【硬塞評論】Facebook 移除粉絲專頁按讚鈕,能打造更專注追蹤者連結的社群生態嗎?

Facebook 表示,移除粉專的「按讚」(Likes)功能,能幫助粉專經營者更更瞭解自己的粉絲族群。
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Facebook 於 1 月 6 日在官方部落格發佈的文章中,公布了關於 Facebook 粉絲專頁的最新改版,包含頁面設計更直覺、粉專獨有的動態時報、你問我答功能等。最讓各家粉專經營者訝異的是:移除粉專的「按讚」(Likes)功能,只留下追蹤鍵可以按。

「我們正在刪除『讚數』,而將重點放在『追蹤者』列表上,以簡化用戶與粉絲專頁的連結形式。」

Facebook 在部落格中進一步表示,「追蹤者(follower)」代表著他們可以隨時更新到粉絲專頁的最新消息,這也有助於公眾人物、粉專經營者更瞭解自己的粉絲族群。

取消按讚一事其實有跡可循。首先 Facebook 旗下的 Instagram 在 2019 年優先測試隱藏愛心數(like)功能,並在澳洲、紐西蘭、義大利、愛爾蘭、日本、加拿大、巴西推出。而後也被逆向工程師 Jane Manchun Wong 發現,Facebook 打算跟進隱藏按讚數。當時 Facebook 也大方地向外媒 TechCrunch 承認,確實已在考慮移除 Facebook 的按讚數

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按讚文化危害心理健康?

社群媒體對使用者造成心理健康的危害,已不是新聞。社群媒體上,所有朋友與同儕都透過發文,來建構自己對外的形象。若是過於重視按讚數,並將按讚數視為珍寶,以此來建構自身價值,恐產生自我物化的心理現象。

自我物化理論原先用於解釋個體過度堅持優化身體外觀,致力將身體完美化的心理活動。借用到社群媒體的領域,把身體的概念轉換成社群帳號,其內心的心理過程其實是一樣的,都是為了建構理想形象而努力。而這此過程中,按讚就是非常重要的「KPI」,因為讚數與愛心數是外在世界對貼文的正面回饋,在心理層面會被意識為對自我形象的肯定。因此,許多人會執著於讚數、愛心數,藉此來達成對自身價值的肯定與撫慰。

當你過度執著、把自我價值與按讚數劃上等號時,伴隨而來的是心理焦慮、不安感、自尊心下降、競爭感等不良心理影響,成為社群媒體病理化效應的一環。

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對粉專經營者的優缺點

當然,以上都是針對個體用戶的心理健康分析。但就不適用於具商業目的的臉書粉絲專頁嗎?

也許不再公開顯示粉絲專頁的按讚數量,能幫助經營者與用戶都不再被數字綁架。用戶可以更專注在觀察粉絲專頁,透過仔細閱覽粉專內容,再決定是否要追蹤該粉專,讓自己的每一個追蹤都給的更精準、值得。而經營者也不再需要拿讚數與競業比較,反而能夠更聚焦在與用戶的真實互動上,進而培養出更忠誠的粉絲。

按讚數只是個數字,以企業方數據分析的角度來看,少一項這個數字也不會太影響粉專的數據監控。畢竟,粉專後台還有無數個數字等著你分析,根本不怕沒指標可當 KPI。

最大受害者:廣告廠商?

既然對粉專經營者與用戶都無害,那誰才是這場遊戲的輸家?答案可能是:廣告合作商,以及有業配、合作需求的合作方。

過往我們可以從一個粉絲專頁的讚數,來判斷其影響力。不論各種網站的排名、榜單,甚至是許多廣告合作商與 KOL 媒合平台也會利用這個方式,作為找合作對象的指標。

當按讚數消失,代表過往那套評斷標準需要變革,可能就得依賴追蹤數、互動率,或是其它後台數據,去判定這個粉絲專頁是否為廣告商心中的合適人選。而多了這些步驟,恐怕會給廣告方多了幾道麻煩。

但這也是有好處的。由於有些臉書粉絲專頁的讚數是用「買」的,廣告商就可以避掉這些「騙人」的粉絲專頁,依更可靠的數據挑選適合的 KOL。但山不轉人轉,說不定買讚手法也會跟著日新月異,要分析一個粉絲專頁,不能只靠單一數據,必須有全方面的分析。

你支持臉書拿掉粉絲專頁讚數的決定嗎?與我們討論吧!

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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