Google 因無痕模式被告求償 50 億美元,讓我們看看它怎麼運作

無論最後到底能不能告 Google 成功,但可以預見的是,這場集體訴訟有可能雙方攻防激烈,連帶大大影響日後美國科技公司的使用個資方式。
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Google 會使用 cookies 等技術追蹤廣大網友們的使用習慣,並不是新鮮事;不過 Google 最近被美國民眾告上加州法院提起集體訴訟,指控 Google 違反美國聯邦監聽法要求 50 億美元賠償,並且對每位受影響的使用者都至少支付 5,000 美元的賠償。

提訴主要理由是認為 Google 會使用 Google Analytics、Google Ad Manager、App 等技術監控使用者們的瀏覽器記錄,就算不點廣告也能透過各種資料分析使用者的各種生活習慣,此外就算開啟 Chrome 無痕模式,Google 一樣追蹤。

對此 Google 發言人 Jose Castaneda 則是極力辯護:「我們有明確指出每當開始無痕模式分頁時,網站還是可能會在使用過程中,蒐集瀏覽的有關資訊。」

無痕模式怎麼運作?拿 Cookie 來說明

先無論最後到底能不能告 Google 成功,但可以預見的是,這場集體訴訟有可能雙方攻防激烈,連帶大大影響日後美國科技公司的使用個資方式。

這時不妨讓 INSIDE 帶大家看看無痕模式開始,首先無痕模式下,Chrome 瀏覽器確實不會把使用者們的 Cookie、瀏覽記錄、網站資料跟表單紀錄儲在裝置上,但也一開始就說明 ISP 或是學校網路、家長追蹤軟體還是可能看到你的活動紀錄。

Chrome 無痕模式截圖

但重要的是:無痕模式說明中有一條稱,它並不禁止第三方使用 Cookie,這裡很容易跟「第三方 Cookie」搞混。這說明裡的是指各個網站就算在無痕模式下,還是會問你同意採用 Cookie 作為自己網站紀錄用途。但另一方面無痕模式會在每次關閉瀏覽器後就刪掉你裝置的 Cookie,所以之後就算再開,那也對不起來而無法用自動登入等類似的功能了。

那第三方 Cookie 又是什麼呢?使用原理簡單來說是這樣:你瀏覽的網站會存 Cookie 在你的裝置,但如果這些網站願意跟 Google Ad 或其他的廣告聯播網合作埋 code 進去,那麼廣告聯播網就會依據自己手中可接觸的用戶 Cookie,在網站上投放廣告。

就如同我們上一段說的,Chrome 無痕模式每次都會刪掉 Cookie,所以無痕模式只要每結束一個工作階段,下次依 Cookie 廣告聯播網所推的廣告內容就會重新來一次,而不會依照上次 Cookie 紀錄做個人化推播。

而 Google 也宣稱為了因應保護者隱私的潮流,正準備兩年內逐步淘汰第三方 Cookie,並推出「隱私沙盒」計畫,希望藉由提供匿名處理過的資訊給廣告商,達成保護用戶隱私又能讓廣告商精準行銷。不過事實上就算在無痕模式少了 Cookie 影響因素,Chrome 還是能依照使用者的概略位置、造訪網站類型推播廣告。

核稿編輯:Mia


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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