面對蒐集個資的監控資本主義,普通人能做什麼?

相信大部分讀者都知道, 許多網路鉅頭都是透過收集個資,經過演算後再投放廣告給你以賺取利潤。不過,人們拒絕廣告的最大原因其實可以用一個詞來概括:侵犯隱私。廣告不是不好,但有新做法嗎?先從對「蒐集個人資訊的廣告說不」開始吧!
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原文來自 MIT Technology Review虎嗅網編譯 。作者 Doc Searls 是 Linux Journal 雜 誌編輯、加州大學 Santa Barbara 分校資訊科技與社會研究中心學者 (Center for Information Technology and Society),曾供職於哈佛大學網路與社會研究中心 (Berkman Center for Internet and Society)。

我姐姐是一名退伍海軍司令官,每周日報紙一到,她的「職業病」就犯了:她會先進行一番「分拆檢修」(field-strips),把廣告和其他不要的版面挑出來扔掉,有時候她甚至都還沒有把報紙拿進屋,直接就在外面「分拆」完了。她對待垃圾郵件也是一樣,因為對她來說,只有真正的內容才有留下來的價值。

只有真內容才對讀者有價值

我們平時上網,軟體會自動幫我們過濾掉廣告,這也相當於一種內容的「分拆」。而且在不久的將來,應該大多數人都會使用這樣的軟體。根據路透社新聞研究中心的《2015 數位新聞報告》,在受訪的美國人中,有 47%「會經常使用廣告遮蔽軟體」。而根據 PageFair 和 Adobe 的《2015 廣告遮蔽報告》,截至去年 5 月,全球選擇遮蔽廣告的用戶達到了 2 億。

隨著人們對廣告的抵制越來越強烈,廣告遮蔽行為可能會迎來前所未有的高峰。而且,當蘋果開始在其設備上支持廣告等「內容遮蔽」功能後,這種趨勢會變得更加不可逆轉,人們對什麼樣的內容可以送達或不可送達自己的設備,將有越來越大的話語權。

監控資本主義:侵犯隱私的廣告

我認為,人們拒絕廣告的最大原因其實可以用一個詞來概括:侵犯隱私。過去十年,企業一直在利用隱藏於廣告之下的技術,抓取盡可能多的用戶數據。而廣告商也不用自己開發這些技術,他們完全可以依靠現行的廣告投放機制,無論目標人群訪問哪些網站,都可以做到精準投放。哈佛商學院教授 Shoshana Zuboff 將這種近乎瘋狂的現象稱作「監控資本主義」(surveillance capitalism)。

或許,能詮釋這一現象的最經典案例就 是 IBM 和阿伯丁集團(Aberdeen Group)於 2013 年發佈的一張海報,這張海報的標題是「數據蒸餾器」。海報上,「點擊流(也就是我們的滑鼠或手指每次點擊留下的痕跡)」、社交媒體數據和其他來源的數據不斷湧進一個碩大的漏斗,而在蒸餾器的底部,「消費者互動優化」和「行銷優化」兩個管口會流出蒸餾過的液體,盛裝到排列在傳送帶上的蒸餾瓶中。每個空的蒸餾瓶就象徵著在「對的時間」、通過「對的渠道」、收到「對的資訊」的「目標個體」。而在傳送帶的終端,又有一個漏斗會負責收集每個蒸餾瓶中的液體釋放出的氣體,並將這些「廣告效果衡量資訊」反饋給位於頂端的漏斗。

如果你仔細數數這張海報里有多少根管子,再對比最終只有 10% 的消費者會做出反饋這一結果,就不難發現,即使是動用了監控技術、被 IBM 和阿伯丁集團奉為「最高級別」的行銷方案,也不過如此。為什麼?因為我們本來就不需要買什麼東西。我們只是在過著平凡的日子,隨心所欲地做事,和這些殫精竭 慮 地廣告人真的沒有太多聯繫。

PageFair 和 Adobe 的報告中說,當調查人員向 400 名美國人瞭解他們使用廣告遮蔽軟體的動機時,他們表示,主要還是因為不希望「個人資訊被濫用」。一年前,市場研究公司益普索(Ipsos)代表提供在線隱私封條服務的 TRUSTe 做了一項研究,結果發現人們對於網路隱私的憂 慮 正在上升。而其中最重要的原因就是,「有的企業會收集我們的個人資訊,並分享給其他企業。」政府監控不是人們唯一害怕的東西,而現在再加上像 DNT 協議(即「請勿追蹤」,用戶在瀏覽器上啓用該功能後,網站就不可以收集用戶資訊)這樣隱私保護機制往往被廣告商忽視,也就難怪廣告遮蔽會受到如此狂熱的歡迎了。當 DNT 成了「沒有牙齒」的協議,上百萬網路用戶也就只要裝上各自的「獠牙」。

對蒐集個人資訊的廣告說不

這就意味著,我們現在有權與廣告商和內容生產商討價還價了,那麼我們應該爭取哪些利益?最快速而簡單的回答是:我們不要以個人隱私換取「精準投放」。換句話說,我們就是要那種像線下廣告那樣沒有什麼針對性的傳統廣告。

雖然我們並不喜歡一本 雜 誌充斥著廣告頁,也不喜歡在看電視的時候被廣告打斷,但我們依然知道廣告有它的經濟意義,也會欣賞那些最優秀的廣告,而且絲毫不亞於我們欣賞由廣告贊助的優秀內容。優秀的廣告有清晰的品牌訴求,同時也尊重我們的隱私,不會竊取我們的資訊,也不會引誘我們放棄手頭的正經事。像 Vogue 這類高品質紙媒上的廣告,堪稱廣告作品中的精華,而那些讓我們不得不用廣告遮蔽軟體來對付的,才是不折不扣的垃圾。

事實上,實現這種分化的手段早已出現。如今最炙手可熱的廣告遮蔽軟體 Adblock Plus,就收錄了一批默認可以「接受」的廣告,當然,它的評價標準也存在爭議,因為如果不想被遮蔽掉,廣告商就需向 Adblock Plus 支付費用。還有許多工具也可以識別並阻止廣告商對用戶數據的追蹤,比如 Bouncer, Disconnect、DoNotTrackMe、Ghostery、Lightbeam、NoScript, PrivacyFix、Privowny 以及 Web Pal,它們同時也會過濾掉那些「垃圾廣告」。

用藝術創新的方式去做廣告

更重要的是,這些工具都可以在不依賴收集用戶數據的條件下,實現用戶需求與廣告商商品的精準配對。我想要介紹的是一項我稱作「意向投射(intentcasting)」的技術,其本質就是按需投放廣告,具體來說,就比如「我的地下室進水了,我要一台抽水泵」,或者「我相機鏡頭需要清潔,但我又不想送到維修店去」。

這些需求(從接收方來就是「準客戶資訊」)是可以匿名發佈的,我在哈佛伯克曼網路與社會研究中心負責 ProjectVRM 項目,光是這項目中列出的「意向投射」創業案就有二十多個。

利用現有廣告投放網路來滿足消費者需求的做法也層出不窮。比如瀏覽器開發商就可以提供讓消費者表達需求的平台,火狐瀏覽器的母公司 Mozilla 就曾請我去做顧問,協助他們實現這一功能。而自從 Mozilla 將它的瀏覽器開源後,其他瀏覽器製造商也可以加入我們的行列。

我們可以想像,消費者一邊自由、不受干擾地上網,一邊又能向市場供應方提供真正有價值的資訊,那是種多麼理想的狀態。我們還可以想像,淘汰那些一心想要操縱消費者、卻被消費者視為垃圾的廣告投放機制,又將節省多大一筆成本。最後,我們的網路環境也將因此大為改善。

在那個理想世界到來之前,我們先去包容那些我們可以容忍的廣告吧。這就需要廣告商擔起責任,即為我們提供真正優質的廣告。而優質廣告一直以來的標準就是:用藝術的手法去呈現。網路應該只是優秀廣告傳播的介質,為什麼非要用網路來竊取個人數據,然後用一堆「沒什麼實際成果」的猜測結果去挑戰人們的耐心?

廣告商如果還不能意識到這一點,那麼他們的廣告也就只能成為「分拆檢修」中的犧牲品了。

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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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