臉書終於刪了川普廣告!納粹圖示違反仇恨組織社群政策

從推特到臉書,川普持續踩到社群平台的雷..
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Reuters/達志影像
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臉書在本週四移除了一系列川普的競選廣告,遭到臉書疑慮的貼文上,出現的是一個倒紅色三角形的圖像,這個紅色三角標示在納粹時期被用來代表集中營的政治犯,川普這則煽動性的競選廣告,主要是號召臉書網友簽署請願書,反對「反法西斯主義活動」(Antifa)。

反法西斯主義運動(Antifascist Action,簡稱 Antifa)起源於1930年代、並於1980年代重生於德國的一股極左派政治運動總稱,在今年五月全美鬧得沸沸揚揚非洲裔美國人喬治·弗洛伊德遭白人警察殺害事件,引發全美國動盪不安,據傳 Antifa 有參與其中,而川普也藉此將組織成為自己的替死鬼,在個人 Twitter 上聲稱會將 Antifa 定爲「恐怖組織」。

藉由反法西斯運動的情緒分散對總統的憤恨為主要目的,上面顛倒的紅色三角形的圖像,代表的是納粹集中營中政治犯,臉書根據仇恨團體的社群守則,認為競選活動的廣告攻擊了反法派。

先前,臉書執行長祖克伯力圖與美國總統川普的爭端劃清界線,對於推特對川普推文貼上警示標籤,祖克伯表示臉書政策和推特不同,雖然也對誤導性內容貼上標籤,但並不檢視政治人物所發的文章,臉書認為不該充當真相仲裁者,不過這回臉書也以相關組織仇恨政策刪了總統候選人的廣告。

稍早廣告仍然可在Facebook的廣告庫中看到,包含川普自己的 Facebook 專頁、副總統麥克·彭斯(Mike Pence)的頁面以及川普競選的帳戶上,煽動性的廣告貼文內容這回受到臉書的壓制。

臉書廣告庫截圖

針對移除川普廣告活動,臉書發言人則表示,臉書移除這些貼文與廣吿是由於內容違反了臉書的社群平台守則,違反臉書組織仇恨的相關政策。我們的政策禁止在沒有討論上下文的情況下,使用仇恨團體的象徵標誌。

核稿編輯:李柏鋒

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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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