外媒報導:川普集團原本有意收購 Parler 股權

在川普仍擔任美國總統期間,旗下川普集團曾與 Parler 進行協議,計畫以買下 Parler 總計40%股權方式,讓 Parler 成為川普於網路發言首選服務平台。
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相關消息指稱,在川普仍擔任美國總統期間,旗下川普集團曾與 Parler 進行協議,計畫以買下 Parler 總計40%股權方式,讓 Parler 成為川普於網路發言首選服務平台。

依照 BuzzFeed News 報導,在川普集團與 Parler 協議內容中,提及川普日後所有在網路服務平台發表言論,包含發文、影片或直播內容都必須先在 Parler 服務平台發表,並且至少需要在 Parler 服務平台上線 4 小時後才能在其他網路服務平台發表。

同時,川普在其他網路服務平台發文,或是向支持者回覆內容時,必須附上可引導致 Parler 服務的網路連結,另外也必須允許 Parler 透過川普的電子郵件聯絡人推廣 Parler 服務平台,並且希望透過川普相關人脈挖掘潛在投資者,或是廣告合作機會。

此項報導隨後被 Parler 營運長 Jeffrey Wernick 回應指稱內容不實,但並未說明具體細節,僅透露公司已經與川普集團簽署保密協議,證實確實曾與川普集團進行討論,同時指出川普本人並未參與相關討論環節。

從消息內容顯示,川普集團與 Parler 最早是從去年夏天開始洽談,並且由川普競選團隊經理 Brad ParScale 提出收購 Parler 股權想法,並且協同競選團隊律師 Alex Cannon 與 Parler 執行長 John Matze,以及 Parler 營運長 Jeffrey Wernick 與股東 Dan Bongino 進行討論。

不過,白宮律師團隊後續責任為此項交易將引發問題,因此最後雙方並未繼續就股權收購等事宜進行討論。

但在去年美國總統大選結束後,川普團隊再次與 Parler 恢復合作討論,卻因為川普支持者佔領美國國會大廈,使得此項交易終止。而 Parler 後續也因為被認定成為川普支持者主要互動服務平台,因此遭蘋果及 Google 從軟體市集服務下架,甚至 Parler 原本使用的 AWS 雲端託管服務也被亞馬遜終止,Parler 也因此被更多原本合作夥伴片面中止往來。

Parler 原本是由 John Matze、Jared Thomson 於 2018 年創立,原本致力發展成為言論更開放的線上社群服務平台,藉此與 Facebook、Twitter 等平台競爭。

但由於服務背後取得支持美國右翼政治的對沖基金巨頭 Robert Mercer 提供資金,更讓 Parler 成為許多極右派人士發言平台,加上 Parler 也未對服務平台上的極端言論進行控管,導致蘋果與 Google 認為 Parler 服務平台本身就有煽動暴力行為的情況,因此決定將 Parler 從軟體市集服務下架。

責任編輯:李柏鋒

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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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