【Mr.6】分析臉書「2011分享最多排行榜」~小編們應抓緊「有用」與「有趣」,別再話家常了
【Mr.6】分析臉書「2011分享最多排行榜」~小編們應抓緊「有用」與「有趣」,別再話家常了
2011.12.13 | 人物

上星期,Facebook公佈了在2011年被「分享」最多的「文章」,我不記得往年他們有這麼大動作的去公佈「分享」,或許和最近一季他們將「分享數」加入每篇文章的數據脫不了關係,而這篇《Most Shared Articles on Facebook in 2011》網誌原文,本身也成了被大量轉寄的文章,在第一手就已獲得高達1,671次轉寄,總共轉寄數應該也是不少。

這40篇文章,已有很多位作者(如這裡、這裡)為我們大概分析、分類了如下──

高踞榜首的是「災難文」,東日本大地震後《紐約時報》的一篇比較災前和災後衛星圖的文章,讓人囁畏大自然的可怕力量;同樣是東日本地震的一隻不想離開同伴的狗,以及後來這隻狗送回給主人(這兩則新聞皆來自英文版Yahoo!),這些照片與文章皆震撼世人。另外還有關於「親子教養」的,最近流行看「虎媽」、看華人怎麼教養小孩,於是相關的兩篇文章如Amy Chua在《華爾街日報》的文,以及另一位作者Emily Rapp在《紐約時報》的文,竟都名列去年被轉寄最多的。還有,「為何你還不結婚的6大理由」,或許剛好擊中現代人都在思考與徬徨的事?也是去年轉寄最多的。而YouTube向來最熱門的「小孩系列」依然沒缺席,但比想像中的還少,有「愛看撕紙的小baby」,還有「雙胞胎小baby」……

「轉寄」是好事,愈多轉寄,就愈多人看到;你只要丟出第一棒,接下來其他網友會幫你把這個棒子傳給他們的朋友、朋友的朋友……。

從這四十篇,可否能夠歸納出,到底哪種文章比較容易被「轉寄」呢?

從前聽過好書分為兩種,一種是「有用的」,一種是「有趣的」,以上40篇文章,還真的符合這個「好書原則」。注意,有趣不表示笑哈哈,而是感動到妳心坎,即稱「有趣」。

比方說狗狗和衛星圖,就是觸動了心底深處,如狂潮爆發因而轉寄;而虎媽教養小孩系列則是非常有用,也很認同,因而轉寄。

重點來了,這40篇文章,是2011年被轉寄最多的文。而2011年還有幾千幾百萬篇「其他文章」,大部份的文章,都是像放屁一樣,放了就沒了,沒有味道,沒有情感,既不有用,也不有趣,我們笑稱為**「小編氾濫」**──

怎麼說?

從噗浪,到Facebook,再到其他平台,目前已經有很多公司真正在經營某個平台,通常都以「小編」的名義,我們說,目前在台灣,大概有超過1千名的「小編」,每天都對網友講一些「有的沒的」,比方說:

「小編昨天去買菜,看到什麼什麼。」

「小編最近心情很好,祝各位捧尤心情也好。」

這些小編,其實是很辛苦在拉進**「品牌」與「粉絲」的距離**,試圖與網友「互動」來產生聊天的效應,但真的成功做到「互動」的沒有半個,然後,小編到最後,還是得「置入品牌訊息」、「置入行銷訊息」,於是,從一個話家常的小編,突然變成賣東西的購物專家,讓人無法接受。

我認為,在2012年,大家都有粉絲團了,應該開始思考**「以文章來轉換」(conversion strategy)的可能性,而我們轉換的條件,不是在第一次尋求轉換、立刻購買!既然是在Facebook裡,我們尋求的就是在得到粉絲之後,開始逐步的、逐漸的,透過每日的貼文,去取得大家的購買、加入會員…**等等。

你說,這正是小編在做的事啊!

但,小編顯然沒在做,因為以下:

小編缺點一、大家都還是大量引用「不是自家的內容」:許多引用素材,許多附件,都是某新聞網站,或是某部YouTube影片,這些附件非常可惜!一附上去,除非修改內文至裡面有一連結連到自站,不然,你是在幫「別的網站」作嫁、幫別人登上明年的「最多分享排行榜」。你的粉絲看到「哇真是一篇好文章與好註解」,按下「分享」,他只會將該附件轉出去,不會囊括你的訊息(相較之下,Google+就會都轉,所以G+有利於新浪微博式的附和唱隨的寫文風格),所以,小編雖然每天都大量引用東西,讓網友看得很過癮?其實卻將最重要的「那個連結」,送給了其他網站。我認為,如果沒有自己網站可連,那麼,至少開始引用自己的照片、引用自己的網誌,同樣能讓po文看起來很精彩。

小編缺點二、就算想辦法引用自家內容,也是有一天沒一天、內容不足:畢竟自家內容也不多,所以,偶爾引官網的一句話,假設網友都看過那個頁面了,明天再從同一頁面引用出另外一句話再貼一次?網友絕對會開始覺得索然無味!因此,可能需要在你的「官網」上面動點手腳,或是另外架一個「中繼站」,讓你可以不斷的引用各種素材,每一次都引到官方網站去,再挑接到最後的消息來源(與照片來源)。最近我們在想一些有趣的Facebook行銷活動,也會順便做為「貼文的素材」,每天產生不一樣的內容物,讓每天的po文可以直接引用這個活動中的頁面就好,每天自然都有不一樣的東西,每天都在做二度行銷、拉抬此活動,不錯吧!

小編缺點三、引用自家內容後,帶來的人員無法按「讚」:這就是一大問題,我自己做實驗,自己寫的一篇好文,貼到Facebook上,但,大部份的「讚」不是來自於第一手、第一線的Facebook那篇po文,而是當網友「點進去」之後,才在文章裡面某一處「按讚」,或者是在該朋友自己的牆內,被其他朋友按了「讚」,也就是說,許多讀者,並不是從我第一手知道,而是第二手、第三手……點進去文章,看到是「好文」,一定還要有一機會讓網友可以按「讚」,這動作會讓他們再擴散出去。如果這個網站不是像我一樣引到自己的部落格,而是引到「Yahoo!奇摩新聞」?那,就「讚」到別人家去了,或者無法留下一個溫情的「讚」。

小編缺點四:就算每天敢引用自家內容,也沒有膽量去「促銷」:許多人引用自家內容,其實是靜態官網內容,不錯,至少會提升自家官網的流量,每天PO一兩則,官網有流量會有顯著提升,不必下廣告,不過,除了流量,企業當然也希望「銷量」一樣跟著來,這時候,你要想辦法,來玩這個「附件」,讓它可以每天每天都透過你的操作,來帶來「買家」。

我發現,「轉寄數」真的是很好的「測試」,我們平時只會看「讚數」來判斷粉絲喜不喜歡,「讚」,根本就是一種「比較值」,隨著品牌不同,只能「自己和自己比」,沒辦法和別人比;而且最後到底70個讚和50個讚好了多少,50個讚又比70個讚爛了多少?相較之下,「轉寄數」這個數字則是非常之「嚴苛」,當你寫了一篇自以為粉絲會喜歡的東西,的確有零星幾個「讚」,但轉寄數卻很有可能「掛零」,或少數「一兩個」;但,寫得真的入味的,讚數相當,但轉寄數會「暴增」;我自己已開始以「轉寄數」為自我調整與鞭策的主要的KPI了。

讓「小編」來「寫小文、搏感情」的時代已經過去了,如果你掛的是一個品牌,誰都知道你是一個「商業粉絲團」,太多「小編」的「輕鬆耳語」反而矯揉造作,既然你要開粉絲團,就不要去避諱「推銷」的事,推銷有分幾種層次,而粉絲團,就是最好的推銷工具,而那個**「附件」、「轉寄物」,也是最好的推銷載具**!

粉絲團不能賺錢?在接下來的戰局中,每個粉絲團都會慢慢建立「從現有粉絲帶來$$$」的思維,只是請記得,自己要先檢查一下,是否「有用」,是否「有趣」?

若都沒有,那些碎碎念,還是念給自己聽就好了,別寫出來了。

出自Mr.6部落格

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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