Criteo大數據運算速度比Twitter快,推出跨裝置重新定向廣告
Criteo大數據運算速度比Twitter快,推出跨裝置重新定向廣告
2014.09.30 | 行銷

瞄準台灣電子商務的爆炸性成長,以及智慧型手機的成熟市場,橫跨全球130個城市的網路營銷廣告公司Criteo,鎖定台灣市場的行動購物潛力,Criteo東南亞地區董事總經理齊藤裕子特地從新加坡來到台灣跟媒體見面,表達她對台灣市場的重視。

Criteo早在2005年成立,一開始是在電商網站上可使用的推薦引擎,但並沒有很好的收益,2009年轉型為用推薦引擎做重新定向(Re-targeting)。去年9月IPO,從重新定向來的收益約為6億2千萬美元,連續16季留客率高達90%。

enter image description here
(圖說:台灣電商成熟、智慧型手機使用率高、行動購物轉換率高,Criteo東南亞地區董事總經理齊藤裕子看好台灣行動商務市場。圖片來源:郭芝榕攝影。)

齊藤裕子說,97.5%使用者沒有做任何購買就離開電商網站,電商網站往往砸下重金想吸引消費者,但卻效果不好。她進一步指出,只看瀏覽量是不夠的,使用者能否真的購買才重要,因此要看轉換率。

Criteo推出重新定向,只針對在電商網站瀏覽、購物的使用者,利用績效性展示廣告,成功地再次把使用者帶回網站消費。齊藤裕子舉例,「績效性展示廣告對電商的重要性,就像渦輪引擎之於車子。」利用即時資料分析和預測技術,可在網頁上的橫幅廣告推播個人化的廣告,把廣告在對的時間、對的地點,投放給對的使用者。使用者點選個人化動態廣告的次數高於相較靜態展示廣告6倍,例如:跟以前相比,法國休閒服飾網站Aigle的客戶量成長了25%。

三大引擎處理大數據,重新定向

技術導向的Criteo,有40%員工皆為研發人員。Criteo很倚重大數據,一共有2千台伺服器、6個資料中心,處理速度快,可同時做17萬筆資料的RTB即時競價,每秒可處理高達1萬3千張的圖片,比Twitter每秒處理的資訊還要多。

使用三種引擎處理從客戶網站所得來的大數據,並做精準推播。第一、預測競價,會蒐集發佈商的績效,包括使用者看了什麼產品、哪些發佈商的績效好…等等,進而預測要在什麼空間發佈對使用者有效的廣告。第二、推薦引擎,呈現出相關性的產品,齊藤裕子說,有看過Criteo投放廣告的使用者,其中有60%最終買的東西是被推薦的產品,而非使用者一開始想買的。第三、動態文案,用A/B測試(註1)測出可以吸引使用者目光的色彩、編排及文案。

行動商務帶動跨裝置重新定向

隨著行動商務日益崛起,Criteo從PC購物網站的重新定向,由於PC和行動辨別不出是否為同一個使用者,所以這一年半來轉到行動裝置的重新定向,又進一步推出跨裝置重新定向的解決方案。

與PC端記錄電商購物網站的使用者cookie不同,Criteo電商客戶在網站上放像素和標籤,蒐集網站使用者的資訊,並要求使用者使用E-mail。Criteo只會收到加密過的E-mail資訊,並不會蒐集名字、E-mail等可辨識個人身份的資訊,進而做到重新定向。

由於Criteo跟很多廣告主合作,匯集大量加密的使用者資訊,同一個E-mail只要蒐集一次資訊,形成Criteo特有的生態體系,由每個客戶都提供一點點資訊,拼湊出更完整的使用者圖像。這對跨裝置的數位廣告來說是很大的突破。

除了Android和iOS之外,先前Criteo併購可以做到App內廣告(in-App)的AD-X Tracking,也支援App內的廣告。雖然不使用cookie,但強調App與PC會有相似的使用者經驗,使用者只要看過某個產品,即使已跳去瀏覽別的網站或App,使用者也會在別的網站看到相同的產品廣告。

看好台灣市場,Criteo鎖定台灣行動商務

Criteo在東南亞的9個市場提供服務,齊藤裕子是區域負責人,她說,「亞太地區的營收占全球的20%,每季度成長率超過40%。我們對台灣市場非常看好,台灣的成長率是東南亞9個國家中的前三名。」一年前剛設立新加坡辦事處時,只有齊藤裕子一位員工,後來增加到10名員工。目前在台灣最大的客戶是Yahoo!奇摩購物中心及Agoda。由於太看好台灣市場,Criteo特別在台灣雇用一名員工,開發中文市場。

齊藤裕子指出,台灣是非常有吸引力的市場,除了電商發達,廣告主和使用者對電商很熟悉。此外,她與台灣廣告主互動的經驗發現,目前已有30-40%流量從行動裝置來,顯示台灣對行動商務的需求愈來愈高。雖然台灣是成熟市場,但不代表不再成長,尤其在行動商務上,還有很多公司要加入電商戰場。

往下滑看下一篇文章
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

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓