5 大趨勢,預測 2014 年的 Facebook 廣告
5 大趨勢,預測 2014 年的 Facebook 廣告

Facebook在2013年經歷了好幾個重要的、令人興奮的邁進。從“每次行動成本”(Cost-Per-Action,簡稱CPA)的廣告收費模式,到“離線廣告成效追蹤”的功能,FB廣告趨向成熟的速度獲得行銷業者的肯定。在過去的幾年,行銷者在廣告精密度和數據分析的需求上一直有被Facebook忽略的感覺,現在廣告主在“免費”和“付費”媒體的選擇方面,終於有更廣的處置自由度了。

那麼,2014年的Facebook廣告將如何發展呢?讓我們看看以下5個預測:(參考資料)

2014年Facebook廣告5個趨勢

1. 行動版的社交圖表搜尋(Graph Search)功能將改變FB廣告的玩法

Facebook推出行動版的Graph Search(桌面版已推出)是必然的發展,對FB廣告也將是一個正向的轉折點。廣告主將可以針對用戶在行動裝置上的搜尋詞彙來投放廣告,也可以針對用戶(附社群情境的)搜尋來投放一種類似“搜尋贊助結果”(sponsored search result)的廣告。雖然Facebook以前推出的“贊助結果”廣告曾經受到廣泛的譴責,但是那是針對之前的搜尋功能。現在FB的搜尋功能已經完全融合在其DNA裡了,尤其是在行動版上,搜尋功能會扮演更有影響力的角色。所以我們可以預期在2014年,Facebook廣告的發展將更有趣,同時也更競爭。

2. 優質的創意(Creative)在Facebook是不可或缺的

品牌將需要把更多的研究精力和焦點投放在Facebook廣告圖片上,因為現在FB廣告的尺寸(尤其是在News Feed上)是這麼的大。而FB廣告相對短暫的生命期限(lifespan)意味著品牌必須預備大量能引發互動的圖片,使廣告維持在News Feed的頂部。要讓廣告保持對用戶的精準度,獨特、經常更換的圖片創意是必須的,對於倚賴富互動性、創意廣告的“直接反應”來誘發購買決定的廣告主而言,創意圖片尤其重要。

3. 零售商的離線轉換

針對消費者在Facebook上的購買途徑來看,如果零售商可以追蹤到FB廣告產生的離線的銷售的轉換,給予廣告主更深入的洞察數據,讓他們瞭解特定廣告類型產生的消費者行動,將是Facebook走出的重要一步。而Facebook已經於2013年2月就Custom Audiences作功能更新,讓廣告主測量離線的銷售狀況。這項更新將可以讓廣告主把銷售數據與FB數據結合運用,顯示消費者看到廣告後會產生甚麼樣的行動。

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4.再見右一側廣告欄

由於廣告主逐漸更偏愛成效較高的貼文廣告(Page Post Ad)和應用程式安裝廣告(APP Install Ad),右側欄廣告類型在2014年將失寵。而事實上,右側欄廣告也已經走下坡了一段時間了,廣告主將被迫把Facebook變成他們實際上的主頁和廣告內容的載具,這也強化了粉絲專頁即是“任務控制中心”的概念。當然右側欄廣告仍然會繼續被使用,但是它們多會是小型的APP廣告或貼文廣告。這個改變將把用戶變成Facebook實際上的“品保”(quality assurance)。用戶將在與廣告作互動、按讚、檢舉的能力上,更加有掌控的能力。這也保證“優質內容”在博取廣告版面上會戰勝。

5. Facebook將繼續從“互動/關係”廣告轉向“以成效為訴求”的廣告解決方案

對於關注成效的行銷者來說,Facebook近期從互動和關係廣告,轉向類似2013年4月引進的Cost-Per-Action廣告,是很好的消息。行銷業者一直鼓吹Facebook推出更多以成效為訴求的廣告產品。廣告主需要比增加“互動”更進一步的能力,他們需要的是驅動消費者行動的能力。以成效為主的廣告在這方面就能為廣告主做到這點。

額外趨勢:踏入Twitter的領土

Facebook已經知道一件事:用戶談論的話題對於廣告主而言是超級相關的。Twitter已經證實以“品牌被提及”(brand mentions)為模型的廣告是有效的。Facebook也必然會跟著做。在過去我們已經看到步Twitter後塵,在News Feed中展示熱門話題和品牌、聚集hash主體標籤等。所以,如果在2014年出現以這兩種功能為主的廣告產品,應該也不會讓人感到以外。

轉自:inbound journals

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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