數位媒體對談
數位媒體對談
2014.06.17 | 行銷

前情提要:在【數位媒體對談】系列10(上),談到2014年自動化交易行銷平台的來臨,已開啟數位媒體新購買模式,在如此之下媒體與廣告主各有哪些課題?在【數位媒體對談】系列10(下)將針對「受眾採買」的觀念,更深入的著墨與探討,廣告主應如何在尋求精準消費者的同時,也必需具備概念上的導正與扭轉。

 

精準廣告≠立即成效  需歷經長期優化學習才能完整

顏玉芬:

剛剛Freda跟我們講了許多觀念都是非常重要,我覺得廣告主對於數位媒體的成效,有種莫名的期待,不管是自動化交易行銷平台或是精準的廣告推播機制,廣告主都會認定成效是可以一步到位的。但事實上,系統必須透過不斷的運算過程中,幫助廣告主找到更對的族群,並透過精準的鎖定與定向,來優化廣告的成效。而在執行的過程中,都是需要時間讓系統針對個別廣告主的需求逐步篩選,並找到更適切的消費者與播放版位,我們稱之為「學習曲線」。

邵懿文:

沒錯,當我們要達到某一個KPI時,是需要有一段時間去優化,它的效益不是兩三個禮拜就可以達成。而是必須要把時間稍微拉長一點、需要有優化的時間讓他產生一個學習曲線,從長期的觀點去看這個資料的累積,進而對年度行銷佈署的幫助,而不是以單一campaign波段去看實際達成的效益,這些觀念是需要重新回過頭來思考,才能好好運用這個新形態的購買方法。

顏玉芬:

我認為對客戶來說,是必須建立正確的觀念與態度,當數位媒體提供的廣告機制是可以讓客戶越來越精準、越做越有效時,就不會認為「精準廣告」就必須一步到位。因為這個機制最大的優勢即是一個「受眾採買」的概念,所以在資料的分析上,就會讓媒體和客戶間同時對等與兼具互動。所以,我認為這個平台在未來,它不僅僅只是一個協助客戶做媒體採買的平台,更是一個媒合的平台,資料的將來自兩造雙方。

我給廣告主的建議是,在第一階段,先大量地在媒體裡找尋可能的目標族群,第二階段其實才是針對前一波的campaign的結果,從中找出對你的商品有興趣的目標去做一個更精準的鎖定。客戶必須要先把自己的消費族群弄清楚,包含每一次的campaign、EDM電子報或活動資料,當這些資料倒進來進行更深度的分析時,才能使信息越來越清楚。此時對媒體來說,媒體掌握了所有受眾的基本數據分析,不管是消費者demographic、興趣喜好,乃至於更多的定向因素包含location,使用不同的device…等等,通通綜合起來,才能讓數位媒體完整的提供廣告主,一個媒合成功的廣告結果。

我覺得透過這樣的過程,才能進入到下一個優化的階段,當然這便是我們對於自動化平台賦予更深一層的期待。數位媒體工具固然能帶來偌大的幫助與成效的提升,但是在使用這個工具之前,各個角色都要有一個更正確的觀點來看待這個變化,以及這樣的工作如何為我們帶來下一個階段的效益。在廣告主方面,必須要把marketing issue釐清楚,我們也才能知道該如何去找到,更符合你每一次活動目標所要觸及的人群。

所以我覺得這個對於我們未來都是很大的挑戰,隨著大數據的發展在數位媒體上面發酵,再加上整合平台DSP的運作之下,剛剛一直不斷在說「受眾採買」,其實就是指Audience Buying這件事情,這個無疑是數位媒體採買上面一個重要的觀念。我想請問Freda的是,現在安吉斯媒體集團的客戶非常多,投入數位媒體的預算比例也是每年非常快速的成長,你們是如何引導客戶進入一個新的媒體採買的概念?當然我們更想知道的是,你們對於這樣子新形態的媒體採買,也有一定的期待,是不是也可以跟我們分享一下?

邵懿文:

先從安吉斯媒體集團來講,我們旗下有很多數位品牌的公司,專精於數位的各個領域,我覺得這對於我們接下來要面臨的數位環境有很大的幫助。比如說我們有Isobar,協助客戶做mobile、做網站,幫助客戶了解自己的消費群眾;同時我們也有媒體及社群的服務,像iProspect會負責整合客戶的資料,並建議客戶從不同的行銷平台、不同的device成立自己的data platform。包含我們剛剛前面提到的媒體行為,如此我們才能去整合單一消費者的觀點,才能夠回過頭來提供客戶一些比較好的建議。

我覺得這是目前很多客戶的需求,因為客戶其實有很多不同的party,資料都是放在不同的櫃子裡面,也不曉得該如何去整合。所以第一步,我認為我們必須幫助客戶整合這些資料、怎麼去看、怎麼去重新檢視。若從整個安吉斯媒體集團的角度來說,我們認為是一個one team的概念,而不是從各自的公司裡面去服務客戶。

過去我們在談的可能是,people to people,或者people to device,而現在是從不同的device跟device之間,透過一些technology深入探究並挖掘更多資料,這些資料要如何從offline到online,從不同的device當中去得到?我認為若藉由所謂的資料整合,都是可以幫助客戶從自己的owned media、購買的方式,或者是social的方法去重新串接在一起,這個也是我們現在希望,能夠嘗試的幫客戶從這個部分去做一些思考,然後重新統整,幫助客戶獲得不同角度上的思考。

精華剪輯影片 Part5

 

媒體進入Audience buying基本功課:資料串接、系統整合、供需媒合

顏玉芬:

其實正確的路往往都是很艱難的,就如同剛剛Freda所說的,從協助客戶從各個不同的面向、資料庫、需求裡面,把這些資料整合起來,給客戶一個正確的概念。這件事情的推動,在現在來說,不得不說客戶越來越有這樣的觀念了,但仍是一個很大的挑戰。就像我自己在看媒體一樣,媒體也必須要去做很多的改變,在這個觀念底下,既然現在廣告主買的已經不是版位、不是impression,而是「人」(受眾)時,媒體無疑的,就得扮演一個要協助客戶篩選,更適當條件對應商品族群的角色才是。

同時媒體也必須透過系統機制,把自己站內的所有各式各樣、可歸納、不可被歸納、各種形式、來源的資料整合起來,看清楚。我認為這就是所謂DMP(data management platform)的系統功能。也就是媒體必須更有系統地蒐集跟分析資料,才能在廣告主投放商品廣告時,對應篩選出更符合廣告主設定之目標對象的露出掌握。而提供這樣的一個媒合的服務功能與資料庫建立,對媒體進入Audience buying這個新的採買觀念來說,我認為只是一個必要的基本功課。

可是這個基本功課,其實非常地艱難與浩大,必須將所有的資料、頁面清楚的收集整合在一起,並建立邏輯分析才能夠達到資料萃取與媒合對應的效果。所以在我們的觀察下也非常擔心,這些困難點會不會也是客戶端與媒體端的阻礙,同時也影響了台灣在推動自動化交易行銷服務平台的困難度?因為事實上我們現在所看到,大部分提供這些服務的都來自國外的廠商。我們想請教一下Freda,在推動這些服務裡,我們所必須要努力的施力點在哪裡?

邵懿文:

我覺得Freya剛剛講的很好。對安吉斯媒體集團來說,其實現在媒體跟我們的關係,不是只有媒體版位,而是更進一步地變成我們的data partner。因為能從媒體上得到資料,讓我們覺得是非常難得與珍貴。但要如何進一步的運用,這是有難處的。我覺得現在最熱門的新職位,應該就是分析師了。分析師在20年、10年前在媒體代理商中是沒有這樣的角色跟地位,其實也就是因應現在大數據時代的來臨,這將是一個很好的銜接,克服數據判讀這個障礙的一個很重要的起點。

未來,分析師能幫助planner從data跟技術的角度去理解,讓data可以為內容跟媒體帶來更好的效益,如此一來才能夠更快理解國外的媒體運用,並將這些運用可以帶到國內來。因此,分析師是一個很重要的接口。我認為這個工作在未來是非常重要的,而且將會是一個很大的突破。

精華剪輯影片 Part6

 

每個廣告主都需要嘗試RTB

顏玉芬:

沒錯,我覺得尤其是本土的媒體,包含我們自己在內,都必須更努力。因為我相信其實對台灣的客戶及代理商來說,一定也更需要local的inventory。而供給這些inventory最大的來源一定來自於台灣的這些媒體們。所以我們也必須要提早做好這些的規劃跟準備,才能夠符合下一階段的媒體趨勢跟需求。我們剛剛談了這麼多之後,我想要回歸到一個非常根本的問題請教Freda,您認為什麼樣的客戶是需要嘗試RTB?

邵懿文:

我覺得任何的客戶都需要。因為其實大部分的客戶最終都會走向電子商務。所以只要未來會有這種商務需求的客戶,更應該即早的從資料的角度,重新檢視現在的數位架構。當然目前已經有大量的電子商務客戶,早已進入,主要是因為他們擁有大量的數據資料,因此當RTB的行銷模式加入時,就較能順利界接起來。

那對於過去還是以campaign波段為主的客戶,可不可以使用?可以。事實上,也蠻多運用在所謂的brand awareness,運用RTB更可以得到較高的效應,只要你抓對精準TA,對於brand這件事,其實target得反而更準確。

所以只要是以audience為主的廣告主,其實並不會有適不適合執行的擔憂。只是就現在的做法上來講,要如何長期地幫助廣告主累積,就我們剛剛所提到的學習、優化、速度和學習曲線,每個category會有些微的差異。但是現在我覺得就必須建立自己在這個部分的benchmark。當未來被大量運用的時候,優化的質量才會陸續出現,如此速度才會更快、效益也會更明顯。

顏玉芬:

我可以理解是因為我們認為一切行銷的目的,其實是為了銷售。但對於媒體來說,媒體本來就不單單只負責成效這件事情,媒體是擁有建立品牌形象的一個功能。但我們會擔心在不斷的告訴客戶,我們將能幫助客戶找到更精準的人,成效有機會更好、成本可能降低,在這樣概念推廣下,反而會被客戶設定為:數位媒體最大的功能就是成效,而忽視了數位媒體在品牌建立的作用性。但是,我認為,正因為畢竟數位媒體penetration rate越高,表示佔據每一個消費者的時間也越來越重要,對客戶、消費者來說,都是一個越來越重要的媒體。所以數位媒體幫助客戶,在品牌形象建立上的角色地位,我相信也越來越不可捨棄。

邵懿文:

我認為在促進銷售中,還有一個相當重要的關鍵就是「品牌力」。廣告主品牌力的強度,還是會直接影響到銷售。對客戶來說,建立品牌,尤其是當客戶最後的目的是為了銷售,品牌的力量就顯得非常重要。我常跟客戶說,其實累積品牌的力量,不會只有單靠某一種媒體就能達成,是必須整合各種媒體,來形塑品牌力。所以回過頭來,就是我們最開頭提到的,所有的成效,不是只有媒體做得好就夠了,包括客戶的網站及資料本身,甚至offline的宣傳也要做得好,這些的總和加在一起,才能稱為你的品牌力。

媒體未來所有的資料是互相關聯的,當我們為客戶重新檢視不同的宣傳做法所帶來的效益時,就會了解該如何重新調配,才能夠真正的達成客戶最後想要的銷售力。例如現在所有的消費者大多在mobile,我們可以幫客戶注意網站是否有mobile的版本?需不需要有新的一些做法?店頭做得如何?產品力夠強嗎?客戶的產品在earned media的social環境裡,消費者是如何談論的?這些資料客戶有沒有好好地傾聽、有沒有運用?…等,這些問題都審視過一遍後,再回過頭來看媒體的行銷該怎麼佈署,此時客戶就不應該只看單純的bought media所帶來的效益是什麼,已經無法從單一的衡量指標去衡量。未來,我覺得必須去綜觀bought media、自有媒體以及社群媒體這三個環境裡面所達成的效果,從這三個指標重新去檢視,那才會真正對銷售有幫助。

精華剪輯影片 Part7

 

數位媒體如何貼近市場需求?快速變化、大步向前

顏玉芬:

其實剛剛也大致提到了,安吉斯會依照客戶不同數位媒體上面的需求,提供給客戶各式各樣不同的媒體工具,身為安吉斯媒體集團數位長的您,是如何從更高的角度來觀察不同媒體工具的發展,以及可以對應不同策略的應用需求?對安吉斯來說,又是如何看待客戶在面對不同數位媒體需求解決方案時的未來佈局?因為客戶有很多的工具可以運用,有很多的目標要達成,若在不同的媒體需求之下,應該都有一些策略的分流。此時您給客戶什麼樣比較中肯的建議?

邵懿文:

我覺得所有的數位媒體工具所產生的資料,都是為了幫助我們去得到insight。data可以轉成insight,insight可以幫助我們去產生更好的idea、content creation,或者是intelligence的做法等等。所以我們鼓勵客戶盡量使用數位媒體工具,找到更多有效的行銷方法。

為何我們要強調透過數位媒體工具,可以即時得到資料的重要性?例如,過去沒有這樣的媒體工具時,可能要透過手工的方式統計,但是往往等到這些資料出爐,已花去大量的時間,而最好的行銷宣傳時間點也消逝。所以藉由數位工具,是能更快地幫助我們去找到下一步的趨勢與消費者insight結合,更能幫助我們做更好的媒體決策。不過,當這些數據結合後,其實與客戶說明上還需要一段溝通的過程。老實說,就像我們現在看到Facebook在台灣已經發展這麼多年了,但大家在談的還是粉絲數。可是就我們來看,內容才是最重要的,因為我們必須透過社群媒體、去傾聽消費者到底說了什麼,才能結構性地給客戶一些建議,進而延伸到所謂的Social CRM這件事。

所以我覺得對安吉斯來說,比較長期在數位媒體上的佈局是,第一,不管今天是local或是國外的媒體工具,我們必須要去嘗試及運用;第二,是數據判讀上的加強,我們會儘量地去從內部培養這樣的talent。當這些都被建立起來之後,就如同我們剛剛前面提到的,從data到insight到idea內容的產出,以及新的媒體運用,若串接起來,這就是未來代理商必須要提供給客戶的重要服務範疇。

顏玉芬:

看似提供不同的服務,但事實上就是協助客戶在不同資料源上做全面性的彙整,並提供給客戶一個更周延且完整的建議。我自己看數位媒體的發展是,數位媒體要非常貼近市場的需求:「快速變化、大步向前」。就像我們過去談數據力對消費力的作用、影響時,就談到未來可能是一個C to B概念,所謂C to B的概念就是:以消費者主導商品的規格跟需求。從過去消費者被動地接受訊息演變到今天,其實就是「以人為本」的概念。也因為廣告主必須鎖定受眾及成效的提升,身為媒體的我們,也必須把消費者看得更清楚。當這件事不斷的被提起與期待,市場將慢慢的走向自動化交易行銷平台模式。這些都是數位媒體在採買、整個營運概念上一個重大的變革。

對媒體來說,一方面必須要回歸基本面,把自己的資料、消費者看清楚;另外一方面還須提升自己的角色,來看全球區域性的流量分配跟佈局。我覺得這樣才有更大的機會把效益擴大,最終也才能夠落實幫客戶找到更對的人。

對廣告主來說,我們期待的是廣告主要多一點耐心、信任與挑戰,因為其實我們也不斷地說,在這個過程,廣告成效的學習是需要學習曲線的。每次在談大數據的時候,我們難免都會說到:「不要問為何如此,正因為之所以如此」。另外,由於未來目標導向的媒體策略將更為明顯,因此客戶必須從源頭就要很清楚自己的marketing issue,並對代理商的分析與數據的提供,要有更多的信任,如此marketing issue才能掌握得更精準、更明確。

這些都是接下來,不管是媒體、廣告主、代理商,分別各自要去努力的方向。我也相信這些改變會引領數位媒體整體產業,走向更具市場及整合性的趨勢。非常熱情地期待,數位媒體即將呈現的嶄新面貌、以及客戶納入更多的信任跟投注。今天也非常謝謝Freda來跟我們聊一聊這個全新的概念,最新的整合平台的趨勢跟發展,謝謝Freda。

精華剪輯影片 Part8

出自域動行銷

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從生成式AI到代理式AI,不可輕忽的五大關鍵趨勢與致勝訣竅
從生成式AI到代理式AI,不可輕忽的五大關鍵趨勢與致勝訣竅

代理式AI將驅動產業創新變革與升級,對此,研究機構Gartner預測,截至2028年底,33%的企業應用軟體將整合代理式AI功能,至少15%的日常工作決策將改由代理式AI負責,以及三分之一的生成式人工智慧互動將改由行動模型與自主代理完成,同時,加速協作型 AI Agent出現與普及。
面對勢不可擋的AI浪潮,Google Cloud搶先布局市場:不僅提供含括AI優化基礎架構、AI模型、可互通的AI代理等高度整合AI雲端技術堆疊,更攜手CloudMile萬里雲等夥伴協助不同產業客戶發揮代理式AI的綜效。

不可輕忽的五大AI趨勢

隨著雲端與人工智慧等創新科技成為企業創新變革的關鍵基石,想要極大化科技綜效、搶先布局未來,不可輕忽五大AI趨勢:

趨勢一:AI Agent蓬勃發展。

生成式AI已從單純的處理提示(Prompt)轉變成具備模組化、自主化與協作化能力的 AI Agent,Google Cloud 更透過年度旗艦活動介紹超過 600 個 AI Agent 與跨產業應用案例。

Google Cloud 台灣總經理陳愷新表示:「因應用途的不同,Google Cloud 推出客戶代理(Customer Agent)、員工代理(Employee Agent)、創意代理(Creative Agent)、資料代理(Data Agent)、程式碼代理(Code Agent)與資安防護代理(Security Agent)六大類 AI Agent,協助企業提升營運效率、員工生產力、資安防護,進而加速產業創新。」

萬里雲 x Google Cloud_Podcast
Google Cloud 台灣總經理 陳愷新
圖/ 數位時代

趨勢二:多模態AI應用普及。

企業開始透過多模態AI整合文字、圖像、音訊與影片等資訊,讓 AI可以模仿人類學習方式,以更精準且自然的方式輸出與互動。

趨勢三:AI驅動輔助搜尋崛起。

透過生成式AI賦能,企業搜尋模式可以跳脫關鍵字,改以多模態輸入與對話提示等方式互動,讓使用者可以快速找到所需資訊並因應權限優化知識搜尋成效。例如,玉山銀行整合 Gemini 模型與內部知識管理系統,短短 3 個月推出「金融業務聊天機器人(金秘書)」,大幅縮短分行人員解決複雜客戶問題的時間,以及減少內部教育訓練負擔。

CloudMile萬里雲創辦人暨董事長劉永信表示:「Enterprise Search 不僅能打破孤島、快速連結Google Workspace、BigQuery、Looker、SAP、Salesforce 等內部系統與資料來源,還可以進一步提高企業內部搜索相關知識的效率。」

趨勢四:AI 輔助顧客體驗優化。

透過AI驅動的全通路個人化行銷,以無縫消費體驗提升零售業營收、效率跟提升客戶忠誠度。例如,CloudMile 萬里雲整合最新 AI 人臉檢測、表情辨識技術、服裝顏色分析與圖像標籤,以及串連 Google Workspace 雲端應用,打造出獨一無二的 AI 旅行推薦體驗服務 AI 魔鏡,消費者只要站在互動裝置前自拍,系統即會依照臉部表情與穿衣風格自動生成個人化旅遊行程與亮點,大幅提升選旅效率與便利性。

趨勢五:以 AI 加強資安防護。

面對AI帶來的嶄新、增強的安全攻擊,如深度偽造(DeepFake)攻擊與攻擊頻率增強等,企業除可以藉由 AI 增強現有安全系統,還可以透過偵測威脅、保護資料、識別潛在風險等方式對抗深度偽造與假訊息等釣魚攻擊。

「AI 與雲端將成為企業營運的關鍵基礎設施、發揮相輔相成的綜效,此外,也有助於企業加速業務創新與發展數位經濟生態圈,進而鞏固企業競爭力。」劉永信認為,透過 Google Agentspace 提供的多代理協作機制,企業不僅可以整合工作流程,還可以進一步優化模組設計與完善安全治理,讓 AI Agent 進入企業日常營運場景,在這個過程中,若進一步結合 A2A 協定(Agent-to-Agent Protocol),AI Agent 將不僅是單一任務執行者,可以相互溝通,型塑嶄新的企業虛擬團隊,讓企業能以更敏捷的人機協作模式回應市場與顧客需求。

3關鍵 X 5指標,助企業加速代理式AI落地與極大化綜效

劉永信表示:「Data Anywhere 是企業發展代理式AI的關鍵基礎,具體實作方式是從資安(Security)、人工智慧(AI)與雲端財務管理(FinOps)三個關鍵面向切入,型塑具備自主強化的『AI 優先』營運模式以優化創新轉型成效。」例如,企業需要一個含括雲端、邊緣、地端的數據同步與治理框架以確保數據即時性、隱私性、合規性與安全性。

萬里雲 x Google Cloud_Podcast
CloudMile 萬里雲集團創辦人暨董事長 劉永信
圖/ 數位時代

除了以 Data Anywhere 為基礎打造的 AI First 營運模式,Google Cloud 建議企業可以從 5 個關鍵指標選擇平台與合作夥伴:第一是平台服務是否含括全面 AI 技術堆疊,讓企業可以因應需求挑選所需的基礎設施、平台、模型與商業應用;第二是提供企業客戶多元選擇,包括選擇自行開發或者是以既有服務進行客製化開發,以及可以彈性選擇平台提供的 AI 模型、第三方 AI 模型與開放原始碼服務等。

第三是確保雲地、新舊系統的互通性,例如,Google Cloud 不僅在 2019 年推出混合雲管理平台 Anthos 服務,更於日前推出 A2A 協定協助企業打通、協作各個 AI 代理,以及推出 Google Agentspace 協助企業集中化管理AI代理與透明化營運成效等。第四是平台是否有支援開放標準與應用程式介面(API)等機制,讓企業客戶可以因應業務發展彈性串聯與擴展應用範疇。第五是確保平台提供的是負責任的AI以及提供與時俱進的安全防護機制,例如 Google Cloud 便積極深化在深度偽造防護(DeepFake Defense)的能量。

展望未來,隨著 AI 的推陳出新與日趨普及,Google Cloud 除會因應市場需求持續優化平台服務,也會攜手 CloudMile 萬里雲針對產業客戶需求提供最佳服務,以產業專屬、軟硬整合的方式發揮智慧化人機協作的綜效,實踐生態圈共贏。

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