讓廣告精準命中!RTB實時競價與重定向廣告的應用
讓廣告精準命中!RTB實時競價與重定向廣告的應用

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

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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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