為助川普每日花 14 小時發文 70 歲婆婆被 Twitter 誤認為機器人!

假如這些公司無法分辨貼文程式,他們能夠應付美國競爭對手不斷演化的策略嗎?
評論
The Twitter logo is displayed on a screen on the floor of the New York Stock Exchange (NYSE) in New York City, U.S., September 28, 2016. REUTERS/Brendan McDermid/File Photo - S1BEUFHVZKAB
評論

本篇來自 關鍵評論網 ,Kayue 撰文。

Twitter 以及其他社群媒體網站上,存在不少由程式控制的自動貼文帳戶。這些「貼文機器人」可透過大量發文、分享文章製造假象,例如在選舉中不斷發表支持某位候選人、攻擊其對手的言論,影響其他網民對兩位候選人印象;又或者不斷轉發、讚好特定候選人的貼文,使其看起來較受歡迎。

在網路上有時真假難分,而在鼓勵互動、發表內容的社群網路上,不用睡覺、休息的貼文機器人容易比真人更具影響力,別有用心者可透過它們誤導民眾,甚至左右輿論。因此不少平台希望能辨別出這些「假帳戶」,讓用戶有真實的交流互動。

自 2016 年美國大選後,Twitter 等平台加強掃蕩、封鎖以至刪除這些貼文機器人,回應坊間對於這些平台的質疑。今年 6 月,美國眾議院情報常設委員會公開了一張清單,上面包含 3841 個 Twitter 舉報的帳戶,這些帳戶被認為認為跟俄羅斯的行動組織「互聯網研究機構」(IRA)有關。今年初,Twitter 亦宣布會通知所有跟這些帳號有互動的用戶,人數多達 68 萬。

美國中期選舉臨近,社群媒體刪除假帳戶的壓力有增無減。據《華盛頓郵報》報道,Twitter 在今年五、六月大量封鎖假帳戶及可疑帳號,這兩個月內被暫停的帳號數字高達 7000 萬——平均每日超過 100 萬。

近日《美聯社》報道,Twitter 在清除平台上的貼文機器人時,誤把來自美國田納西州的托馬士斯基(Nina Tomasieski)當成機器人,封鎖了她的帳戶。原因也許是這位年屆 70 的婆婆每天花 14 小時上 Twitter,貼文及轉發數量數以千計,系統根據這些數字,誤判她為機器人。

托馬士斯基的 Twitter 帳號為「MAGANinaJo」——「MAGA」是美國總統川普(Donald Trump)競選口號「讓美國再次偉大」(Make America Great Again)的英文簡寫,其貼文大多數都是支持川普及其盟友、反對美國民主黨、自由派的內容。

「MAGANinaJo」這個帳號被指涉及「可疑」行為而遭凍結,相信是因為其貼文數量和時間遠超一般人。根據公開數據,該帳戶自 2009 年 5 月建立以來,總共有 24.6 萬則貼文(包括轉發內容)——即使假設托馬士斯基從一開始就頻繁使用 Twitter,每天平均貼文仍超過 70 則——而且顯然近年她的貼文數量要高得多。

在南加州的史密夫(Cynthia Smith)亦被封鎖帳號,其他人無法看到她的貼文,原因同樣是其「可疑行為」。

事件引起保守派批評 Twitter、Facebook 等公司偏幫自由派、查禁他們的言論,同時帶來一個問題︰假如這些公司無法分辨托馬士斯基和貼文程式,他們能夠應付美國競爭對手不斷演化的策略嗎?

Twitter 未有評論事件,但該公司在 5 月時表示每星期要求近 1000 萬個疑似機器人或垃圾訊息帳戶證明是真人,該公司又嘗試移除干擾其他用戶、發放挑釁內容的帳號。然而 Twitter 承認總會有「假陽性」事件——即誤把真人視作機器人——並表示會致力提高準確度。

托馬士斯基跟她的保守派朋友利用 Twitter「房間」——內建的群組訊息功能——互相溝通、轉發訊息,從而擴大其聲音。她參與了大約十個「房間」,每個有 50 名成員,所有成員都在獲得一定追蹤者後受邀請加入,她指「新手」大約有 3000 人追蹤。

「房間」成員會發出自己的貼文,並轉發其他成員的貼文,所以托馬士斯基的貼文除了有約 5.1 萬個追蹤者見到外,也會被最少數十人轉發,每人都有數以萬計的追蹤者。她又指自己學會一些避開引起麻煩的技巧,例如小心不要超過 Twitter 每小時約 100 則的發文上限、不會使用粗俗語言,並嘗試混合多個主題,讓帳號看來較像人類而不像程式。

托馬士斯基指自己喜歡寫作,但最重要的還是幫助川普︰「今天支持川普的熱情跟他當選時一樣,雖然表面上很靜,但熱情仍在。我的工作是將之轉化成選票。」她在太陽升起前已登入 Twitter,更表示自己在睡覺前感到「完成了一些事」。

資料來源︰


Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
評論
Photo Credit:<a href="https://www.shutterstock.com/zh/image-photo/ai-artificial-intelligence-big-data-internet-1075853384" target="_blank">shutterstock</a>
評論

透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

Photo Credit:驚點股份有限公司( FreakOut Taiwan )

後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

Photo Credit:驚點股份有限公司( FreakOut Taiwan )

AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

Photo Credit:驚點股份有限公司( FreakOut Taiwan )

Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

本文章內容由「驚點股份有限公司( FreakOut Taiwan )」提供,經關鍵評論網媒體集團廣編企劃編審。