【我們為什麼挑選這篇新聞】Google 2021 年 3 月初在數位行銷領域投下一顆震撼彈:宣告包括 Chrome 瀏覽器等自家服務將逐步汰除第三方「Cookie」,對於廣告主而言除了煩惱用戶隱私,還必須思考未來如何鎖定受眾?

擁有多年數位廣告行銷經驗的 FreakOut Taiwan 建議,應該從消費者的使用習慣重新定義。據統計,「網路影片」將成數位行銷的下一個新戰場,廣告主可以嘗試透過新工具,在不蒐集個人數據的情況下,從使用者「即時觀看的影片內容」精準行銷。
(責任編輯:何泰霖)

Safari 的新客數開始增加,表示我們使用 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,那有可能是蘋果封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 也即將淘汰 Chrome 上Cookie,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具將要再一次的顛覆數位廣告產業。

後 Cookie 時代,廣告商需克服的隱私新挑戰

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其他方式悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 都相繼對藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式持不同的態度,這也將是所有廣告主一個極大的挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

當舊的 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,數位廣告無法像過去一樣,無條件的使用類 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, 2016 年進入臺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,都從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。

不再以數位標籤投廣告,AI 影像技術即時辨識受眾興趣

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,已可達成「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層,在基於自然語言處理 NLP 的基準定位上,透過深度學習提供了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,最後針對素材進行近一步的測試。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:

當消費者觀看中的影片有出現汽車測評報告、自家品牌/競爭對手 LOGO 、代言人⋯⋯等指定條件時,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,可以更有效的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,短期內將不會在瀏覽相關資訊轉而瀏覽更具時效性的目的,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。

「網路影片」成數位行銷新戰場,AI 影像辨識將比 Cookie 更貼近受眾

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」,使用比例高達 97.9% ,遠高過 Vlog 、串流音樂、網路廣播、 Podcast。

影音廣告早已是品牌經營趨勢: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 CTR 表現高於平均、並發現「人臉」群組辨識表現為佳,多為財經、名嘴等名人。美妝品牌廣告 VTR 優異,則以品牌「Logo」、「人臉」群組有最出色的表現。

對於行銷人員而言,與其侷限在後 Cookie 時代消費者身上的數位指紋,不如嘗試全新的影像辨識, FreakOut Taiwan 能提供您更貼近消費者的數位行銷方法。

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