業者憂 OTT 草案洩漏商業機密 NCC 傾向找替代方案

OTT 業者質疑,OTT 草案強制登記採取「抓大放小」,反而讓業者寧願維持小規模經營,也不願被納管。 此外,最讓業者擔心的是,一旦強制登記後,必須定期申報營業額、點擊數的規範,恐洩漏商業機密。NCC 主任委員陳耀祥強調蒐集數據不是要公開,只是要掌握市場狀況。如果境外業者真的做不到,可能也要設想其他方法處理。
評論
Shutterstock/達志影像
評論

原文刊登於中央社,編輯潘羿菁,INSIDE 經授權轉載。

OTT 草案風波,業者質疑未來強制申報營業額等,恐洩漏商業機密,NCC 主委陳耀祥今天回應,蒐集數據不是為了公開,而是站在監理單位立場,掌握市場現況,若境外業者無法達到要求,傾向找替代方案。

國家通訊傳播委員會(NCC)日前於 9 月 3 日召開「網際網路視聽服務管理法」(俗稱 OTT TV 專法)草案首場公聽會,會中 OTT 業者對於納管規模、定期申報營業額與點擊率等數據,抱持不同想法,希望不要倉促立法。

NCC 主任委員陳耀祥受訪時表示,第一場公聽會「業者有不同意見,是很正常」,接下來規劃 10 月 8 日召開第二場公聽會,將邀請公民團體、消保團體與學者專家前來提供意見,當然也開放外界報名。

不過 OTT 業者質疑,OTT 草案強制登記採取「抓大放小」,反而讓業者寧願維持小規模經營,也不願被納管。 此外,最讓業者擔心的是,一旦強制登記後,必須定期申報營業額、點擊數的規範,恐洩漏商業機密。

陳耀祥強調,OTT 立法沒有要限制業者發展,也不符合當初立法目的,除了登記之外,也希望找各種資源鼓勵 OTT 業者,納管範圍、標準還會繼續討論。

他進一步說,業者提出的憂慮也有道理,像是營業秘密問題,但強調蒐集數據不是要公開,只是要掌握市場狀況。如果境外業者真的做不到,可能也要設想其他方法處理。

陳耀祥表示,OTT TV 牽涉網路技術與跨境議題,不可能用廣播、電視方式來管理,目前 NCC 朝向廣播電視與 OTT 管理落差縮小化,但最大問題是,監理單位完全不知道 OTT 有多少流量與廣告規模,NCC 欲掌握產業資訊,也是為了了解市場規模狀況。

陳耀祥強調,蒐集意見過程要一步步來,第一場公聽會重點還會再整理,後續也會有回應,等第二場公聽會結束後,內部還會再調整與修正草案內容。

責任編輯: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。