Facebook 新功能:讓大眾發起政策連署,直接向官員施壓!

雖然台灣還沒有這功能,不過這邊有一些例子可以參考:例如科羅拉多州民眾呼籲州長暫停鑽石油和天然氣、公民要求佛羅里達州市長和州政府官員建立一個表演藝術中心!
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經過幾周的測試後,Facebook 即將在美國推出新功能「社區行動」(Community Actions),讓民眾能夠透過 Facebook 請地區的官員們和政府機構了解民眾的想法並進行變革,同時也有可能會增加這些政治家一定比例的壓力。

使用者能夠在他們的社區行動中添加標題、描述還有照片,並標記將被通知的相關政府機構和官員。目標是讓這個新功能擴散到固定的地區,讓這個地區的使用者點擊「支持」的按鈕;使用者可以在這裡發表評論、創建募捐活動、組織活動等等。Facebook 能夠顯示社區行動支持者的人數,但使用者只能看到自己的朋友或者是 Facebook 公眾人物或是一些公開的粉絲專業。 

Facebook 試圖透過社區行動這個新功能讓民眾能夠更有效的刺激以及建議政府;更不用透過複雜的請願書或是找一堆民眾連署等等,更有效率的發揮地區性民眾對該區政治人物提出一些人民的訴求。

雖然台灣還沒有這功能,不過這邊有一些社區行動的例子可以提供給我們用戶參考,例如非營利性的科羅拉多州民眾呼籲州長暫停鑽石油和天然氣、公民要求佛羅里達州市長和州政府官員建立一個表演藝術中心,以及費城鄰里協會要求能夠針對圖書館附近的交通進行改善

Photo Credit:Facebook Community Actions-Moratorium on New Drilling

Facebook 期望能夠讓公民透過這項新功能來參與社區政策,倡導他們關心的事業,包括聯繫當地的官員、發起籌款活動或是創辦相關團隊;進而利用人與人在網路上互動的關係來與地區政治人物及政府機構達到雙向溝通及合作的效果。

然而,有些民眾也擔心,透過這樣的功能等於變相地讓 Facebook 的使用者能夠有強大的權力,造成強制性的少數服從多數的危險性。因此,Facebook 是否會採取適當的政策以及配套措施來保護這新功能以及每一位民眾的權益,將是一個很重要的公司政策,畢竟每個新功能都是一個社會責任。此外,每一篇社區行動的發起人該如何與自身利益劃清界線也是另外一個嚴重問題,就像這陣子很夯的假新聞話題,要如何審核每篇發起社區行動,相信 Facebook 需要下足苦心去研究。

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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。
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Photo Credit:<a href="https://www.shutterstock.com/zh/image-photo/ai-artificial-intelligence-big-data-internet-1075853384" target="_blank">shutterstock</a>
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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。

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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。

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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。

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