美國司法部告 Google 壟斷,TripAdvisor執行長:早該如此!

美國司法部控訴 Alphabet 旗下的谷歌壟斷,或許不少矽谷業者憤怒,但有一部份科技業主鼓掌歡呼:線上旅遊預約營運商。
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REUTERS/達志影像
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美國司法部控訴 Alphabet 旗下的谷歌壟斷,或許不少矽谷業者憤怒,但有一部份科技業主鼓掌歡呼:線上旅遊預約營運商。

長期砲轟谷歌的 TripAdvisor 執行長 Stephen Kaufer 就樂見司法部拿谷歌開刀的舉動。「我們認為,美國司法部正邁出重要的第一步,早該如此了。谷歌利用其在網路入口引擎的主宰地位,犧牲其他人業務。」Kaufer 說。

美國司法部和共和黨 11 名州檢察長正在調查谷歌涉嫌以隔絕主要分銷渠道競爭對手的方式,非法維持搜尋事業的壟斷地位。

在本週舉行的 GeekWire 峰會上,Expedia 執行長 Peter Kern 表示,「除了認為市場不公以外,我們沒有可以與谷歌抗衡的利器。」

美國司法部宣布這一消息後,谷歌法務長 Kent Walker 也發出長文反駁司法部的說法。

線上預訂網站第一個跳出來承認,在消費者尋找旅遊選擇時,谷歌對搜尋結果進行優先排序的行為已經挫傷了他們推動流量的能力。近年來谷歌推出一系列旅遊服務,從航班 (Flight) 到酒店廣告 (Hotel Ads), 在谷歌擾亂產業之前,TripAdvisor、Expedia 和 Booking Holdings 是原本旅遊計畫網站的首選。

如果消費者使用谷歌搜尋引擎找尋倫敦最好的酒店,或者從紐約前往倫敦的班機,搜尋結果最上方會呈現谷歌自家的旅遊入口,其他預約網站的排名則在底下,這不利業者推動上站流量,導致 TripAdvisor、Expedia 和 Booking Holdings 不得不增加廣告支出,以抗衡來自谷歌的競爭。

Skift Research 估計,2019 年全球旅遊業在谷歌上的廣告支出可能高達 160 億美元或更多。

Kaufer 認為,如果沒有遭到谷歌不公平的競爭,TripAdvisor 現在會是截然不同的光景,「毫無疑問,Trip 本來到今日可以變得更大的事業。」

然而,今年因新冠疫情爆發,廣告支出遭削減,分析師預期,除非旅遊預約量大幅反彈,否則支出不會拉回到疫情流行前的水準。

截至週五,TripAdvisor 過去 12 個月下跌 47.6%,今年迄今也有 31% 以上的跌幅。Expedia 過去 52 週下跌近 25%,而 Booking 同期下跌 9%。

現在,各旅遊業高層都引頸盼立法者下一步將做什麼,以及司法部對谷歌的訴訟是否會導致谷歌改變搜尋引擎作法,這對該產業來說可能是一個巨大的勝利。

責任編輯:李柏鋒
核稿編輯:Chris


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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