只要川普簽個名,美國人民的上網瀏覽記錄將可任 ISP 自由買賣

如果你的上網瀏覽記錄被別人隨意買賣,你願意嗎?你當然不願意,但或許,美國人民的上網記錄很快就可以合法的被隨意買賣了。
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U.S. President Donald Trump holds up an executive order on "Energy Independence," eliminating Obama-era climate change regulations, during a signing c...
REUTERS/Carlos Barria
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原文刊登於合作媒體 愛範兒 ,INSIDE 獲授權轉載。

如果你的上網瀏覽記錄被別人隨意買賣,你願意嗎?你當然不願意,但或許,美國人民的上網記錄很快就可以合法的被隨意買賣了。

在美國國會通過這項決議前不久,美參議院就投票決定讓 ISP(網路服務提供商)可以與廣告商自由分享私人用戶數據,這代表只要美國總統川普簽個字,這份決議就將生效。

這些決議的通過,代表著去年 10 月由 FCC(美國通信委員會)批准,要求如 Comcast、Verizon、AT&T 等 ISP,在「出售或者與第三方共享用戶的瀏覽記錄和其他個人資訊之前,必須先取得用戶同意」的方案將被廢除。

這項決議無疑會引起用戶的不滿,「沒有這些規範,ISP 就可以隨意買賣用戶的個人資訊,這是非常糟糕的一件事,用戶將沒有強而有力的聯邦保護來維護自己隱私,」隱私倡導組織 Public Knowledge 的政策研究人員達拉斯 · 哈里斯在接受外媒 Gizmodo 採訪時表示。

而對於美國用戶來說,超過半數的人在面對使用哪個 ISP 時,基本沒有選擇權,如果用戶不喜歡目前 ISP 的數據收集政策,他們也無能為力。

對於 ISP 而言,特別是 Verizon、 AT&T、Google、Facebook 等一些大型網路服務提供商,它們不太可能因為保證用戶隱私而選擇放棄誘人的廣告費,而這些 ISP 也知道用戶們沒有其他的選擇。

據英國 衛報 報導,那些贊成廢除隱私權規則的人認為,這將為如 Google 和 Facebook 這樣的廣告業務和網路服務提供商打下進入該領域的基礎,從中獲益的自然也是這些 ISP。根據網路服務提供商的說法,廢除 FCC 的用戶隱私規則將使他們能夠向用戶展示更相關的廣告和報價,這將使網路服務提供商在廣告投資上獲得更多的回報。

此外,FCC 曾頒布的這些保護用戶隱私的規則是使用「國會審查法」廢除的,該法僅在川普行政當局使用一次,而被「國會審查法」廢除,也基本上代表著 FCC 未來不能發佈任何與被廢除的規則相似的任何新規則。


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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