?能不能在不同裝置上運作?圖示化及對話形式定義系統的個性,表達其獨特的情感特質並和我們的品牌及社群呼應。

設計工作套裝

任何系統中最大的生存威脅,就是忽視。這種狀況起因於在不同團隊中,使用及維持一致的系統過於困難,而這就是我們投資的工具發揮的時候。透過一系列互相相容的工具幫忙,我們發佈了全新的 Airbnb app,如同其他的工具組一樣,我們的工具也各有所長。這讓我們有更多空間專注在製作細節和創意上。

我們新成立的設計工具團隊,具備在 DLS 的基礎上創造環境的能力,我們現在也和第三方工具深度整合,像是 Adobe Photoshop 和 Sketch ,讓設計師能用他們日常使用的工具獲得所需的元件和數據資料。

(Photo Credit:  Airbnb

我們也有一些其他的內部成果,像是原生的物件瀏覽器,以及讓所有 Airbnb 員工都能看到任何語言下,任何版本的 app 在任何裝置的任何螢幕上的表現的工具,Airshots。

最後,我們也開發了程式類設計工具,讓設計不只是圖層,也有邏輯和數據。如此便減少了設計規範以及預覽和結果間的落差。

前途一片光明

聚焦在不同規範間的協作、打造更好的工具,並創造統一的系統,讓我們可以把時間用在創意發想,並解決更大的挑戰。接下來幾個月,我們將努力讓這個過程更透明,並公布我們如何定義系統以及在設計元件、模式和規則上的決定和研究等細節。

這巨大的變動將引領我們向更好的方向前進,明年各位將能見證我們設計及建造軟體時飛躍性的進步。我們正在打造一個世界,那裡不同規範的界線很模糊,邏輯和設計能共存,而協作不再痛苦,而是激勵人心的過程。

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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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