葛如鈞:360 度攝影機 LUNA 不會難產,請大家再給我們一點時間!

360 度攝影機 LUNA 原先預計會在今年八月出貨,但直至今日,許多贊助民眾因遲遲未獲得產品延遲推出相關的訊息通知和回覆,導致 Indiegogo 和嘖嘖上罵聲連連,一起來聽聽主導這項台灣設計、台灣製造的 LUNA 攝影機計畫葛如鈞的最新回應!
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還記得去年十二月初在美國知名群眾募資平台 Indiegogo 推出, 兩小時內就募資達標 50%,獲得約新台幣 75 萬資金 ,並榮登 Indiegogo 首頁精選,最終總計募集到超過新台幣約一千萬的 360 度攝影機 LUNA 嗎?

360 度攝影機 LUNA 原先預計會在今年八月出貨,但直至今日,許多贊助民眾因遲遲未獲得產品延遲推出相關訊息的通知和回覆,導致 Indiegogo嘖嘖 上罵聲連連,甚至有人質疑 LUNA 可能成為下一個貓臉辨識餵食器。

對此,主導這項台灣設計、台灣製造的 LUNA 攝影機計畫葛如鈞在昨晚接受 INSIDE 的訪問,對於團隊目前出貨的最新情況,做出回應。

他表示,LUNA 並非難產,只是出貨的時間會比原訂時間延後 ,目前根據供應商義隆集團子公司義晶科技本週傳來的進度,產品已正式進入 PCBA 件組裝生產的階段,早先也已經有多台小量樣機於供應商及團隊內部測試收訊、App 功能等。

而本週五,也就是明天,團隊將會拿到供應商調校過的 20 台機器,而接下來供應商還會陸續在 11 月 30 日至 12 月 7 日把第一批 50 至 100 台的機器交到團隊手上。

屆時當中的 10 至 20 台將會分別拿去測試落摔度、耐用度、防水度等等(測試完的機器將不會拿來出貨);一旦測試順利,扣除測試不良、留待驗證的機器,團隊就會陸續寄出這批 50 台的機器給第一批的贊助者, 然後在今年 12 月底以前,還將陸續出貨,且有望出貨至 1000 台。

當然不願意再等待下去、選擇退費的民眾則可以寄信至 [email protected] / [email protected] 聯繫團隊,表達意見和需求。

至於面對有網友抱怨自己在 Indiegogo 和官方臉書留言都沒人回覆的狀況,葛如鈞對此表示深感抱歉,他解釋,

「由於團隊是第一次處理硬體創業;第一次處理來自全世界超過 20 個國家的訂單,和不同語言的客戶來信;第一次處理除了主要供應商之外一共快要 10 家細部元件 / 設計服務供應商,這些都讓資金一直相當緊縮的我們不得不進行人力縮編,而近期又因生產製造即將進入高峰,我們遂將大部分人力與時間轉移到產線端,為此才會造成網路資訊不一致、社群回應溝通不良等情況,真的很抱歉,我們將儘速改善,也請大家給我們多一些信心和時間。」

提到在 LUNA 自上線之後,團隊面臨的最大挑戰是什麼?

葛如鈞說,他們低估了硬體製造的難度,此外,由於團隊中並沒有這方面經驗的成員,供應商也沒有和像他們這樣原生初創的團隊合作過,這也造成雙方在溝通協調的時間,比起一般新產品 6 至 8 個月時間製造時程多了好幾倍。

不僅如此,團隊甚至一度面臨資金耗盡的窘境,他表示,在募來的一千萬元資金當中,LUNA 計畫研發生產支出佔了 66%,營運管理支出佔了 12%,法務支出佔了 22%。

「整體來說,我們目前的開支從計畫開始的第一天算起至今已經來到 $496,398.54 美金(約新台幣 16,043,197 元),其中單是硬體製作開發上,便已經支付超過新台幣 500 萬,還未計入包裝設計製造、配件設計製造、小量測試模具、APP 介面設計等費用。」

所幸團隊終於在超過半年的奔波後,總算還是獲得了不只一筆的天使投資,他說,儘管目前整體金額規模不大(根據與投資人的合約,目前尚無法透漏金額數字和來源),但還足以撐起產品接下來的量產以及團隊的營運。葛如鈞最後表示,現在的他們除了努力追趕進度之外,必定會盡力儘速處理大家一切對於 LUNA 的任何回應和疑問。

對此,曾經參與協助推動 360 度攝影機 LUNA 專案的貝殼放大創辦人林大涵表示,目前在貝殼放大參與過近一百件的案子中,還沒有過無法出貨的前例,也因此他們自然不會希望這次成為第一例。

而作為一家顧問公司而非平台,他說,「參與過的案件能順利完成承諾是最重要的事情,因此,我們不應該也不打算以『免責』的說法排除責任,而會積極的了解處理。」

他表示,由於當前貝殼和平台這邊仍然有陸續收到聯絡不上開發團隊,或者還沒收到回應的贊助者詢問,他們目前除了將客服需求第一時間轉交給團隊,也已主動要求開發團隊更頻繁的更新開發與發貨進度。

此外,他也建議,提案團隊如果想在接下來挽回支持者的信心,最好盡可能做到「揭露完整準確的出貨時程」、「提供直接便利的退款管道」、「給願意持續支持的贊助者補償方案」三個面向。

最後林大涵也再次表達了貝殼放大對於 LUNA 團隊的信心,他說,「根據團隊回報的生產組裝資訊,目前我們仍然相信團隊能夠順利完成產品開發與寄送。如果後續仍有其他無法解決的問題發生,貝殼這邊將會主動聯絡相關贊助者並處理退款事宜,再向開發團隊彙整要求支付。」


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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