后Cookie时代数字营销下一步?AI图片识别取代“标签”即时掌握受众喜好

Safari的新客数开始增加,表示我们使用iOS的用户数也跟着增加了吗?注意了,那有可能是苹果封锁第三方Cookie带来的影响。随着Google也即将淘汰Chrome上Cookie,这个帮助广告主记住用户受众的小工具将要再一次的颠覆数字广告产业。

后Cookie时代,广告商需克服的隐私新挑战

各大广告平台在过去几年不断地通过Cookie以及其他方式悄悄收集用户的用户数据,随着这几年用户隐私权意识抬头,Apple与Google都相继对借由Cookie识别用户资料的广告投递方式持不同的态度,这也将是所有广告主一个极大的挑战。当Cookie不复存在,要如何识别用户资料?

当旧的Cookie消失了,或许会有新的数据识别工具来取代,但是任何试图跟踪受众的方式,都难以符合大众对于保护隐私权的期望。另一方面,也极有可能无法再通过日趋严格的媒体监管限制。无论如何,数字广告无法像过去一样,无条件的使用类Cookie的关注方式来达到与现在同样的广告效果。

后Cookie时代内容识别类型的广告锁定方式,将成为未来具指标性的投放策略。广告与浏览平台或内文主题的高相关性,不仅能显著提高受众交互度,更重要的是,完全不需要收集任何个人数据。

FreakOut Taiwan不断尝试更友善的广告投递形式,2016年进入台湾市场的原生广告到2020年末引进“Mirrors”AI图片视觉内容识别系统,都从网络用户的角度出发。 “Mirrors”不需要使用传统的受众兴趣设置,即可针对“目标受众在观看的图片内容”、“品牌自身竞争对手或相关指定系列产品出现的视频”来投递YouTube上的影音广告。

不再以数字标签投广告,AI图片技术即时识别受众兴趣

传统的内容比对广告皆为自然语言处理NLP中心,基于“纯文本”的比对来显示相关广告,如大家很熟悉的Google AdSense。但是,结合新兴的AI演算和复杂的图像识别,已可完成“视频”的内容侦测,通过增加多个比对层,在基于自然语言处理NLP的基准定位上,通过深度学习提供了更精细的识别洞察力。

举例来说,若想要将汽车广告投放给对汽车有兴趣的人,我们要先从可能对汽车兴趣的受众中开始推测估计,并且根据过去的经验加入不同的兴趣条件,最后针对素材进行进一步的测试。通过Mirrors,我们可以让广告出现在有满足特定条件的视频内,例如:

当消费者观看中的视频有出现汽车测评报告、自家品牌/竞争对手LOGO、代言人⋯⋯等指定条件时,再依照不同广告主设置的预算判断是否露出广告。

借由这样的图片比对方式,可以更有效的根据消费者行为触发广告投递条件,而不再是现行的用户受众数据。人的兴趣是多样且多变的,当对汽车有兴趣的用户在完成汽车的选购后,短期内将不会在浏览相关信息转而浏览更具时效性的目的,通过消费者当下正在观看的视频内容,取代消费者身上被粘贴的数字标签将更贴近消费者本身的使用行为。

“网络视频”成数字营销新战场,AI图片识别将比Cookie更贴近受众

2021年台湾数字报告指出,台湾人在各网络内容服务中,最爱“网络视频”,使用比例高达97.9%,远高过Vlog、流媒体音乐、网络广播、Podcast。

影音广告早已是品牌经营趋势:根据DMA 2019年台湾数字广告量统计报告指出,台湾各类型广告中,影音广告以37.2%的增长比例大幅领先夺冠。其中YouTube持续蝉联台湾最常被访问网站第2名(仅次于Google),在台湾各大影音平台中的触及率及影响力不容小觑。

2021年FreakOut Taiwan已与客户合作进行搭载新系统的YouTube流媒体内广告投递,在针对品牌及产品定制化的多层锁定策略建议下,房地产广告CTR表现高于平均、并发现“人脸”群组识别表现为佳,多为财经、名嘴等名人。美妆品牌广告VTR优异,则以品牌“Logo”、“人脸”群组有最出色的表现。

对于营销人员而言,与其局限在后Cookie时代消费者身上的数字指纹,不如尝试全新的图片识别,FreakOut Taiwan能提供您更贴近消费者的数字营销方法。

首图来源:Unsplash

发表评论