Google 員工首次成立工會 《紐時》:員工維權行動已席捲矽谷

Google 及其母公司 Alphabet 的員工 4 日宣布成立「Alphabet 工會」(簡稱AWU),目前已有226 名員工入會,據說是 Google 成立的第一個工會。根據《紐約時報》4 日報導,Google 成立工會是矽谷的罕見之舉,該工會的出現,顯然表示員工維權行動已席捲矽谷。
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昨日,我們報導了Google 與Alphabet 員工發動連署成立 Alphabet工會(Alphabet Workers Union,AWU)對此工會執行主席也近一步在《紐時》發表評論。

「員工建立起 Google,但它已不再是我們想要效力的那個公司了。」AWU 執行主席 Parul Koul 和副主席 Chewy Shaw 4 日在《紐約時報》聯合發表評論文章,宣布工會成立的消息。文內指出,他們已在美國傳播工會 (CODE-CWA) 登記掛名,工會將會對所有 Alphabet 的員工開放,包括臨時工、供應商和承包商,「我們的工會將努力確保員工們了解自己的工作在做什麼,獲得合理的工資,同時不必擔心受到虐待、報復和歧視。」

Google 工會的成立,對美國的科技產業而言是相當罕見案例。過去,矽谷軟體工程師和其他技術人員在面臨社會和政治問題時,基本的態度都是保持沉默,但如今許多矽谷員工在面臨多樣性、薪酬歧視和性騷擾等問題上,變得更加直言不諱。

2018年 Google 曾有 2 萬多名員工走上街頭罷工,抗議公司處理性騷擾的方式。另外也有針對 Google 不道德商業決定而出現的員工反彈聲浪,例如:Google 與國防部合作開發 AI 相關技術等議題。

面對工會的聲明,Google 人力總監 Kara Silverstein 4 日回應表達公司始終努力支持員工的勞工權益,但同時表示「如同公司以往已持續在努力的方向,我們將繼續保持與所有員工的直接接觸與互動。」有媒體將此解讀為 Google 公司將來可能會繞過工會,直接與員工談判。

為何 AWU 的成立意義如此重大?因為 AWU 與傳統工會不同,是符合美國法規的「少數派工會」,代表了逾 26 萬名全職員工和承包商中的一小部分,這樣的工會成立,可能會在矽谷帶動其他企業體的員工籌組類似的工會組織。

成立工會不僅僅是為解決工資待遇問題,更是為了讓員工的維權活動保持組織性和長期性。在加入工會的員工看來,這是他們過往努力的延伸,希望工會能從組織架構上對公司管理層保持壓力,讓公司為承諾的變革負責。

某一美國商業內幕網站裡,集結了不少 Google 員工們的吐槽,其中有不願意透露姓名的員工抱怨工作太瑣碎,「公司裡有很多員工是從十大名校畢業的,但是他們所做的工作都很瑣碎,比如為 Google 廣告產品提供技術支援,手動刪除 YouTube 上被舉報的內容,或編寫一些基本代碼來測試網站上的某個按鈕該用哪種顏色。」更有人表達出深深的無力感:「我在這裡工作三年,要離開很難,但讓我做出此決定的重要因素是 — 身為個人,我對這個公司能做出的影響太小了。」有前員工在求職網站上吐槽:級別稍高一點的人很難平衡工作與生活,甚至建議管理層找回創業時的初心。

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。

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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。

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