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專為數位圖像廣告打造,360度解決品牌的廣告素材困擾

廣告策略、創意分析、視覺洞察
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品牌專屬視覺檔案

數位渠道上的視覺形象一致,倚靠的是Logo、字型應用、色盤。Massimo 以品牌形象做為平台核心,面對各種廣告媒體、不同人員操作,依舊保持素材產出的一致,發揮最大品牌價值。

  • LOGO:設定品牌LOGO作為最主要的品牌識別,每一個LOGO在廣告上的曝光,都是累積品牌資產的助力

  • 字型應用:固定的字型應用是維持品牌一致性的關鍵,透過文字處理在線上渠道鞏固品牌個性

  • 品牌色盤:以固定的品牌用色裝飾常用的行動呼籲、背景、文字等元件,讓品牌形象在每一張數位廣告素材裡依舊鮮明

廣告素材自動生成

流暢的產圖流程所帶來的製圖效率是有效執行行銷策略的關鍵,自動化生成銜接設計與廣告投放流程,讓廣告投放人員可以妥善利用內部所有設計資源,自主產出廣告素材。

  • 元件式設計:以「元件」作為廣告素材的組成要素,透過元件重組自動產出符合各媒體版位的素材,以高效率製圖實現圖像廣告「千人千面」
  • 多規格廣告圖生成:多規格的廣告投放能提升曝光,當排版編輯長時間消耗人力,透過相同元件標籤,一次性生成符合各平台的素材,提升製圖效率
  • 商品圖合成:使用專業軟體進行大量圖片合成,在汰換率高的商品廣告製作流程裡顯得勞師動眾。透過自動產圖一次性大量處理同性質圖片,才能達到製圖效率的提升
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圖像廣告要素分析

廣告成效分析中,「創意」往往被認為無法以數據衡量,卻是影響成效的重要因素。透過大數據分析廣告素材與成效關係,能夠找出創意影響廣告成效的關鍵要素,成為廣告優化過程中的重要依據。

  • 素材特徵影響:廣告圖像的設計手法和內容為廣告的「素材特徵」,它們會引起品牌受眾對廣告不同的情緒反應。透過分析素材特徵的影像力,就能更準確的執行廣告素材的製作,優化廣告成效

  • 設計手法分析:廣告素材後製的手法給予原有的攝影不同的呈現,使用的排版方式、特效、比例、用色、構圖經過分析,一別以往主觀的設計決定,展現數據導向的決策流程

  • 圖片內容分析:透過解剖廣告素材的內容結構,例如:攝影方式、內容、情境,分析出未來對廣告成效有利的圖片內容

廣告素材自動優化

利用大數據建立機器學習模型,讓廣告素材在被投放之前也有數據衡量基準,並且加入演算法生成更多成效優異的廣告素材,使好的視覺不斷傳承。

  • 優化目標:不同的行銷階段所執行的企劃會有不同的成效指標,透過品牌所累積的廣告素材、投放策略、和成效數據交叉分析,即可為機器學習訂定優化目標
  • 成效預測:曝光率、點擊率、轉換率之間成效息息相關,各自在優化轉單上各有貢獻。透過大數據建立機器模型所建立的成效預測工具,即可幫助廣告主在投放之前篩選出優於過往的廣告素材
  • 優質素材繁衍:應用以達爾文的適者生存論衍伸的演算法,淘汰對廣告優化目標沒有貢獻的素材特徵,將優秀的特徵保留、配對,產出成效更佳的廣告素材第二代
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