【Lynn寫點週報】不會進軍銀行業:了解 Google 為何推出數位支票帳戶

支票帳戶服務能讓 Google 從數位廣告業務中賺到更多錢,花旗銀行也能從中接觸更多客戶。
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Google 的支票帳戶服務絕對不是要跟 Apple Card 競爭,網路公司與金融機構合作都是為了讓使用者從口袋中拿到更多的錢,更多的是合作而非競爭。

關於 Project Cache ,這是 Google 傳出要跟花旗銀行、史丹佛信用合作社推出的數位支票帳戶服務(Smart Checking Account)專案,西方媒體都說是要跟 Apple Card 抗衡,還表示網路業全面要跟銀行業開戰, Google 此舉被視為進軍銀行業的指標,這個論點難免讓人好奇其正確性。

Project Cache 其實是 Google 要用來強化自身廣告產品「AdSense」的產品,透過與花旗銀行合作所開設的數位支票帳戶,方便廣告發布商(網站主)收取 Google 所提供的廣告獎金, Google Cache 整合進 Google Pay 之後能夠節省可觀的手續費與縮短收款時間,取代目前手續費高昂的銀行電匯與支票收款,讓更多中小型網站願意導入 Google AdSense 。

然後 Google 就能從數位廣告業務中賺到更多錢,花旗銀行也能從中接觸更多有價值的客戶。

開設支票帳戶是門賠錢生意

首先支票帳戶如果計入防洗錢與法律成本,那絕對是門「賠錢生意」,銀行不但要花一堆人力跟時間調查你的背景還有資金來源,還需要對監管機關報告,所以你現在如果走銀行進開戶,只說要存錢很容易被櫃員拒絕並踢出去銀行門外。

大多數情況下,你一定要假借「理財」的名義才可能闖關成功,因為銀行接下來才能藉由銷售理財產品獲利,否則純作開戶生意,個人存戶的金額很小,不符合成本效益,所以 Google 要從這項業務中獲利是很困難的。

有人認為 Google 可能會選擇向存戶收取支票帳戶手續費,那麼消費者不如去免費支票存款的銀行機構,不會有人選擇開設合作帳戶。

也有人提出 Google 希望分析使用者的存款、支出等數據以強化 Google 的廣告效益。但網路公司很可能拿不到使用者的數據,像是存款餘額、每月進出款項之類的私密數據,銀行跟監管機關不可能會讓 Google 拿去進行分析。

對於 Google 與花旗銀行共同開設支票業務的動機,我只想得到一個可能性:提高「Google AdSense」的成本效益。

Google AdSense 付款成本過高

Google AdSense 是 Google 讓外部網站掛上 Google 廣告欄位的產品,就是那些我們在網站上看到的煩人廣告,讓網站使用者可以用流量賺錢,它同時包含一套付款流程,YouTube 也是走 Google AdSense 的認證系統來付錢給 YouTuber 。

開設廣告的網站主必須通過一連串嚴格的防洗錢審核(KYC)才能收取 Google 的廣告獎金,包含詳細的個人資料與帳單地址認證, Google 提供的收款方式包含西聯匯款、銀行電匯或是支票收款。

銀行電匯是指傳統的跨國匯款,手續費雖然合理,但單筆匯款也需要數十美金,對於中小型網站主並不划算;西聯匯款雖然免手續費,但有 5,000 美元的單筆額度限制,也要有代理處才有辦法收款,像台灣現在只剩下京城銀行有在辦理這項業務,所以現在大多人仍選擇電匯方式進行,另外第三個「支票收款」則是最麻煩的選項。

支票收款是由 Google 以「普通郵遞」把支票寄出,美國境內約 2-4 週,跨國可能需要到一個月,網站主收到後才能拿去銀行存入帳戶,過程不但耗時又沒有效率,支票也有遺失的風險,有些銀行也不會代收 AdSense 的支票,而且支票代收的手續費是三種收款方式中最貴的選項,單筆要 35 美元起跳,值得注意的是,目前所有 Google AdSense 的付款支票均由「花旗銀行」負責開立。不符合成本效益,

由此可知,花旗銀行早就是 Google 長年以來合作的開票夥伴了,這次將花旗銀行納入 Project Cache 並不意外— 兩者早已建立成熟的付款流程與合作關係。

Google 支票原先就是花旗負責開立,透過合作帳戶收款可省下大筆費用

也就是說,如果透過 Google Cache ,以後廣告收款人直接在花旗銀行開立支票帳戶,付款就不用這麼麻煩了,由 Google 直接付款到該帳戶即可,不用再郵寄支票,過程省掉許多紙本作業的成本跟時間,如果走傳統跨國電匯的話,也可以省下中轉行的手續費,讓付款流程更具成本效益。

合作帳戶這項舉動預計可為網站主省下可觀的手續費,因此會有更多的網站主願意裝設 Google AdSense ,讓更多流量導進 Google 的廣告業務當中,花旗銀行也會藉此接觸到龐大的 Google 潛在客戶,因為未來會有龐大的網站主湧進花旗銀行開設支票帳戶,銀行可藉此推銷其他金融產品,可說是雙贏的合作計畫。

Project Cache 目的是拓展 Google 本身的廣告業務,沒有任何要跟傳統銀行搶生意的意思,也不會是 Facebook Pay 或 Apple Card 的競爭對手,後者是各大網路公司為了強化本身的業務才選擇與銀行串連金流,讓使用者在網路上更容易消費或是幫助業者推廣他們的商品。

網路公司與金融機構更多的是合作,而非競爭

舉例來說,近期推出的 Facebook Pay 本意是要拉高中小型企業主投放廣告的預算,他們認為消費者如果可以直接購買廣告上的產品,不用導流到第三方網站,例如蝦皮、露天等網站,廣告主會願意投放更多的預算在臉書上。

另一個例子,現在不管企業或個人要舉辦活動、講座或是聚會都是透過 Facebook 宣傳,如果可以直接在 Facebook 上完成購票跟領票,那麼這些企業是不是會更願意投放廣告預算在臉書上?

由於中間少了一層導流到第三方票券平台或購物網站的程序,直接將廣告預算轉化成營收,可以提高社群平台對廣告主的吸引力,進而砸更多錢在臉書廣告上,這就是 Facebook 一直極力推動社群平台支付服務的主要動機。

Apple Card 則是希望消費者能進一步被綁定在 iOS 生態之中,將 Apple Pay 用於訂閱蘋果生態系的各項軟體產品,例如手遊 APP 內購、 Apple  Music 、 TV 、 Arcade 等服務,於是找了高盛來為他們發行卡片,也拉高日後跳到 Android 的門檻,因為使用者早就習慣用這張卡進行消費,如果不用 iPhone ,日後的消費跟扣款都會變得很麻煩,讓使用者牢牢地綁死在蘋果產品中,蘋果還可從中賺取軟體營收。

網路公司進軍銀行業不符合成本效益

截至目前為止,網路公司還沒有辦法攻入傳統金融公司的業務,因為網路公司不知道如何承擔傳統金融機構業務的法律遵循與監管要求,限制重重的金融法規也難以融入網路公司的組織架構中,並不符合成本效益。

相反的,網路公司與金融機構兩者互相合作以增加綜效的例子反而更多,網路公司藉由整合金流來讓功能更多元、更容易引誘使用者從錢包掏出現金,想想沒有 Apple Pay 或是 Google Pay 的年代,每次購物都需要反覆輸入卡號與安全碼,現在有了支付功能,直接進行解鎖認證就能購買成功。

好比手遊課金一樣,一個按鍵就能立即刷卡,購買後虛擬寶物或點數瞬間送達到道具欄內,不久後將會進化到社群網站的廣告一旦跳出,使用者點擊後可以直接下單、一鍵支付完成後便讓貨物送抵家門。

「晚上購買,隔天早上起床就踢到包裹」。

網路金流整合會讓線上消費越來越容易,使用者錢包失血的速度相對也會越快,這將導致其他沒有與網路公司合作的金融業者感受到不小的壓力,害怕自己逐漸在金融零售市場被邊緣化。  

核稿編輯:Anny

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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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