揭秘 DuckDuckGo :Google 最渺小但最強悍的競爭對手

三個失敗的嘗試,結構化數據 +Quora 式的問答網站 + 反垃圾郵件技術產生的化學反應足以化腐朽為神奇。儘管目前從體量上來說,DuckDuckGo 也許還是 Google 的一個最微不足道的競爭對手,但從下圖它陡峭的搜尋流量成長曲線來看,未來也許它會成為搜尋巨頭最強悍的競爭對手。
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2008 年的時候如果說還有人想做一個搜尋引擎來挑戰 Google,你一定會以為這個人是瘋了。微軟、Yahoo 等昔日的巨頭都已經失敗過的事情,還有誰敢幹?

MIT 研究生畢業的 Gabriel Weinberg 就是這樣的人,儘管失敗是他的家常便飯。他前後創業了兩家公司,一家失敗,另一家後來也賣給了別人,隨後又嘗試結構化數據、Quora 式的問答網站以及反垃圾郵件技術,通通以失敗告終。

微軟、Yahoo 失敗的原因,大抵是因為它們沿用的是 Google 同樣的做搜尋的方式—包括對網站進行大規模的索引等一些做法。而 Weinberg 失敗的原因,也許是因為他沒有把失敗的東西融合在一起。

於是他這麼做了,三個失敗的嘗試,結構化數據 +Quora 式的問答網站 + 反垃圾郵件技術產生的化學反應足以化腐朽為神奇。儘管目前從體量上來說,DuckDuckGo 也許還是 Google 的一個最微不足道的競爭對手,但從下圖它陡峭的搜尋流量成長曲線來看,未來也許它會成為搜尋巨頭最強悍的競爭對手。

秘密武器:以尊重隱私為核心

不過三合一還不是 DuckDuckGo 流量飆升的主要原因。DuckDuckGo 最陡峭的坡是從去年 7 月開始形成的,這正是 Edward Snowden 披露 NSA 棱鏡計劃(PRISM)的時候。棱鏡事件成為 DuckDuckGo 的一個絕佳的行銷工具,因為保護隱私正是後者的核心理念。

跟其他的搜尋引擎不一樣,DuckDuckGo 的查詢不需使用者帳號,預測情況下不記錄 IP,也沒有搜尋 cookie 追蹤使用者搜過什麼,在網路上逛過什麼地方,DuckDuckGo 不會保留使用者的搜尋歷史,使用者點擊 DuckDuckGo 搜尋結果上的連結時,目標網站也看不到使用者使用的搜尋詞,DuckDuckGo 甚至還配備了自己的 Tor 出口中繼,幫助 Tor 使用者提高搜尋性能。

不過,儘管 Weinberg 很在意隱私,但一開始並不是很重視,是那些偏技術重隱私的早期使用者提出相關問題才讓他把保護隱私作為了產品的核心的。

對於任何膽敢挑戰巨頭的初創企業來說,被巨頭山寨是最大的風險,巨頭只需抄襲你與眾不同的東西,其巨大的影響力足以將卑微的你掃進技術史的垃圾桶。

Weinberg 和他的夥伴們似乎毫不畏懼。因為 DuckDuckGo 的這樣東西是 Google 複製不了的—摒棄那些隱私數據,Google 的定向廣告也就毫無作用。因此,DuckDuckGo 儼然找到了自己的獨特賣點,並隨著公眾對網路隱私的日益重視而持續發酵。

三合一的魔力

你用搜尋引擎查東西想要的當然是答案,而不是一堆的藍色連結。DuckDuckGo 一開始就想到專注於為網上的信息查找打造出色的體驗。它把網站訊息索引留給了不同來源的第三方搜尋引擎,而致力於為人們的查詢提供即時答案。在即時答案的下方,DuckDuckGo 還聚合 Bing、Yandex 等第三方搜尋的連結,並對其進行過濾和重組,減少了垃圾連結。

此外,DuckDuckGo 還靠第三方數據來源的糅合以及日益壯大的使用者及開發者社群的深厚知識來幫助讓答案更準確。

社群的力量:幫助開發產品,使用者變成員工

社群對於 DuckDuckGo 的發展至關重要。DuckDuckG 的第一位全職員工 Caine Tighe 原來就是社群的一員,他對做一個新的搜尋引擎的想法很感興趣,主動聯繫 Weinberg 問要不要幫忙,並幫助 DuckDuckGo 寫了第一個 Android app。

此後 DuckDuckGo 的 20 名左右的員工大都是透過這種方式招募過來的。這是對公司貢獻最積極的一批人,對公司核心產品的演進起了至關重要的作用。

遠程協作:嘗試各種協作工具

DuckDuckGo 的總部位於賓州的 Paoli,fastcolabs 的這篇文章說,難以想像,對抗這個星球最大技術公司的叛軍總部是如此的簡樸和稀鬆平常。但其實這很正常,因為大多數員工都是遠距辦公。

他們嘗試各種知道的協作工具,如 Skype、Yammer、HipChat、Asana 等。網站的程式大部分是 Perl 和 JavaScript 寫的,託管在 Git 和 GitHub Enterprise 上,而任何細小的變化都發佈到 HipChat 聊天室內,以便讓所有人都知道。但除此以外,對於員工的開發環境則沒有任何限制。

DuckDuckGo 的這些做法令人印象深刻,除了 DuckDuckGo 搜尋引擎以外,他們還做出了讓使用者自訂搜尋引擎的 DuckDuckHack,並將面向公眾的社群網站群整合成一個 單一的網站界面 ,充分體現出了群眾外包的力量。如果說還有什麼會阻止它取得巨大成功的話,我想應該就是拗口的名字了。

更多內幕消息,請參見 Fastcolabs 的這篇文章。


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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