【Wired硬塞】美國國會玩真的!一場驚濤駭浪的 Big Tech 4 反壟斷聽證會

整場近六小時的聽證會,真要給國會議員們拍拍手,勉強給個 B。此次聽證會也證明了這種議題的複雜度、以及如何迅速直搗核心展開美式辯論。
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原文來自 Wired《The Big Tech Hearing Proved Congress Isn't Messing Around》,作者 Gilad Edelman。台灣康泰納仕集團授權提供,由 INSIDE 翻譯編審。

白宮反托拉斯小組日前才剛結束自 1970年代以來針對公司最高層級負責人的聽證會。如先前文章所述,這次到底是大眾期待已久讓 Big 4 執行長親上火線的聽證會,還是考驗國會是否能問到痛點?整場近六小時的聽證會,真要給國會議員們拍拍手,勉強給個 B(除了共和黨的 Jim Jordan 跟 Matt Gaetz 這兩個搞不清楚狀況的議員之外)。此次聽證會也證明了這種議題的複雜度、以及如何迅速直搗核心展開美式辯論。  

該小組早在 2019 年 6 月就開始進行調查,捧著滿滿的資料舉行聽證會,進行至最後環節。 議員們以強而有力且明顯有問題的內部資料證據對執行長們投直球。 

光是邀請 Amazon 創辦人與執行長 Jeff Bezos 來發表個人首次國會證詞就煞費苦心。但一來就是迎頭痛擊,小組不僅直接提出內部 email 顯示在 2009 年 Amazon 為了除掉並且強迫收購競爭對手 Diapers.com,不惜賠本也要先降價惡性競爭,成功後再拉高價格。信中內容還包含決定不惜一切價格競爭,甚至花費兩億美元。根據法律規定,暫時性的虧本銷售以迫使競爭對手倒閉是違法的。

議員們可沒就此停手,繼續砲轟 Bezos 所領導的 Amazon 欺凌平台第三方賣家。尷尬的是,華盛頓州議員 Pramila Jayapal 竟問到 Bezos 不得不承認 連他自己都不能保證公司是否有違反「禁止使用第三方賣家銷售資料給自家品牌」的政策。緊接著 Apple 也被抨擊是否仗著 App Store 的勢力剝削 App 開發者,不過因為其他公司的狀況比較嚴重,所以 Tim Cook 僥倖低空飛過。

整體而言,小組成功揭露 Big 4 惡性競爭與併購競品的實證。唯一不足的事,如何證明壟斷與不公平競爭所帶來的最終後果是負面的。最明顯的例子就是Facebook  的攻防戰。

本來小組策略也是集中火力證明 Facebook 用盡力氣買下競爭對手以確保自己的領導地位。他們提出的證據也相當有看頭,例如 Zuckerberg 在 email 鍾大喇喇的討論買下 Instagram 跟 WhatsApp 以防 Facebook 生意受損。如同他在 2012 年回信說,新創的好處就在於被收購是一條路。

說到這就得提一下法律條文了。根據《The Clayton Act of 1914》,也是聯邦政府的反托拉斯法的基石,明確清楚禁止任何會造成「明顯減少市場競爭對手」、或「試圖壟斷市場」的購併行為。如同管轄反托拉斯小組的眾議院司法委員會主席 Jerrold Nadler 評論 Instagram 一案時所說:「這種用併購對手的方式減少市場競爭就是反托拉斯法最不希望看見的事。」 (雖然 Zuckerberg 在提供證詞時趁機強調當初買下 Instagram 的時候也是經聯邦貿易委員會 FTC 同意的。不料卻遭小組主席 David Cicilline 反嗆:「想提醒證人不知是否了解 FTC 在 2012 年曾出過的紕漏。也請別用這個理由來淡化反托拉斯的問題。」)

雖然小組在 Facebook 如何刻意打壓競爭者說的振振有詞,但另一方面這到底礙到誰了卻交代不清楚。公聽會目的不就是要爭取社會大眾支持嗎?Instagram 是不是 Facebook 旗下的一員還是競爭者,對於一般美國民眾而言還真是不痛不癢。 小組針對各公司連續提出質疑卻難以將焦點放在公司規模或是競爭多寡。

即使抨擊 Google 鼓勵 YouTube 廣告鎖定兒童受眾、或質疑 Amazon 為何對於平台上的假貨睜隻眼閉隻眼又跟反托拉斯有何關係?因為這種事情不管是獨大、小型公司都有可能會發生這種不當作法。

所幸過程當中還是有數次小組委員們有建立起允許企業獨佔市場所帶來的直接危機。其中以代表佛州的國會議員 Val Demings 的言詞最為犀利。Demings 提到,Google 2007 年買下當年最大數位媒體廣告平台 DoubleClick 的時候,曾經承諾絕不將兩家用戶的數據資料合併。但卻在 2016 年反悔,並因此成為數位廣告界的霸主。(以下是 Demings 的發言紀錄)

「2007 年 Google 創辦人不敢是因為他們知道這樣會惹惱用戶,但到了 2016,Google 已無畏。也就是說,當你放縱企業寡占市場,如 Google 這樣的巨獸根本不怕是否違反用戶隱私權。」

面對這樣的質疑 Google 執行長 Pichai 顧左右而言他,並沒有正面回應,僅官腔重申用戶有權選擇其數據資料如何被使用。

Demings 的提問是整場公聽會中最核心的關鍵,也是為何會啟動反托拉斯調查小組深入搜查的起因。反托拉斯法的重點在於在資本經濟之下,我們應該鼓勵企業互相競爭,最終帶來最優質、服務最好、而且價格最合理的各種選項。我們反對的是讓任何企業大到可以輕易壓制或併吞任何競爭對手,甚至肆無忌憚為了獲利罔顧消費者權益。

矽谷科技巨獸一直以來都能不受反托拉斯法影響,是因為他們提供的產品本身免費甚至遠低於市場行情 (如 Amazon),所以看似對美國普羅大眾而言有利。但如 Demings 所言,小組委員連番上陣也點破了一個盲點:科技公司雖然不會因為獨佔市場而抬高價格,卻相對犧牲品質。最明顯的例子就是使用者隱私權問題。代表喬治亞州的國會議員 Lucy McBath 質詢 Zuckerberg 的時候也要求解釋為何 Facebook 為何違反當初承諾不用 cookies 追蹤用戶的隱私權政策?(Zuckerberg 當下立即宣稱 Facebook 其實不太用cookies 追蹤用戶。) McBath 近一步點出,Facebook 雖著市佔率提高,也漸漸不怕犧牲原本保護用戶政策。

Cicilline 提問也沒在客氣,直接挑明 Faceook 獨佔市場之後所造就的內容審查問題。 「Facebook 不避諱地提供數個粉專與廣告空間給陰謀論與暴力相關內容,甚至直接促成Charlottesville 2017年的白人至上主義遊行。像 Facebook 這樣完全無競爭對手的企業又怎會花心思自我嚴格審查討好沒其他競品可選的用戶?」

問題直接、頭頭是道,但公聽會真的有達到效果嗎?整場流程由 15 位國會議員針對四大企業分別提出問題,每人提問只有五分鐘。這不僅難以建立論點,也讓這些執行長可以顧左右言他的方式蒙混過關。Jayapal 很霸氣地將本為 437 頁的研究報告外加 74 頁的法條探討濃縮在五分鐘內,解釋為何 Google 寡占數位廣告生態其實最終會傷害數位媒體以及廣告主的權益。

民主黨的表現可圈可點,但共和黨也不是省油的燈。代表 North Dakota 的議員新秀 Kelly Armstrong 雖然一開始先抨擊與會的企業對於保守派的偏見,但最終還是拉回焦點,直擊關於 Google 決定關閉非 Google 官方工具下 YouTube 廣吿。儘管執行長 Pichai 四兩撥千斤宣稱這都是為了保護用戶隱私權而下的決策。Armstrong 回嗆 Pichai 別再用隱私權作當藉口並說道:「你公司真正在做的不就是拿官方工具逼死對手嗎?可能一般大眾較無感,但掌控一切就等於掌握數位廣告,最後還不是 Google 圖利自己的一種手段?」

週三這場公聽會堪稱是委員會的一大里程碑,但離目標還差得遠。光是四方同場的聽證會就已經夠複雜了。雖然很難,但蠻希望能夠看到針對各企業單獨的公聽會。至少接下來委員在八、九月提出的最終報告還是會有些實質的內容。到底最後是會讓美國民眾群情激憤支持還是讓政府終於有實質行動出招,就讓我們繼續在看下去。

核稿編輯:Chris

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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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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。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

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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。

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