奇文共賞。
很久沒在fb發長文,現在大多在instagram ➡️ rpgtaiwan 出沒,有興趣follow的歡迎上車,但這次看到這篇奇文實在酷,節錄幾段奇文重點給大家,我一邊看一邊嘖嘖稱奇,覺得台灣一定有平行宇宙啦!
🤔奇文節錄之一:
「?te壞特,你看她的藝名,跟她昨晚的打扮,是不是都難以理解?說真的,我在我的門診還蠻常看到這樣idiosyncratic的打扮。沒有必要!」
🙋♂️我的個人意見:
先講藝名,我先講我認知的可能性,有可能是隨性為之,也有可能是因為現在是個網路時代,藝名用特殊拼法,在career stage前期,搜尋時會更準確的導向對使用者來說有意義的資料,有很多人都這樣設計的啊比如The Weeknd也是少一個e
打扮這就是個人觀感了,我予以尊重,但當她的打扮數以萬計的?te粉沒有不理解,而且整個網路世代多數人都能說出些藝名設計的脈絡可能性時,我是覺得文章內的「沒有必要」才真的是沒有必要。
🤔奇文節錄之二:
「但我必須說,?te壞特雖然才華洋溢,創作與演唱都是能量充沛,還必須找到自己的unique風格,而非只是idiosyncratic。差在哪裡?她現在的整個表演,脫離聽眾太多了,沒有跟台灣的音樂環境有所碰觸,原因可能出在被國外音樂拉走了。」
🙋♂️我的個人意見:
「沒有跟台灣的音樂環境有所接觸」,所以?te在眾家串流平台累積破千萬的點聽流量跟去看她現場的人潮?那些都是看到鬼膩啦?
🤔奇文節錄之三:
「這裡沒有要談羅大佑,就只是要說:簡單講,他是台灣流行音樂的第一名。他屬於什麼年代?八十年代是最好的年代,此又是明證。台灣流行音樂在周杰倫以後已經沒有大家,二十年了。」
🙋♂️我的個人意見:
羅大佑屌,周杰倫也屌,現在這個分眾世代大家都可以做自己,也很屌。你聽你的鳥鳴,我看我的日出,彼此都有等量美的感受。我是覺得社會有多元審美觀是一種進步啦!
要拿自己同溫層推廣到母體很容易有偏差,要不要去問問看流行音樂主力消費群15~25歲這批人,看看他們比較認識羅大佑還是?te? 啊就不能這樣比嘛!
🤔奇文節錄之四:
「蛋堡,Soft Lipa,杜振熙。也是idiosyncratic,取了那麼多名字,彼此沒什麼關聯,而且也沒有任何一個響亮起來。這還不夠,他在今年得獎致詞裡,又多了一個「任性的人」封號。拜託,「任性的人」,有什麼特別嗎?這就是個任性的時代啊,大家每天都在網路上任性亂寫啊!」
🙋♂️我的個人意見:
先不講嘻哈中使用aka的文化被當成塑膠,所有脈絡只以一個「idiosyncratic」帶過;一個華語饒舌屆當代傳奇的音樂人,全世界華語音樂圈都有知名度的金曲獎得主,被原文作者覺得他的藝名「沒有任何一個響亮起來」,我是覺得原文作者也蠻會sample的,chop的手段之粗殘,導致sample size引出的結論又再次法大。
然後我倒是覺得任性這件事情,原文作者不會輸杜振熙啦!對於這一點我衷心羨慕🥺
🤔奇文節錄之五:
「但為什麼拒絕數位音樂平台?手工做《家常音樂》,不必手工發行吧?他的詞曲都是言之有物,不會流於饒舌炫技,很適合入門。」
🙋♂️我的個人意見:
啊就跟你說是任性的人了。
🤔奇文節錄之六:
「有沒有看到韓國的BTS已經再度拿下告示牌單曲冠軍了?流行音樂就是一個產業,如果沒有外銷的可能,就只能變成手工業與路邊攤,成不了氣候。
你在金曲獎,可以唱各類語言的歌曲,唱得很高興,問題是,你根本找不到樂迷了,出了台灣更不會有人聽了。」
🙋♂️我的個人意見:
BTS商業上的成功很屌我同意,但「台灣音樂有沒有外銷的可能」這一段我不完全同意。
的確我們還有很多人在努力中,但也有不少插旗插出去的例子啊,「出了台灣更不會有人聽了」的反例實在多到我舉不完,這邊我實在不知從何吐槽起,下略三千字。
🤔奇文節錄之七:
「桑布伊又得獎了,頒獎的是阿爆,兩人的音樂都相當優異。現在大家在談《斯卡羅》,問題是他們聽過桑布伊與阿爆嗎?顯然就是湊熱鬧居多。」
🙋♂️我的個人意見:
國寶級歌手「桑布衣」跟去年金曲最大贏家「阿爆」被說成「湊熱鬧」,啊你醫生發文評論音樂要怎麼形容才好?
🤔奇文節錄之八:
「今年金曲獎頒獎因為疫情,在沒有現場觀眾下舉辦,大家也都戴了口罩,於是我想請問一下:疫情一年多了,台灣有誰寫下任何疫情相關歌曲?」
🙋♂️我的個人意見:
天啊😅你要不要試試看google搜尋關鍵字「台灣 防疫歌曲」
🤔奇文節錄之九:
「八十年代有好多有趣好看的綜藝節目,是電視表演人才的沃土,現在幾乎是零,只剩網路胡鬧了。」
🙋♂️我的個人意見:
電視、網路等等,不同的媒體只是視聽作品的通路,視聽作品的多元(娛樂、知識、工具類...等)不會因為通路的不同而失去,只要你願意,在網路上你一定能找到你覺得有才華的人才發表的影片。
啊如果你覺得你在網路上看到的都是胡鬧的話,那你可能要問問你自己,是不是你就喜歡看胡鬧呢?不然演算法怎麼一直送胡鬧片給你?
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【為什麼我們沒有在《駭客任務》裡看到史恩康納萊?我們應該問的是:為什麼沒人讓他當男主角】
一代男神史恩康納萊已經在 2020 年去世,事實上,他在更早之前就已經離開我們:2007 年,他多次公開表示自己已經正式退休。
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康納萊是許多人心中最偉大的詹姆士龐德、是史上最厲害的潛艇艦長、與只用一把雨傘就能幹掉戰鬥機的考古學教授。但好萊塢並沒有善待他,沒有繼續給他一個領銜主演的位子。而以下這個例子,又是一個明證:史恩康納萊原本會在《駭客任務》系列電影裡演出,但他回絕了。
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這是個老故事,康納萊其實拒絕了許多經典大片的角色,而儘管他已經從 60 年代起就是一位影壇傳奇,這些大片絕對會讓他更上層樓。而他拒絕過哪些強檔大片的邀約呢?
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諷刺的是,能告訴我們答案的人,正是《天降奇兵》這部強檔大片的監製唐墨菲 ——不,《天降奇兵》並不是什麼強檔大片,而這部電影直接埋葬了康納萊的事業。先不管這個,墨菲轉述了康納萊的說法,以及他為什麼要接演《天降奇兵》。
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「我曾經拿到了《魔戒》系列的角色,然後我拒絕了,因為我不了解《魔戒》;《駭客任務》系列邀請了我兩次,我還是放棄了,因為我不懂《駭客任務》。我一樣也搞不懂《天降奇兵》,但是如果我又放棄了《天降奇兵》,那我就真的該死了。」
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是的,康納萊本來會是魔戒遠征隊的一份子,他一頭銀白秀髮、還有一臉銀白鬍子,你知道他放棄了哪個角色:當然是德高望重、長髮長鬚的灰袍甘道夫。
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但是康納萊不了解——可能也懶得去了解——甘道夫對於奇幻中土世界的重要性,因此他放棄了。再來,他又放棄了更加「不知所云」的《駭客任務》——當年許多好萊塢明星紛紛放棄這部電影,因為他們不是壓根無法理解「母體」的概念、就是覺得這種俄羅斯套娃的科幻地獄概念,完全無法讓觀眾買單。
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問題是,康納萊說他放棄了「兩次」,這代表在這套電影系列裡,至少有兩個角色原本會屬於康納萊,那麼會是誰呢?會是基努李維飾演的尼歐嗎?這代表我們原本會看到,康納萊用他的「龐德劈」打退 100 個史密斯探員嗎?
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或者反過來,康納萊會飾演史密斯探員嗎?那也不可能,我不能接受康納萊迷人的深棕雙眼老是被墨鏡擋住……而且一身狂野的康納萊,跟冷冰冰的史密斯根本不相配。
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(後續全文請見下方留言連結)
母體例子 在 玩遊戲不難,做營運好難 Facebook 的精選貼文
【💡💡營運小教室-第32堂】🕹 A/B測試 重點分享 🕹
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🔎文章同步部落格:https://bit.ly/3rPadlk
(圖文同步、畫好重點,閱讀更方便)
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最近這兩週我在研究A/B測試,
何謂A/B測試我就直接引用文章內的話:
「針對某一需要改進的功能、頁面或是產品,提供兩種或以上的方案,合理分配流量,將不同方案发布給不同用戶。在運行一段時間後,結合各項指標和科學的統計方法,對比實驗數據做出決策,將最優方案更新給全量用戶。」
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因此,A/B測試在現今網路行業中被用的相當頻繁,
Google更是把A/B測試視為圭臬,
大到一個功能,
小到一個按鈕的顏色都要做A/B測試,
也因為Google進行了大量的A/B測試,
把用戶旅程(user journey)中每個節點的轉換率一步步提高,
使得每次產品功能或是頁面的改動更符合多數用戶需求,
自然效能與績效就能極大化,
其他像是臉書、亞馬遜等電商公司,
都是將A/B測試納入必要的工作項目內。
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專門在做這工作的人,
現在也有個很新穎的職務名稱叫成長駭客(Growth Hacker),
大家到104人力銀行搜尋就知道其工作內容,
這邊不贅述。
(注意,A/B測試只是成長駭客內的其中一個工作項目,並非成長駭客就只做A/B測試,差很多)
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遊戲業坦白說在營運上不太會進行A/B測試,
因為用戶幾乎都從雙平台上下載遊戲,
如果要做A/B測試就只能在雙平台上著手,
新產品或許還能這樣做,
但對既有產品來說就不切實際點,
因此A/B測試通常會出現在廣告的買量測試中。
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以下分享我自己在A/B測試上的心得分享:
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1⃣A/B測試不代表一次只能測試兩個,你想測試2個以上也行,主要是得確認每個群體樣本數要夠多,如果樣本數太少,達不到性效度的話,做出來的結果就沒有參考價值。
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2⃣如何確認有足夠的樣本數呢?身為營運人員,自家的營運數據自己最清楚,可以透過這個網站輸入母體大小,就會自動算出要多少樣本數才能達到統計顯著性。
👉https://zh.surveymonkey.com/mp/sample-size-calculator/
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3⃣假設是投放廣告,如果不曉得母體會有多少,那可以用以下免費工具來反推,例如你想要達到的轉換率是1%提升到5%,這個頁面就可以幫你計算出兩個群體各自要曝光幾次才足夠,就能判斷預算會花多少。
👉https://clincalc.com/stats/samplesize.aspx
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4⃣會需要計算上述的原因主要有兩個,一個是預算問題,另一個是在不確定風險下,建議做足夠樣本數就好。
👉舉例來說,如果今天某款遊戲每月付費玩家有10,000人,如果想改動一個功能,可能一開始會想到的做法是隨機5,000人分配到不同群組(也就是A/B測試為50% / 50%)。
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但這樣就會有一個風險,萬一這個改動是失敗的,等於就會直接影響到5,000人,那在A/B測試期間,可能就開始蒙受不小的營收損失,或是等不到信效度出現就提早結束測試,因此如果能事前估出足夠的樣本數,就能降低上述風險。
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以10,000人這例子,丟到頁面內,只要370人的樣本就能達到統計顯著性了,不用分到50% / 50%這麼多,只要5%就足夠了,這樣即使A/B測試不理想,也只會影響到那5%付費用戶。
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5⃣要確保兩個群體是完全獨立,而非交集,如果有交集,就會影響分析結果。
👉這點比較吃技術的工,技術要能夠確保實驗對象進入A/B測試時會被隨機分派到不同群體內,如果因為裝置過多、版本不同等因素而導致有部分用戶既是A群體、也在B群體的話,那就會導致數據判讀出現錯誤。
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6⃣不要在一個A/B測試還沒做完情況下,又緊接著做另一個A/B測試,除非能確定這兩個A/B測試是完全不相干,不然不但在分析時不容易分清楚每個群體,也很容易影響整個數據的分析。
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7⃣做出來的結果到底有沒有達到統計顯著性,可以把數據輸入到這個網頁內,非常方便。
👉https://abtestguide.com/calc/
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8⃣A/B 測試前,可以先執行A/A測試,先確認目前的隨機分配中有沒有其他的變異數,確保這兩個群體的整個營運數據夠乾淨。
👉由於測試的是群體內有沒有其他變因,而非方案本身,因此在流量分配上就能夠以50% / 50%進行。
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以上就是我對於A/B 測試目前的經驗與心得分享,
如果要再探討下去絕對有更多的理論基礎與分析模組,
我自己也還在學習摸索中,
日後如果有甚麼心得或是勘誤,
我會持續更新在這篇文章中,
如果你有其他心得或是已經發現錯誤的地方,
也歡迎分享給我。
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🔎參考資料:A/B 測試要測多久?從統計顯著與檢定力看廣告測試結果
https://bit.ly/3CcQAIL
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🔎延伸閱讀:谷歌是怎么用A/B測試的
https://bit.ly/3lr6KYZ
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