推出一天引 3000 人報名!食我「Eatgether」助你找到口味相投的飯飯之交

不論是搭訕或單純遇見新朋友,我們常常都會約頓飯,製造深入了解對方的機會。現在美食優惠服務食我試推了一項吃飯交友的新活動,除了享優惠、吃美食,還要幫你認識新朋友。食我同時也透露,將在今年 7 月正式推出專門給大家約飯的 Eatgether app。
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Eatgether 是從一張表單開始的測試活動
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「改天吃頓飯交個朋友吧。」不論是搭訕或單純遇見新朋友,我們常常都會約頓飯,製造深入了解對方的機會。現在美食優惠服務食我試推了一項吃飯交友的新活動,除了享優惠、吃美食,還要幫你認識新朋友。食我同時也透露,將在今年 7 月正式推出專門給大家約飯的 Eatgether 獨立 app。

誕生於美食之都台南的知名餐飲優惠服務 EatMe 食我,昨天發起了一項活動,只要到「 eatgether.com」照步驟填好興趣、簡介、話題、偏好的美食等欄位,就會由食我幫你在參與者中配對,定時發送推薦的對象與餐廳到你的信箱。這項活動可以自由攜伴參加,如果單獨赴約還能設定安全聯絡人,事前將備份赴約資訊,降低安全疑慮。

目前市面上幾大生活或餐飲相關 O2O 優惠服務邁向飽和,紛紛開始轉型並擴展業務類型,以台灣而言,優惠及商家合作有其極限, GOMAJI 就曾提到許多合作商家最大的疑慮就是短期促銷帶來大量只追逐優惠,卻對商家沒有忠誠度的客戶,造成促銷期間忙不過來、促銷過後冷冷清清,也反應大量優惠反而會破壞價格,而威脅到長期利益。這個問題是優惠服務模式共同的痛,GOMAJI 去年針對這個問題,推出會員卡系統結合支付來加深消費者忠誠度,並與中國 美團 旅遊合作,引流觀光人潮來多方面提升店家收入,來消除這樣的疑慮。業務策略上,也將重心從團購轉移至支付和會員管理服務上。

來自香港的美食評分社群 OpenRice 開飯喇則是同樣看上好友社交元素,於今年 3 月推出揪團聚餐功能,讓朋友間約飯局更方便。

而食我的轉型則是一路從美食優惠卡起家,後來推出了 app 以求更精準的推薦優惠,同時擴展了更全面的美食商家陣容。去年 10 月獲聯合報系投資後, 食我 就曾向 Inside 提到會將這筆資金用來成立餐飲業的創業加速器,輔導美食商家打造產品、媒合供應商,並建立公開透明的餐飲創業社群等。現在更涉足社交,加入熱門的交友元素,卻是以飯交心,也因此食我執行長吳崟睿昨日也在自己的 Facebook 頁面上談到,報名活動的女性數量出乎意料的多,這也克服了一般交友服務用戶數總是 男大於女 的困境。

至於這個模式跨足的另一個 交友 app 戰場,目前市面上已有 TinderBeeTalk拍拖 等服務各據一方。以紅遍全球的交友 app 始祖 Tinder 來說,其以大幅的照片「喜歡」「不喜歡」讓使用者迅速挑選對象,也造成以貌取人,追求短暫「激情」而缺乏深交的社群模式。BeeTalk 和拍拖雖然加入了揪團的多人聚會功能,不過還是多少難逃上述的困境。

這次 Eatgether 主打吃飯、聊天,不強調照片的嶄新模式,初步成功吸引的不少目光,原本預期一千使用者的活動,短短一天左右已經突破三千人報名。根據官方網站訊息,此活動目前將採人工審核配對,也尚未確定何時才會收到配對信,不過就目前的報名情形看來,這個模式人氣充足。

不過官方網站的示意圖選用的是一男一女「開啟新關係」,而且執行長在自己臉書上也強調女性報名數量出乎意料,也讓不少網友認為這個服務似乎主打異性交友,「Eat-get-her」的名稱,也容易讓人想入非非。要確保約飯交友的模式不只換來短暫激情,就得靠使用者流程的細節設計以及行程透明度來營造社群風氣, 到了 7 月正式推出,整體流程應當會更加完整,屆時就能進一步驗證這種新的交友模式能不能為美食服務開啟一片新天地了。

5/8 更新:

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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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