讓廣告精準命中！RTB實時競價與重定向廣告的應用|數位時代 BusinessNext

上一篇我們了解了RTB(實時競價)廣告的發展歷程。本文將針對RTB 與 Retargeting(重定向) 的結合使用方式作說明。這兩個廣告技術，可以幫助廣告主命中消費者，大幅提高廣告效益。讓我們一起來了解它們的運作方式。

RTB (Real Time Bidding)實時競價的運作

RTB 實時競價廣告說明

假設一家汽車公司的目標族群是居住台北、30-35歲的白領男性。當他到訪網站時，電腦(AD Exchange)在判斷出這位用戶的特徵後，即會把此特徵告訴廣告主僱用的DSP廠商。

DSP (需求方平台)就會根據廣告主擬定的競價條件出價，競標成功後就能對用戶進行廣告展示。整個過程的背後其實有龐大的運算，但在用戶眼中似乎一瞬間就完成了。

Retargeting 重定向技術的運作

Retargeting 重定向運作說明

Retargeting的功能主要針對曾經到訪過你的網站，卻沒有成交的人展示廣告。假設有一位用戶到訪你的網站，但在看了一些商品後卻遲遲沒有下單就離開了。這時Retargeting的技術就能夠捕捉這名訪客的身份(Cookie)，然後特別針對這位訪客投放廣告。無論她上哪個網站，都能對她投放你的廣告，試圖將她導回商品頁面完成購買。

掌握用戶樣貌提升廣告效率

RTB與Retargeting掌握用戶面貌

在過去，廣告主都去分眾網站(niche websites) 採購廣告版位來作曝光，但由於不知道真正點廣告的是誰而造成浪費預算。現在透過RTB競價方式和重定向技術，廣告主就能夠精確掌握用戶樣貌，直接採購特定特徵的人群，進而強化廣告效率，精確使用廣告預算。

重定向的實際應用

重定向技術的實際應用

重定向技術可以運用在3個方面：

●「個性化」重定向－根據瀏覽頁面的比例來分析訪客興趣，分析訪客購買了什麼，然後對他投放周邊/相關商品廣告
●「商品」重定向－分析訪客瀏覽過的單一商品，例如：玫瑰化妝水，然後投給該訪客其他的「化妝水」廣告。或分析訪客瀏覽過的商品品類，例如：玫瑰化妝水，然後投給該訪客其他的「玫瑰」保養品廣告
●「購物車」重定向－分析有放入商品至購物車卻沒有完成結賬的訪客，然後提醒他有喜歡的東西還沒有結賬、商品有新的活動、或投放不同品牌的相同商品。

重定向廣告的4個目標

重定向的4個目標

重定向廣告可以根據以下4種情況鎖定用戶：

● 來過網站的人
● 根據離開網站時的頁面，投遞該商品廣告
● 把商品加入購物車，但尚未購買商品的人
● 依照訪客來訪時間，在特定時限內(如2週內)做投遞

掌握更多的訪客特徵

掌握訪客特徵

ADPartner 的ALL X的技術有能力分析與提供更多的訪客特徵，包括：

● 訪客人口屬性－性別、地域、來源媒體、訪客找回、時間控制、頻率控制
● 訪客行為屬性－站內搜索、購物車、列表頁、首頁、收藏評論、新註冊、單品頁、類別頁
● 訪客興趣愛好－3C、運動、旅行、汽車、家居、娛樂、時尚、電影
● 訪客角色屬性－聯合登錄、是否註冊、入站設備、入站關鍵字、入站次數、登入次數

ALL X能獲得並提供上述真實的後台數據，不僅在收費上有真憑實據，也能幫助廣告主建立客戶的行為模式，充實CRM(客戶關係管理)資料。

結語

RTB 與Retargeting兩項技術的結合，使網路廣告從購買「廣告版位」的時代，進化到購買「精準族群」的時代。廣告主可以辨認屬於自己的族群，向對的網站訪客投放廣告，有效運用廣告預算，大幅提升網路廣告的回報率。

完整資訊圖表：http://www.adpartner.me/retargeting.html

出自Inbound Journals

生成式AI自2022年推出至今，已在全球蔚為風潮，世界各國政府、企業無不致力從中找尋各種新應用。台灣是全球半導體產業的重要聚落，也有健全的資通訊產業，自然無法置身事外，正朝「百工百業用AI」的目標邁進。為了尋找兼具AI實戰經驗、國際視野與雙語能力的AI產業創新人才，由電子時報DIGITIMES主辦、國家發展委員會合辦，以及雲端技術領導者Amazon Web Services（AWS）作為AI技術支持夥伴的第二屆「雲湧智生：臺灣生成式AI應用黑客松競賽」，於4月26、27兩日正式登場。本屆賽事由企業出題、參賽團隊解題，題目包括Cooler Master的「智競工坊」、中華電信的「韌性未來」、台新金控的「金融創新」、東森購物的「零售創新」、長春集團的「石化智造」、研華科技的「邊雲智控」、華新麗華的「智慧製造」、橘子集團Vyin AI的「AI偶像」，分為黑客和創意交流兩組競賽。

本屆賽事共吸引400多位來自全台各地的學生、開發者和社會人士，組成100組團隊報名與會，較去年的參賽人數足足增加一倍。100組團隊展現絕佳的技術與創新能力，在兩天之內，提出他們對產業命題的創意解方。

圖／數位時代

連結政府、產業、開發者跨域挖掘生成式AI機會

AWS 指出，生成式AI問世以來，企業積極從中探索機會，都想知道如何透過AI降低成本、提高生產力和營利。AWS擁有全台最大的開發者社群，在此次競賽中，連結了政府、產業和開發者，一方面提供生成式 AI 基礎模型託管服務 Amazon Bedrock 上的 Amazon Nova、Anthropic Claude 3.7 Sonnet 等高效能基礎模型及技術資源，同時藉由和大家在一起的兩天時間，一同集思廣益，看看能怎麼在生成式AI的道路上，跨域協作、激發新火花。

細看各組參賽隊伍，不僅將自動語音辨識服務 Amazon Transcribe、文字轉語音服務 Amazon Polly、軟體開發的生成式 AI 助理 Amazon Q Developer 等各項工具用得純熟，還大膽挑戰、勇於嘗試各種創意。像是來自台灣大學電機工程、資訊工程、土木工程、生物機電工程學系的五位大三學生，因為被分到賽前不太熟悉的研華科技，必須處理邊雲整合議題。團隊透露，過程雖然緊張，卻是全新體驗，「要結合硬體跟軟體，是我們組的一大挑戰，但我們最後還是克服了！」

被安排到東森購物、以「零售創新」為題的團隊「我柚吳嚴儀隊了」，是由四位政治大學資訊科學系的三年級學生組成。團隊讓AI利用已知的客戶對話紀錄、星座等資訊，判斷對方的MBTI，再讓對話機器人以盡量符合顧客性格、喜好的方式對話，「現在大家都喜歡用MBTI分析性格，所以我們認為應用在銷售上，可能會是不錯的手段。」

團隊表現驚豔技術、創意兼具

「創新地運用MBTI人格分析，研究客戶喜歡什麼、是什麼樣的屬性，讓機器人更貼近客戶，等於運用心理戰來銷售，是很棒的點子！」東森購物大數據副總經理周玫芳不吝讚賞參賽團隊的表現。由於東森購物原先便將全受管的機器學習服務 Amazon SageMaker，用在電話行銷的業務上，取得良好成效，此次作為出題企業，希望能有更進一步的應用，像是將AI當成銷售人員的助理，甚至取代銷售人員，進行精準銷售。她特別提到，團隊的想法都足夠周延、縝密，技術的串連與應用也相當創新，有些組別還會細分銷售階段，再訓練不同階段的機器人，與客戶對話，並克服了AI的延遲問題，令人眼睛一亮。

本次吸引最多團隊解題的橘子集團策略長暨Vyin AI負責人陳冠宇也特別分享：「我們一直專注於商業端，想著要怎麼去解決品牌方跟偶像間的問題，但年輕人更多從粉絲和偶像之間的互動來發想，細節的體驗讓我們很驚豔。」學生們不同的思考角度，給了他研發上的很多創新激盪。

圖／數位時代

對於參賽團隊的表現，橘子集團策略長暨Vyin AI負責人陳冠宇同樣感到驚豔。橘子集團看好生成式AI能改變娛樂產業，影響偶像、粉絲跟品牌間的互動，因此近來推出為偶像名人打造虛擬偶像「Vyin Star」的新服務與產品。此次競賽中，橘子集團也以「AI偶像」為題，期待年輕的開發者發揮創意，包裝AI偶像的體驗。結果，有團隊認為，偶像和粉絲並非單向互動，粉絲其實可以影響偶像，達到「雙向成長」；有參賽團隊說，AI偶像可以有部分偶像的靈魂，卻未必要複製偶像本人，還可以注入更多品牌元素；還有團隊發想出線上線下的體驗串聯，「我們一直專注於商業端，想著要怎麼去解決品牌方跟偶像間的問題，但年輕人更多從粉絲和偶像之間的互動來發想，細節的體驗讓我們很驚豔。」陳冠宇透露，不少參賽學生主動詢問暑期實習機會，橘子集團也動員人資前來現場，期待接下來能與更多年輕世代交流。

逾400人參賽探索未知、貢獻一己之力

本屆賽事共吸引400多位來自全台各地的學生、開發者和社會人士，組成100組團隊報名與會，較去年的參賽人數足足增加一倍。經過前期的企業數據工作坊、AWS生成式AI示範工作坊等豐富培訓課程，以及兩天的黑客松競賽後，100組團隊均展現絕佳的技術與創新能力。

最終，「黑客組」由「風中凌亂」、「Cloud Ninjas」、「水獺叩艇」、「Alpha三人行」、「板上有名」、「雲科網管」、「AWS黑肉鬆」等團隊取得優勝；「創意交流組」的優勝則由「去找另一隊復仇」抱走。獲獎團隊可獲得33萬元的總獎金和企業實體面試資格。

AWS台灣暨香港總經理王定愷強調，身處技術快速變化、風起雲湧的世界，未來存在諸多不確定性，需要人類共同探索未知，找出答案。而透過黑客松競賽的舉辦，AWS在提供AI技術支持之餘，也連結了產業、官方、新創與開發者社群，「相信透過彼此連結，我們能在生成式AI的發展道路上，不僅推進台灣的經濟發展、產業轉型，甚至對於人類的文明進展、創新應用，也貢獻台灣的一己之力。」