亂數背後的祕密:群眾參與!

當你申請網路會員或是登入網頁時,在輸入個人資料之後,網頁頁面會顯示一組亂數,可能是英文字母,也可能是數字,有時甚至是以難以辨識的字體呈現,而你必須正確輸入那組亂數,才能順利進入網頁。有些人對此不以為意,有些人則感到惱人與不便,但你是否想過,這組亂數背後究竟藏著什麼驚人的秘密?
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本文轉自 TEDxTaipei〈 亂數背後的祕密:群眾參與!〉。

當你申請網路會員或是登入網頁時,在輸入個人資料之後,網頁頁面會顯示一組亂數,可能是英文字母,也可能是數字,有時甚至是以難以辨識的字體呈現,而你必須正確輸入那組亂數,才能順利進入網頁。有些人對此不以為意,有些人則感到惱人與不便,但你是否想過,這組亂數背後究竟藏著什麼驚人的秘密?

確保網路安全的亂數

這個亂數機制叫作「CAPTCHA」,由於人類具備辨識扭曲文字的能力,而電腦只能辨識清楚工整的文字,所以它的存在是為了確保網路的使用者是人類而非能夠一次提交數百萬次資料的電腦程式。以美國網路售票系統 Ticketmaster 為例,使用「CAPTCHA」是為了避免惡意電腦程式一次購買上千張票券,以確保售票系統能順暢運作。

Louis von Ahn 是美國卡內基美隆大學電腦科學學院的副教授,更是群眾外包(Crowdsourcing) 的先鋒學者,他在 2011 年的 TED 演講中幽默地表示,其實網頁的亂數機制正是他十多年前的發明!有鑑於快速成長的網路使用人口,他致力於收集群眾的集體智慧,藉由群眾外包的力量完成許多大型專案。近年來,他著手於「CAPTCHA」的進化-「reCAPTCHA」,而「reCAPTCHA」的技術更在 2009 年被網路巨擘 Google 買下。

光學字元識別技術的瓶頸

全球每天有將近兩億筆亂數辨識的發生,每個使用者平均花費十秒在輸入亂數,Louis von Ahn 開始思考如何讓這微小的十秒也能產生重要的意義。網路時代來臨,消費者閱讀習慣改變,Google、推出電子書閱讀器 Kindle 的 Amazon,都致力於書籍的數位化。

如何將紙本書籍數位化呢?我們必須將書籍的每一頁掃描成影像,而電腦必須依靠光學字元識別技術(optical character recognition) 來辨識影像中的所有文字,然而,年代較為久遠的書籍經常有油墨褪色、頁面泛黃的狀況,造成光學字元識別技術無法順利進行,超過五十年歷史的書籍,往往只有 30% 的成功識別率。

書籍數位化的突破性發展

Louis von Ahn 靈機一動,結合既有的「CAPTCHA」機制,推出同時具有辨識網路安全、幫助書籍數位化功能的「reCAPTCHA」機制:網路使用者會收到兩組文字,其中一組是網路系統已經知道答案的文字,由此確保使用者是人類而非電腦程式,而另外一組則是在書籍數位化過程中無法被辨識的文字,藉此收集使用者的文字辨識智慧。透過網路使用者無形之中的參與,電腦能夠比對眾多的答案,進而辨識出正確的文字。

目前全球包括推特 (twitter) 和其他將近 350000 個網站,都使用了「reCAPTCHA」這項巧妙運用群眾外包力量的技術,每年約可幫助兩百五十萬本書籍完成數位化。想像每次你在 Ticketmaster 購買票券,或是登入網路拍賣商店的會員時,其實你默默促成了一本好書的數位化,或許知道這個真相之後,你再也不會覺得這是一個浪費時間的登入程序了!

群眾外包促進知識流通

Louis von Ahny 在 2011 年所創辦的網路平台 Duolingo,成功結合群眾外包概念和全球語言學習的風潮。Duolingo 的商業模式為:提供免費線上語言學習課程,會員能夠得到大量翻譯文句的練習機會,充分達到「做中學」的目的;而 Duolingo 藉助會員漸增的語言能力,同時也將客戶委託協助的內容翻譯完成。

隨著會員語言程度的提升,Duolingo 會提供難度更高的文句翻譯練習,會員也可以藉由比對其他人的翻譯結果,增進語言能力。經過調查與測試,Duolingo 確實成功提升了會員的語言能力,會員也認為翻譯內容為學習的過程增添了許多趣味,而群眾外包的力量甚至能達到專業翻譯的水準。

最重要的是,有別於一般語言課程的高收費模式,Duolingo 提供了公平的語言學習管道,無論是富有或是貧窮的人都能透過 Duolingo 得到免費學習的機會,並在學習中創造共同價值,「群眾外包」促成文字能以不同語言散播至全球各地,成功消弭知識傳播的隔閡。

參與就是力量

「reCAPTCHA」和 Duolingo 都是群眾參與知識傳遞與保留的最佳實例,在現今網路普及的時代,我們更容易參與公眾事務,也更容易發揮自己所長、為社會帶來影響力,從「群眾外包」到「群眾募資」,「參與」將成為改變世界最重要的力量!


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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