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重點新聞(0708~0721)
#影像生成AI #社群媒體行銷 #產品圖背景生成
Pinterest推出個人化圖片背景生成功能,背後技術是自行訓練的圖像生成模型
圖像類社群媒體Pinterest推出個人化圖片背景生成功能,能根據不同使用者,為同一張商品圖片生成不同背景。舉例來說,過往數據顯示喜歡北歐風的使用者及喜歡工業風的使用者,瀏覽同一張椅子時會看到不同背景。此功能不僅能減少廣告主設計和製作商品圖片背景的成本,更能直接做到自動化精準行銷。
此功能背後技術是Pinterest自主開發的文字轉圖像生成模型Pinterest Canvas。這是一個潛在擴散模型(Latent Diffusion Model,LDM),Pinterest預計用此模型為基礎,微調出更多不同圖像生成功能。此模型訓練素材包含Pinterest圖片標題、描述、SEO用替代描述等,共15億個文字-圖片對(Text-image pair)。
#數據整合 #行銷用AI #可組式CDP
Martech之父:完整整合不同數據來源的「數據層」將成為Martech及行銷用AI的基礎
延續先前對行銷領域AI發展趨勢的剖析,Martech之父Scott Brinker進一步提出,企業IT基礎架構內統一數據層,是與高可用性API同等重要的先決條件。他說明,API是AI代理人橫跨不同系統作業的基礎。整合了企業不同系統數據的統一數據層,則是這些AI代理人根據個別企業狀況做出適當決策的基礎。
他進一步指出,從企業端及廠商端,都能看出從企業層級整合數據是一大趨勢。根據他與另一個研究組織Martech Tribe進行的2024行銷科技可組性大調查,高達71%企業有整合不同Martech到企業內至少1個數據倉儲或數據湖,且其中61%有將過半Martech產品整合進企業統一數據層。
從廠商端產品來看,直接整合於數據倉儲內,不須再拷貝數據進CDP的「可組式CDP」,近一年開始獲得市場矚目。同時,數據處理及行銷科技業界巨頭,紛紛開始支援以零拷貝方式整合其他生態系系統的數據,並持續在自家系統內整合更多行銷類AI應用。這些商品和做法,都是為了鎖定企業在主要數據倉儲就能存取其他系統數據,並應用行銷類AI產品的需求。
#飯店專用CDP #PMS數據
TrustYou推出專為旅宿業設計的CDP,特色是可整合PMS並針對飯店需求設計介面及欄位
目前,CDP主要由手握大量第一方顧客數據的零售及金融業所用,許多功能也針對這些行業設計,變相對其他同樣手握顧客數據的服務業形成導入門檻。鎖定此痛點,TrustYou推出專為旅宿業設計的CDP,特色是原生支援酒店物業管理系統(PMS)──相當於旅宿業ERP──且介面、事件、數據欄位等都是針對旅宿業業態所設計。
舉例來說,在此CDP,會看到空房率、訂房來源及行為、報到退房時間、Morning-call等數據欄位和事件,還有針對這些事件設計自動化行銷的預設模組,例如在取消訂房後推播慰留及行銷訊息。儘管許多適用跨產業的CDP具有高度客製化彈性,但許多旅宿業IT人力並不充沛,IT體質也不算健全,未必有能力為了導入CDP而快速整合或改動不同系統。TrustYou完全針對旅宿業需求來設計CDP,正是希望能降低導入門檻和減少客製化需求,來吸引這些旅宿業者使用。
#B2B行銷 #系統上雲
研華科技導入雲端Martech解決方案的經驗教訓
IPC巨頭研華科技數位行銷長李昱弘近日於一場活動中分享自家B2B行銷數位轉型經驗及經驗教訓。他們他們大規模導入雲端行銷解決方案,期望整合企業內數據、管理B2B業務和行銷作業、分析潛在客戶旅途及背後意圖、導入報價管理系統來管理折扣、平均成交價等指標。這個歷程中,他們也經歷了不少挑戰和習得教訓。
轉型歷程中,研華最常面臨的抱怨是,系統大規模上雲造成客製化彈性下降。李昱弘表示,過往系統在地端時,研華有能力因應需求,快速開發或改動系統。花大錢購入雲端系統後,客製化開發反倒必須花上更長時間。因應此情況,研華必須對員工溝通地端與雲端系統間的運作差異,同時調整客製化開發流程,確保徹底釐清開發需求後才能提交。
另一個重要教訓是,要因應不同產品或平臺的數據處理成本,來設計系統架構。他進一步說明,有些Martech產品或平臺,要儲存或轉化數據的收費明顯較高,雖然直接將所需資料匯入並就地處理,是直觀且符合該系統使用者需求的做法,但也會產生鉅額成本。使用這些產品時,應使用其他數據處理成本較低的系統先清洗、轉化原始資料,再匯入其他領域專門Martech來進行最終處理。
#CTV廣告 #行銷成效追蹤
IAB調查:數位影音廣告市場持續二位數成長,成效追蹤難題仍在催生多種另類測量方法
美國互動廣告協會發布2024影音廣告支出報告,美國數位影音廣告市場將延續多年來二位數成長趨勢,2024預計成長16%,來到620億美元。不過,就算在全球最大、最成熟的數位廣告市場,美國廣告主也面臨難以追蹤跨通路行銷成效的困境。這個現象在影音廣告領域尤其明顯,這是因為,影音廣告是成長力道最大的市場,且近年廣告支出流向許多新興通路,例如串流平臺、短影音、CTV等。
沒有統一有效的行銷成效追蹤方法,使廣告主轉向不同追蹤方法,包括利用AI產品、統計歸因、多點歸因模型(MTA)、跨裝置測量、行銷組合模型(MMM)、埋入像素追蹤、自動內容辨認(ACR)、受眾注意力指標統計、跨平臺ID、埋入SDK或追蹤碼等等。不過,這些做法中,就連最熱門的項目都只有37%廣告主採用,意味著業界中沒有公認真正有效好用做法,是企業投資影音廣告的隱憂。
#生成式AI #影音生成
微軟揭露正在開發根據企業網站生成廣告用影片素材的功能
微軟透露正在開發影音廣告素材推薦功能,這是他們旗下廣告平臺新生成式AI功能,輸入企業網址,系統讀取頁面後,便會生成建議影音素材,供行銷人員挑選、剪輯。接著,在同一個介面中,行銷人員便能挑選受眾及出價策略,並投放廣告。
此功能未正式上線,微軟也沒有揭露更多運作細節。不過,他們表示近期將先應用此功能於聯網電視(CTV)廣告。
更多Martech動態:
1. 萬里雲發布免費Threads帳號數據分析工具,呈現受眾輪廓、瀏覽流量、被引用與轉發次數等數據圖表
2. Linkedin的AI廣告策畫及受眾挑選輔助工具Accelerate預計今年秋天於全球正式推出
3. Meta推出Reels overlay ads,在短影音上增加外部連結和CTA等行銷元素
4. Meta推出Threads Web Intent API功能,使外部網站能直接嵌入Threads內容以增加社群媒體互動
資料來源:iThome整理,2024年7月
責任編輯:郭又華
圖片來源:Pinterest、Chief Martec、IAB、Microsoft
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