2018 / 10 / 16
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〔活動筆記〕HPX Talk 43:人工智慧與資料視覺化 ( data visualization ) 在美國網路廣告科技產業上的一些觀察

本文是 映萱 參與 「HPX Talk 43:人工智慧與資料視覺化 ( data visualization ) 在美國網路廣告科技產業上的一些觀察」,於會後整理當日 Ricardo Yi 分享內容的筆記,由 Ricardo 協助確認內容。

筆記手:林映萱
攝影:陳昭吟

 

這次 HPX Talk43 活動不同以往的是在公布活動兩天內,報名人數激增至 60 人以上,由此可見人工智慧與資料視覺化的相關應用在廣告產業中是相當熱門的,此次演講 Ricardo Yi 也與我們聊聊他在網路廣告產業的一些觀察。

講者 Ricardo Yi 目前居住於美國舊金山,在網站分析科技公司 Quantcast 擔任主導產品設計師一職。 Ricardo Yi 一開始向大家介紹了自己,他喜歡獨立電影、旅行,特別喜歡從國際新聞、產業報告等統計數據資料中,找出資料所呈現的事實脈絡,而不是大家各自以為的想法,這樣的性格也幫助他在從事 UX 研究時,喜好挖掘行為底下所代表的意義。

Ricardo Yi 畢業於清大資工系,在老師推薦下修了認知心理學,從此踏入 HCI 的領域,從美國密西根大學 HCI 碩士畢業後馬上遇到美國失業率最高時期,但 Ricardo Yi 也笑說危機就是轉機,因為當時簽證很好拿,碰巧遇到美國 Social network 剛崛起,因此 Ricardo Yi 從這個時間點切入美國網路公司的就業市場。

現在使用者接觸到的廣告都是行為分析下的結果

過去廣告通常會出現在報紙、雜誌,隨著科技的演進,廣告會出現的場域越來越數位化,例如 podcast、網站 banner、mobile app 等數位化載具上。Mary Meeker 每年都會發布 Internet trends,根據報告指出,未來的手機、網站廣告市場還有很大的進步空間,然而雜誌、報紙等靜態廣告則在走下坡。

因此,Ricardo Yi 也提醒大家在做產品時,現在的趨勢是使用者至上的服務,這與你的產品呈現十分重要,還記得大家在使用 Pinterest、Nexflex 呈現出很個人的推薦讓你有專屬於自己的感覺嗎?以 AI 去計算出,使用者對於什麼有興趣,透過行銷漏斗模型,慢慢過濾掉不可能購買自己商品的對象,篩選出最終最有可能購買自己商品的使用者,針對不同使用者使用習慣做產品推薦。

現在已經不像過去廣告市場,將廣告放在報紙上面,讓使用者自行瀏覽,看見與自己無關的需求就略過,現在使用者接觸到的廣告都是行為分析下的結果。

所以 Google 跟 Facebook 的定位其實是廣告公司,fb 有 97%、google 88% 收入來源都來自於廣告收入,現在的廣告是屬於先獲得使用者的資料背景,透過網站的操作習慣,將這些行為與資料整合起來,分析哪一個是想要逛廣告投放的對象。

廣告投放與競標要考慮的因素

目前我們看見很多廣告背後是經過很多資料公司的分工,消費者才看到廣告,透過廣告競標的方式,將自身廣告投放在網頁版面上。

在競標的時候要考慮使用者的 Geo, time of day , browsing history, cookie recency 資料,例如從搜尋到最後訂房的平均時間,如果過了那段時間,很可能使用者早已經訂房,那就要降低投標,或不參與競標。

Ricardo Yi 也提到現在會透過漏斗模型來評估,一種是 brand 商想要發掘在社群比較有影響力的audience,讓他們發覺(awareness)成為自己品牌新的消費者,再透過他們的傳播力量下去推廣自身產品,另一種是 DR (Direct Response),根據他的使用行為,了解他們需求,直接將廣告給予他,提供他購買的管道,因此廣告投放分成兩種策略,分別為 DR campaign、Brand campaign。

這些視覺化資訊呈現過程時,AI 還是無法知道文化、使用行為等設定,例如世足賽、或是美國國慶日,這段期間比較少人在電腦前看廣告,但 AI 並不知道那天是特殊日子,因此人類應該有能力告訴 AI 來調整策略,有機制讓 AI 知道人類才知道的事情,也是值得注意的手段。

最後 Ricardo Yi 分享了許多他在做資訊視覺化會參考的網站,這些網站列在下方:

 

 

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