臉書再槓蘋果,為 iOS 14 隱私政策打擊數位廣告接招

臉書進行了一項研究,表示仰賴追蹤使用者網路足跡的定向廣告消失後,聯播網平台發行商廣告收入將下降 50%。
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Facebook 本月已經兩次公開抱怨蘋果的 App Store 政策,如今,再次因為 iOS14 將上路的隱私功能槓上蘋果。

一直在隱私保護上下功夫的蘋果,繼去年新增 「Sign in with Apple」功能,在今年六月份 WWDC 再為使用者帶來更多隱私安全防護升級,軟體工程資深副總裁 Craig Federighi 表示隱私是重要人權, 數據必須交由使用者掌控。蘋果因此更嚴謹地在「隱私」方面帶來更多功能。然而,這些隱私保護作法也將大大影響數位廣告。

在 iOS 14  更新後,使用者所下載的新 App 會跳出警告畫面,提供使用者自主選擇是否同意開發者或廣告商追蹤網路行為。蘋果此舉將改變行動廣告聯播網 (Audience Network) 的運作方式,這也讓以廣告為主要業務的Facebook相當擔憂,今日對此發表聲明,Facebook 宣布將在蘋果新政策開始前做出調整,不會再於 iOS 14 上為應用程式上收集裝置的廣告辨識碼 (IDFA)。

Facebook表示,鑑於廣告聯播網對應用程式廣告的高度依賴,預計這些變化將對廣告業務產生巨大影響。與 iOS 14 上的所有廣告聯播網一樣,廣告商在受眾定位和評估廣告成效也會受到影響,因此出版商在廣告聯播網的獲利也將壓縮。

蘋果的更新可能會使廣告聯播網在 iOS 14 上失靈,Facebook 期望對自家的廣告業務的影響較小,Facebook 表示將為合作夥伴調整 iOS 14 的作法。

首先,Facebook 表示不會再於 iOS 14 上為應用程式上收集裝置的廣告辨識碼 (IDFA),發表 Facebook SDK 的更新版本以支援 iOS 14 為 Apple 的 SKAdNetwork API 提供支援,為了減輕對應用程式上廣告成效的影響,Facebook也將要求企業創立一個專門為 iOS 14 使用者執行行動應用程式安裝廣告的新廣告帳戶。

先前,Facebook 進行了一項研究,表示仰賴追蹤使用者網路足跡的定向廣告消失,其在聯播網平台發行商廣告收入將下降 50%。Facebook最近的財報電話會議上,財務長戴夫·韋納(Dave Wehner)表示,蘋果的政策調整將非常具有挑戰性。隨著日後新的政策上路,Facebook表示也將持續調整作法以因應蘋果對廣告業務所帶來的衝擊。

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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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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?

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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