反被打臉!小型商家指控臉書廣告服務不可靠:連臉書內部都知道糟糕

一封「 2016 年 2 月內部備忘錄」,上負責監督廣告工作的高層表示,在美國的廣告最高精確度僅為 41%,這代表著超過一半的時間,廣告客戶正在向目標受眾以外的其他人曝光廣告!
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臉書不滿於蘋果新隱私政策,在上週連續出擊報紙全版廣告大肆抨擊,於《紐約時報》、《華盛頓郵報》和《華爾街日報》接連刊登全版廣告上聲稱為所有小型商家奮起反抗蘋果,試圖告訴小型商家他們如何受到蘋果的政策影響,表示「與小型商家站在同一陣線」,設立「為小型商家發聲活動」頁面讓小型商家響應。

然而,今日公開的一份法院文件,顯示出臉書遭到小型商家的指控,
認為臉書提供的定位廣告服務不可靠到像是被詐欺。

根本沒投放給受眾 連臉書內部都知道糟糕的精準度

該訴訟由 Investor Village 老闆提起,Investor Village 是一家經營金融主題留言板的小型企業。他們在文件中表示,他們嘗試投放目標明確的 Facebook 廣告,希望吸引獲得高薪和受過良好教育的投資者,不過他們「花在廣告上的資源有限」。據稱,他們發現 Investor Village 廣告的人中有「近 40% 的人不是沒有大學學歷」,就是「年收入不足 25 萬美元」,要不就是兩者都不符合。實際上,他們調查的 Facebook 用戶沒有一個滿足他們在 Facebook 廣告設定的受眾目標條件。

不僅如此,更重要的是來自 Facebook 文件,顯示臉書事實上是知道他們廣告效果被誇大。一位不願透露姓名的 Facebook 經理向祖克柏的知己兼強大的公司高層安德魯.博斯沃思(Andrew Bosworth)發送了一封「 2016 年 2 月內部備忘錄」,他當時負責監督廣告工作,他表示,在美國的廣告最高精確度僅為 41%,這代表著超過一半的時間,廣告客戶正在向目標受眾以外的其他人曝光廣告。在其他國家上可能表現更糟。認為臉書沒有達到廣告客戶的預期效果。

訴訟繼續引用未具名的「Facebook 廣告團隊員工」,討論他們在 2016 年 6 月前後的廣告定位功能,當時他們正在為了「廣告可能誤導商家」進行討論。
文件裝引用 Facebook 工程經理稱重要的目標數據為「無用的垃圾」,也承認的準確性為「糟糕至極」。

聲稱為小型商家發聲 臉書的行為格外諷刺

原告的律師史蒂文.莫洛(Steven Molo)表示: Facebook 對小企業來說不是朋友。正如我們在集體訴訟中代表廣告商的指控所敘述,Facebook 嚴重扭曲了精準投放廣告的能力,連自己的員工都感到失望。

雖然臉書表示為小型商家發聲,與他們站在同一陣線,但是回歸臉書從過去至今一直都是以廣大用戶資料運行廣告,從日前的反抗蘋果活動到現在的集體訴訟案件,再再讓臉書自曝其短,不但透過大量的用戶資料來運作廣告收費,更糟糕的可能是這些廣告的成效可能還被誇大,臉書廣告定位機制對小型企業有利的論點更是出於自身利益。

核稿編輯:MindyLi

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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?

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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