美國司法部控 Google 反壟斷官司波及 Apple

分析師憂心,這起官司可能影響蘋果 17% 至 26% 的服務收入,進而拖累蘋果估值下滑。
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         本篇來自合作媒體鉅亨網,INSIDE 經授權轉載。

美國司法部(DOJ)周二(20 日)在對 Google 提起的反壟斷訴訟中提到,外界普遍認為, Google 為了鞏固搜尋引擎版圖,每年支付蘋果高達 80 億至 120 億美元的鉅額款項。分析師憂心,這起官司可能影響蘋果 17% 至 26% 的服務收入,進而拖累蘋果估值下滑。

根據訴狀, Google 與合作夥伴簽訂數十億美元協議,使 Google 搜尋引擎得以成為許多設備的預設瀏覽器,其中蘋果是最大的合作夥伴, Google 藉由蘋果旗下 iPhone、iPad 等產品的市占優勢,囊括了全美 36% 的搜尋使用量,蘋果設備也因此佔 Google 去年近一半的搜尋流量。

 Google 也為此支付蘋果鉅額的報酬,美國司法部引用「外部統計」表示,為取得蘋果設備的預設搜索引擎, Google 每年向蘋果支付 80 億至 120 億美元,這筆費用是蘋果服務業務營收的一部分,服務收入在 2019 會計年度的營收為 462 億美元,佔蘋果總營收的 17.7%。

近年來,蘋果高層開始聚焦服務營收的表現,執行長庫克(Tim Cook)2017 年曾誓言 2020 年服務收入要成長一倍。在服務事業營收貢獻下,蘋果不斷茁壯,從手機品牌逐漸變成高附加價值的軟體公司,市值也扶搖直上,今年突破 2 兆美元。

一般而言,大眾認為蘋果的服務多包涵 iCloud、iTunes、Apple TV + 等訂閱以及 App Store 的軟體購買,或是即將推出的 Apple One 一體化訂閱服務,然而,DOJ 的訴訟顯示,蘋果對外宣稱的「服務」內容可能包羅萬象。

從財報項目可以看到,蘋果的服務收入不只包括 iTunes 和蘋果串流媒體服務,還涵蓋 App Store 軟體購買、AppleCare 保修以及授權,其中授權這一項便包含訴訟中所提及的 Google 支付收入,也就是「流量獲取成本」(TAC)。

假設 DOJ 對 Google 支付的評估數據準確, Google 所支付的金額幾乎佔蘋果服務收入的 17% 至 26%,等同於蘋果所謂的「未來主要業務」中很大一部分是來於這筆付款。

對此,高盛分析師 Rod Hall 上月表示,「就蘋果服務事業的品質或永續性而言,我們不認為蘋果與其他純服務的科技公司相比能並駕齊驅,主因在於我們預估 Google TAC 付款佔整體服務營收的比率,超出投資人的預期。」

隨著 Google 訴訟發酵,市場分析師開始擔心,這樁反壟斷官司恐使蘋果的服務收入顯得不再如先前有利可圖,意味著蘋果估值可能因而受影響。

美國銀行分析師 Wasmi Mohan 也在本週的報告中提及:「蘋果與 Google 收入共用協議(Revenue Sharing agreement)後續的任何變化,最終都可能讓蘋果服務收入潛在的營收 / 利潤遭遇逆風,而導致估值倍數下滑。」

責任編輯:蜜雅
核稿編輯:Mia

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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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