【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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一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現
一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現

火熱的 AI 風潮掀起客廳革命,到底 AI 電視可以幹嘛?簡單來說,AI 電視透過 AI 處理器與演算法,即時進行 AI 畫質優化、音效調整、智慧語音搜尋和極致的個人化推薦,全面顛覆傳統智慧電視。在 AI 電視功能中,最讓消費者有感的是 AI 畫質優化,但許多人往往忽略了,畫質提升不只關乎演算法,更取決於底層的背光、色彩與控光技術。Sony BRAVIA True RGB LED 電視,正是將軟體思維與硬體工藝深度結合的最好示範。透過創新的 XR 認知智慧處理器搭配 True RGB 技術,精準呈現 AI 電視的畫質優化能力。

AI 電視是什麼?不只是能上網看串流的智慧電視

要理解 AI 電視可以幹嘛,首先必須釐清 AI 電視與一般智慧電視的差異。傳統智慧電視是為電視接上網路,讓使用者單向觀看連網影音。AI 電視則是在智慧電視的基礎上,導入了 AI 處理器與先進演算法,讓智慧電視具備「主動分析與學習」的能力,可即時判斷每一幀影像的畫質特徵、聲音頻率、觀看環境(如白天強光或夜晚暗光),甚至是家庭成員的使用習慣,進而動態調整視聽呈現。簡單來說,傳統智慧電視解決的是「能不能連網看內容」的問題,而 AI 電視解決的是「如何讓內容呈現得最好」的體驗問題。

但當 AI 演算法分析出最佳的畫面設定後,如果硬體無法精準跟上,優化效果就會大打折扣。這也是為什麼高階顯示技術 True RGB 開始受到市場矚目,確保 AI 算出的極致色彩與對比,能精準落地在觀眾眼前。

傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
圖/ 數位時代

AI 電視可以幹嘛?從畫質、場景、音效到個人化推薦的四大核心進化

面對消費者的核心疑問「AI 電視可以幹嘛?」,可從四大 AI 電視功能深入拆解。

AI 畫質升頻與降噪:讓低解析度內容更清晰

透過 AI 升頻與降噪技術,可分析解析度較低或經過壓縮的影音內容,改善線條、紋理與雜訊,使畫面在 4K 螢幕上呈現得更清晰。True RGB 則能協助 AI 優化後的畫面亮度、色彩與對比度精準呈現。不過實際效果仍會受到原始片源解析度與壓縮品質影響。

智慧場景辨識:依電影、球賽、遊戲自動調整畫面

AI 電視能即時辨識播放內容,自動調整畫面呈現,比如看電影時調整為劇院感色溫、看球賽即時插幀消除動態殘影、玩遊戲時自動切換至低延遲模式。在不同場景轉換時,True RGB 讓亮度與色彩對比表現依然精準自然。

左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
圖/ 數位時代

AI 音效優化:讓人聲與環境音更清楚

AI 音效演算法能分離出人聲對白與背景音效。看動作大片時,能放大環繞立體感;看新聞時,則優化人聲頻率,甚至能根據客廳結構進行空間音效校正。

除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
圖/ 數位時代

語音互動與個人化推薦:減少尋找內容時間

AI 語音互動更能理解複雜語意,當你說出「我想看適合週末晚上的搞笑電影」時,AI 便會結合使用者的觀看偏好推薦清單,真正做到懂你所想。

整體而言,在眾多 AI 電視功能中,消費者最能直觀感受到的是 AI 畫質升頻與場景優化。但不論軟體演算法如何強大,都需要有對應的硬體執行力,而 True RGB 正是讓這些高階 AI 畫質能精準落地的關鍵技術。

AI 畫質優化的關鍵:不只靠演算法,硬體也是決勝點

在討論 AI 電視時,大眾常有一種迷思,認為只要電視內建強大的 AI 處理器和演算法就行,事實上,AI 電視的畫質優化不是靠單一演算法完成,而是包含「AI 判斷」與「硬體呈現」兩大層次:

首先由 AI 負責辨識畫面中的主體物件、人眼焦點、光影分佈及動態物體的移動軌跡等。根據 AI 判斷結果,演算法在底層即時計算出一套優化藍圖,決定哪些區域需要進行 AI 升頻、降噪、提高畫質、調整亮度、對比或色彩飽和度等。而硬體則負責最終畫面呈現,包含電視的背光、面板、控光技術與色彩控制技術,才是真正決定這張優化藍圖能被實現到什麼程度的關鍵。

而 Sony BRAVIA True RGB LED 電視便精準示範,硬體如何賦予 AI 電視極致表現。傳統 LED 電視使用單一藍色 LED,再搭配濾光片混色的方式,容易產生色彩混濁或亮度減損,True RGB 技術則以獨立驅動紅(Red)、綠(Green)、藍(Blue)三原色 LED 作為背光源,當 XR 認知智慧處理器分析影像內容,發出畫面調整指令後,True RGB 能精準響應,讓紅、綠、藍三色背光以極高精度進行獨立控光,將 AI 畫面調整的判斷精準呈現。

一般智慧電視、AI 電視、搭載 True RGB 的 AI 電視差在哪?

跳脫複雜的規格參數,一次搞懂三代智慧電視有何不同。簡單來說,一般 AI 電視可以做到升頻、降噪與場景辨識;搭載 True RGB 的 AI 電視則進一步把 AI 判斷延伸到背光與色彩控制,真實還原亮度、色彩與對比。

一般智慧電視 AI電視 搭載 True RGB 的 AI 電視
核心定位 解決「連網與內容獲取」 解決「基礎畫面自動優化」 解決「極致高階畫質精準執行」
畫質處理能力 支援基本的數位降噪,無法因應訊號源差而改善 具備 AI 升頻技術,能動態辨識場景並優化低解析度影片 結合 XR 認知智慧處理器與硬體優勢,進行深度的 AI 畫面優化
背光技術 傳統常亮背光,容易產生漏光與局部發灰現象 具備區域控光,但演算法與硬體匹配度較為普遍 採用 True RGB 三色獨立背光,控光精準度極高,無溢光與色偏
色彩與亮度表現 色彩表現較為平淡,高亮處易過曝,暗部細節容易丟失 色彩飽和度高,但有時因演算法過度補償而顯得不夠自然 實現豐富飽和的色彩表現層次,精準還原真實色彩
主要適合情境 看第四台、日常追劇 看 4K 串流,希望電視能自動適應不同影音內容 追求劇院級體驗,喜歡高畫質影音、球賽、遊戲的用戶
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
圖/ 數位時代

買 AI 電視時,真正該看哪些規格?

當你準備為家裡添購 AI 電視時,除了關心它是否支援智慧語音、刷新率有多高、個人化推薦好不好用之外,以下四個核心 AI 電視功能才是決定長期觀看品質的關鍵指標:

AI 處理器

大腦優劣決定電視表現,挑選時認準旗艦級的 AI 處理器,如 Sony 的 XR 認知智慧處理器,不只單純堆疊算力,而能模擬人類大腦的認知方式,打造身歷其境的畫面真實感。

AI 升頻能力

優秀的 AI 升頻能力應能精準區分「影像噪訊」與「畫面原生紋理」,在去除雜訊的同時保留皮膚毛孔、衣服編織等細節,而非一味抹平。

背光與控光技術

若重視高階畫質,True RGB 可作為判斷 AI 畫質能否精準呈現的重要顯示技術,徹底告別傳統畫面暗部發灰、亮部慘白的通病。

色彩與亮度表現

不能只看標榜的 HDR 規格,更要檢視硬體能否真實呈現。True RGB 能賦予 AI 電視更強悍的畫面執行力,銳利呈現 AI 算出的明暗對比與色彩飽和度。

關於 AI 電視與 True RGB 的常見問答

Q1:AI 電視適合哪些人?
AI 電視適合所有對影音品質有追求的人。不論你是愛看高畫質影音的追劇族、追求畫面流暢不殘影的運動迷、重視高刷新率與低延遲的遊戲玩家,AI 電視都能大幅提升觀影體驗。

Q2:AI 升頻會把影片變成 4K 嗎?
無法完全等同原生 4K,但能讓畫面更接近高解析度的觀看效果。AI 升頻利用比對與像素補插,將原本模糊線條變得銳利清晰,結合 True RGB 的高精細控光後,視覺表現會非常接近 4K 原生畫質。

Q3:買 AI 電視時,只看 AI 處理器夠嗎?
絕對不夠。演算法算出的完美畫面需要顯示硬體來執行,電視的背光技術、控光與色彩管理能力(如 True RGB)同樣重要。軟硬完美結合,才是高畫質的保障。

Q4:AI 電視對看球賽或玩遊戲有什麼差別?
AI 電視能根據不同場景優化畫面表現,觀看球賽時,能動態識別高速移動對象,即時插幀消除動態殘影;玩遊戲時,能自動切換至低延遲模式和強化暗部細節。

Q5:白天和晚上看電視,AI 電視會自動切換不同的畫質設定嗎?
Sony 搭載 True RGB 的 AI 電視內建環境光感測器,能根據環境光線變化動態調節畫面呈現,在白天明亮時自動增亮、晚上變暗時調降亮度並柔化對比,省去手動切換的麻煩。

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