販毒也在電商化?疫情讓毒品「供應」流向暗網,但「需求」大幅減少

雖然線上供應大增,但需求卻減少,販毒者們也逃不了這波疫情下的經濟衝擊。
評論
▲Photo Credit: Shutterstock/ 達志影像
評論

疫情下許多實體交易都流向電商平台,但就連屬於地下經濟的毒品交易市場也不能例外。

然而,儘管暗網的線上毒品交易供應大增,需求量卻大幅減少,使得賣家不得不降價出售。看來,販毒者們也逃不了這波疫情下的經濟衝擊。

根據 Mashable 報導,長期關注暗網(dark web)情報的以色列資安公司 Sixgill 發布報告,指稱疫情期間許多都市實行居家隔離命令讓實體商店生意冷清,許多交易都轉向線上電商平台,而毒品交易市場也不例外。

暗網指的是必須用特殊瀏覽器或對電腦進行特殊設定才能瀏覽的網站,普通搜尋引擎「找不到他們」,無法像平常一樣用 Google Chome 等一般瀏覽器造訪。

報告指出,當疫情開始流行時,約從 2019 年底到 2020 年初,美國暗網上許多非法行動就很猖獗,包括:惡意軟體、網路釣魚、盜取網路帳戶等;而同一時間,暗網毒品市場的供應更是激增。

例如 2019 年 12 月時,暗網市場上有約 4,154 種藥物流通銷售;而到了 2020 年 4 月底,這個數字升到 24 ,719,將近翻了 6 倍。其中,搖頭丸交易成長 224%,大麻成長 555%,古柯鹼更躍升 1000%。 

但雖然疫情使得毒品交易「線上化」,不過這些大量從實體流入線上的交易,卻沒有讓販毒者們大賺一筆,反而讓他們跟其他產業一樣同樣陷入經濟困境。為什麼呢?因為毒品的「需求」在疫情期間大量減少。

Sixgill 發現,毒品交易市場買賣雙方彼此變得更不信任,不只擔心交貨時會被警察抓到,更擔心會感染新型冠狀病毒(又稱武漢肺炎)。也因為需求降低,暗網的地下毒品交易市場甚至可以見證歷史性一刻:大家都在討價還價,賣方甚至得祭出折扣,才有人願意買單。

核稿編輯:Mia

延伸閱讀:



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。