川普再殺程咬金: TikTok 需完全由美國控制,三方交易陷迷霧

Oracle 稍早於聲明稿稱,字節跳動在新公司 TikTok Global 零持股,這和先前母公司字節跳動將保留 80% 股權大有出入。
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上週報導, TikTok 母公司北京字節跳動(ByteDance)、甲骨文(Oracle)和沃爾瑪(Walmart)成立名為 TikTok Global 的新公司,接手 TikTok 美國業務,不過如今川普的一番話似乎又讓交易陷入未知數。

甲骨文(Oracle) 與沃爾瑪(Walmart)計畫以新公司 TikTok Global 接管 TikTok 在美業務,前者在官方新聞稿確定成為 TikTok 雲端供應商,佔有 12.5% 股份;後者則為商業合作夥伴,在官方新聞稿中指出,已同意購買 TikTok Global  7.5%股份,而北京字節跳動表示,新公司 TikTok Global 將首次公開募股(IPO),母公司字節跳動將保留 80% 股權,而TikTok Global 仍為字節跳動的子公司。

本週日,川普也表態,概念上批准這筆交易,隨後美國商務部也宣佈,針對 TikTok 的「封殺令」延遲一周至 9 月 27 日執行。不過稍早川普又設下新的條件,北京字節跳動不得有任何控制權。在接受 CNBC 採訪時,川普表示甲骨文與沃爾瑪需擁有 TikTok 所有控制權。

Oracle 執行副總 Ken Glueck 一份給外媒的聲明中表示:TikTok Global 成立後會由 Oracle 與沃爾瑪進行投資,並將 TikTok Global 股份分配給美國人佔多數的投資者,而 ByteDance 將不擁有 TikTok Global 的所有權。 (Americans will be the majority and ByteDance will have no ownership in TikTok Global)

按照原先協議,甲骨文與沃爾瑪合計掌握 20% 的新公司股權(甲骨文 12.5%、沃爾瑪 7.5%),TikTok Global 約 53% 的股份握在美國公司或投資人手上;若再經首次公開募股,字節跳動在新公司持有的股份有機會降至 31%,然而,看起來川普從頭到尾追求的是節跳動完全切割,也是目前近乎不可能的達成的事。

川普舉棋不定,顯然地容不下任何中方的存在,讓看似三方即將達成共識的交易又出現了變卦,也使得前後矛盾看似各說各話的局面,而川普想要美國人「完全」控制 TikTok 恐怕也很難讓字節跳動與中方接受。更重要的是,在甲骨文接手雲端服務後,演算法、個資數據究竟如何處置也無從得知,川普所在意的國安問題難道能因此就能無後顧之憂嗎?恐怕也不是這麼簡單的。

核稿編輯:Chris

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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。

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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 。

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