媒體看過來!Facebook 偵查「誘騙點擊標題」推出中文版

今天Facebook針對此機制再公佈三項更新,幫助用戶減少在動態時報上看見誘騙點擊貼文的機會,讓用戶接觸更多正面且具真實性的動態貼文。
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Facebook 致力成為提供來源可靠訊息的社群,然而,有許多 Facebook 用戶反映不喜歡誤導、聳動或是垃圾性質的貼文,特別是吸引用戶點擊查看更多內容的誘騙點擊標題。因此,Facebook 發展一套機制篩選可能具有誘騙點擊的標題,並減少其出現在動態時報上的頻次。

去年 Facebook 發佈一項 動態時報更新 ,目的在減少以隱瞞訊息、或是誇張聳動標題誘騙點擊的貼文出現在動態時報上的頻次。今天 Facebook 針對此機制再公佈三項更新,幫助用戶減少在動態時報上看見誘騙點擊貼文的機會,讓用戶接觸更多正面且具真實性的動態貼文。

  • 首先,為了能有效減少誘騙點擊標題的貼文,除了個人貼文之外,Facebook 另外將誘騙點擊標題的範圍擴及到區域及粉絲專頁層級。
  • 第二,為了提升效率,Facebook 將誘騙點擊標題分成兩種類別,分別是隱瞞型標題及聳動型標題。
  • 第三,Facebook 即日起將會測試不同語言偵察誘騙點擊標題的功能,其中包含中文。

運作機制

Facebook 在 News Feed 價值觀 的其中一項即是誠信溝通,因此 Facebook 一直以來致力於了解人們對誠信的想法及觀感。

從去年的更新中,Facebook 發現比起一次偵測所有訊息,個別偵測不同種類的誘騙點擊標題更能有效率區辨刻意隱瞞訊息、或聳動誇張的誘騙點擊標題。

隱瞞型標題會隱藏必要的訊息或誤導用戶,誘使用戶點擊連結找出答案,例如:「她竟然在沙發底下發現這個……」;聳動型標題會利用誇張聳動的標題,放大事件的重要性,例如:「天啊!你一定得看,薑茶竟是讓人長壽的秘密!」

Facebook 推出更新的做法與 之前減少誘騙點擊標題的做法 相似,Facebook 有專門團隊審查數以千計的標題,相互驗證並篩選龐大的誘騙點擊標題,判斷標題為隱瞞型標題或聳動型標題。

藉由此方式,Facebook 能辨認出哪些關鍵字經常出現在誘騙點擊標題,而不會出現在其它貼文類型的標題中,這種做法與電子信箱過濾垃圾郵件的過程十分相似。

這些含有誘騙點擊標題的貼文內容會減少出現在動態時報中的機會,動態時報將會繼續隨著時間學習精進,Facebook 也會持續開發,以減少誘騙點擊的數量,並應用在更多語言。

這會如何影響粉絲專頁?

Facebook 預期此項更新對於大部分粉絲專頁發佈到動態時報的貼文不會造成任何重大的影響。

然而,仰賴誘騙點擊標題的發佈者將會感受到點擊量的下降。粉絲專頁本應避免使用隱瞞型標題或聳動型標題影響用戶對於文章內容的理解及判斷。如果粉絲專頁停止發佈誘騙點擊標題的貼文內容,將會減少受此更新的影響。

Facebook 將會持續改善並且減少動態時報上的誘騙點擊,讓動態時報成為一個有質感且具可信度的社群。關於粉絲專頁的經營,建議可參考 貼文最佳作法


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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