Google 宣布 Play Store 30% 抽成明年強制 實施

Google 最新政策明確規定,開發商需用 Play Store 的結算系統,開發商需在明年 9 月 30 日之前完成轉移。
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Google Play 稍早於官方部落格向開發者更新支付相關政策,詳列出 Google Play 計費系統中必須使用 Google Play 進行支付;對於過去那些「繞過」在 Google Play 結帳避免 30% 抽成的應用服務需做出調整,將影響像是 Spotify 及 Netflix 這些應用程式,過去透過官方網頁、或直接輸入信用卡號支付的串流服務。

Google 強調,這個政策並不是新的,也不會影響大多數已在 Google Play 的開發人員,過去一年中少於 3%的開發者在 Google Play 上販售數位商品,而在當中絕大多數(約 97%) 也已經使用了 Google Play 的結算系統。

稍早,Google 宣布更新 Google Play Store 使用規範,更嚴格要求開發者必須配合採用 Google 機制讓使用者完成 App 內購買(in-app purchases)。

Google 重申,當開發者向用戶收取下載應用程式費用或販售出應用程式內虛擬商品時,才會收取服務費,Google 認為這是相當公平的。能夠繼續在平台上進行投資,而且這種業務生態使平台和開發者創造雙贏。

日前,Epic Games 與蘋果為了平台抽佣鬧得沸沸揚揚,便是起源於 Epic 在 App Store 中自家的《要塞英雄》推出直接付款功能,玩家繞過 App Store 付費管道,規避蘋果對遊戲內購買抽成 30% 的規定。而蘋果在 8 月底終止 Epic Games 的 App Store 和應用程式開發工具的所有權限,包含其為第三方遊戲開發者提供的虛幻引擎。Epic Game 一直以來詬病兩大應用程式平台的手續費政策,如今甚至集結更多知名開發公司成立「反蘋果聯盟」。

根據《紐約時報》報導,仍有開發商對 Google 與蘋果要求 30% 抽成感到不滿,這會降低他們的競爭力。然而,這兩家公司握有高度全球的智慧手機市佔,對開發者來說別無選擇,只能遵守自己的政策並支付佣金。上週,一組應用程式開發人員表示,他們已經成立了非營利性應用程式公平聯盟(Coalition for App Fairness),以推動應用程式商店的變革保護應用程式經濟。草創的 13 位成員包括 Spotify、Basecamp、Epic Game 和 Tinder、Hinge 的母公司 Match Group。

如今 Google 明文規定開發商需用 Play Store 的結算系統,不能使用獨立的結算系統,再次強化了應用程式生態中的抽佣機制,為了給開發商寬限時間以進行系統轉換, Google 最新政策寫道,需在明年 9 月 30 日之前完成轉移。

核稿編輯:Mia 

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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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