擺脫第三方 Cookie Google 今承諾:不再推出追蹤個人身份替代方案

Google 也正在著手解決方案,包括去年八月份公布的「隱私沙盒」(Privacy Sandbox)計畫。
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去年 Google 逐步在 Chrome 淘汰第三方 Cookie 的消息引來廣告從業者的關注,今日 Google 也在官方部落格承諾,一旦淘汰第三方 Cookie,就不會用任何替代的方案來追蹤瀏覽用戶的個人數據。

隱私抬頭 Google 2022 年前擺脫第三方 Cookie

熟悉網路的朋友應該對於 Cookie 都不陌生,Cookie 其實就是網站端透過網頁瀏覽器,將電腦或行動裝置存取該網站用戶 ID 或瀏覽紀錄等資訊進行紀錄與識別,並進行暫存的機制。

用戶訪問的網站直接建立並儲存第一方 Cookie,而第三方 Cookie 是由不屬於用戶存取網站隸屬的網域所發行的 Cookie,網站的合作夥伴和廣告服務商等其他網站建立並收集第三方 Cookie,進行用戶行為定位並作為跨站的廣告投放與追蹤。

這就是為什麼你會瀏覽了某家商城以後在另外一個毫不相關的網站再次看到先前的商品廣告,業者達到再行銷的目的,不過對於用戶說卻不見得是個好的廣告體驗。

在近幾年市場教育的發揮,用戶隱私意識抬頭,巨頭在瀏覽器上採取應對策略,例如 Safari 與 Firefox,前者預設封鎖所有第三方 Cookie,後者也推出封鎖企業追蹤第三方Cookie 功能版本,而以廣告為主要獲利來源的 Google 則在去年一月正式宣布,要在 2022 年以前將逐步 Chrome 第三方網站 Cookie,以強化用戶瀏覽網站時的隱私保護。

淘汰第三方 Cookie Google 採新計畫協助廣告業者

Google 廣告隱私與信任產品管理總監戴維·特金(David Temkin)也在文章寫道,沒有廣告的經濟基礎很難想像牽動數十億人口在網路上使用的各種主題與興趣。然而,隨著廣告在網路蓬勃發展,透過第三方 Cookie 收集用戶個人數據的公司已有上千家,這也嚴重荼毒用戶對網路的信任。

根據研究機構的調查顯示,在研究中有 72% 的用戶認為廣告商、技術等公司正在追蹤自己在網路上所做的行為事情,有 81% 的人認為個人數據面臨潛在風險。

Google 發現有些內容商會採用基於用戶個人身份的解決方案,例如用戶電子郵件地址的個人識別訊息(PII)用於廣告追蹤,但這無法無法滿足用戶對隱私保護的高標準要求。

Google 承諾其網路產品將由保護隱私的 API (privacy-preserving APIs)提供支援,這些 API 可以防止進行個人追蹤(individual tracking)同時仍為廣告商和內容發商提供結果。聚合(aggregation)、匿名化(anonymization),設備上處理(on-device processing )和其他隱私保護技術的進步將可替代過去個人身份辨識的追蹤。

然對 Google 來說,以廣告為主要業務,在隱私保護與廣告成效兩者的平衡更是極大的考驗,根據先前官方公布研究數據,顯示在阻止網站追蹤 Cookie 以後,出版商的營收降幅高達 52%,沒有廣告數據做為基礎,也讓業者開始擔心。

在去年八月份公布的「隱私沙盒」(Privacy Sandbox)計畫,其中一項「隱私沙盒」的運作方式是將個人隱藏在一群興趣相似的「群組」中,然後再進行廣告定位。Google 希望藉由提供匿名過的資訊給廣告商達到保護用戶隱私又能讓廣告商精準行銷。 Google 未來將率先使用FLoC(Federated Learning of Cohorts)演算法作為替代方案。

Google  表示,保持用戶權益與網路開放性代表著要做更多的努力來保護隱私,不只要終止第三方 Cookie,而且要終止用於追蹤個人瀏覽網路的任何技術,未來將致力於維護網路開放的生態系統。

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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