夠了吧,別再濫用大數據

Dave Folwer 認為,「大數據」一詞已被過度使用,是時候該呼籲整個產業停止再打著「大數據」的名號作為宣傳,因為到了最後,問題不再於「你的數據有多大?」而是「你如何處理運用你的數據?」
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近年來,與大數據有關的話題不斷,從 找人才搶救生育率 ,幾乎生活中的大小事都與大數據有關,在此同時,也有人開始質疑大數據被過度炒作,過去 inside 曾發表過一篇文章「大數據即將泡沫!?台灣似乎還沒開始炒熱呢?」文中提到大數據正處於新技術廠商炒作週期和使用企業預期的頂峰,文末更點出「2013 年將會看到更多有關大數據無用的負面報導。不過希望仍在,2013 年下半年將會出現有效的大數據分析工具,2014 年大數據將在重回榮景。」

本文編譯自 Dave Fowler 的文章「Put a fork in'big data' — it's done.」,Dave Fowler 是企業數據分析工具 Chart.io 的共同創辦人,曾任職於 IBM 並且擔任過 TechCrunch 分析員,分別在 2011 年與 2012 年連續入選富比士公佈的 30 位 30 歲以下科技先驅者(30 under 30 Technology Pioneer)名單。

Dave Folwer 認為,「大數據」一詞已被過度使用,是時候該呼籲整個產業停止再打著「大數據」的名號作為宣傳,因為到了最後,問題不再於「你的數據有多大?」而是「你如何處理運用你的數據?」。Dave Folwer 表示,並不是只有他自己支持這個論點,許多知名的數據產業人士也抱持同樣論點。

商業智慧(Business Intelligence)領域的數據分析大師 Stephen Few,認為「大數據」已成為行銷活動,他提到:「大數據已被過度炒作而超出其本質,剩下錯誤的定義與濫用。」

O' Reilly Strata 大會主席 Edd Dumbill 同樣對大數據模糊不清的定義提出質疑,早期 Edd Dumbill 致力於推廣大數據的觀念帶到整個網路產業,但他認為失敗了,因為不能有效提供使用者真正能解決商業問題的產品,Edd Dumbill 還提到,強力推廣大數據是有害的,很多時候問題只是被包裝起來了。

現實生活中,許多企業會被大數據的過度炒作混淆,有時還會為了保護過多的數據而浪費許多資源成本。過去 Dave Fowler 曾在他認為大數據處於炒作頂峰時寫過一篇文章,文中他引用微軟 2012 年的調查報告,指出微軟與 Yahoo! 內部濫用大數據的情形令人感到意外,同時調查還發現對 Hadoop 的濫用。Dave 認為,調查報告人員最終想表達的是,對於小量的資料數據來說,用到大數據的處理技術是矯枉過正的行為。當然,這樣的情形也可能會發生在其他公司身上。

Dave Fowler 認為,事實上,只有 Facebook 和 Google 擁有並且需要「大數據」,至於我們其他人,大數據不過只是行銷炒作和網路行話罷了。縱觀所有關於大數據的言論,它們都很容易忽略一個最基本的事實:「無關大小和數量,而在於你怎麼運用它」,最後, Dave Fowler 說:「Let's all agree to put a fork in big data.(=It's done.)」

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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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