行銷人注意!Facebook承認過去2年嚴重「高估」影片表現關鍵指標
行銷人注意!Facebook承認過去2年嚴重「高估」影片表現關鍵指標
2016.09.23 | 行銷

Facebook近來以「影片優先」為發展策略,更以不斷成長的影片成效吸引廣告商加入,不過,現在這些話可能要打折扣了。儘管過去我們知道,Facebook影片只要觀看超過3秒就能列入觀看次數,但根據《華爾街日報》報導,Facebook其中一項影片關鍵指標——平均觀看時間的計算方式又出現爭議,導致這項指標在過去兩年一直被嚴重高估。

Facebook執行長Mark Zuckerberg
圖/ 截圖自Facebook影片

只將播放3秒的影片觀看時數列入計算

影片觀看時間的長短可衡量影片廣告效果,不過《華爾街日報》報導,Facebook在幾週前通知廣告代理商和廣告主,過去兩年的影片觀看時間計算,僅將觀看超過3秒的使用者列入計算,導致影片平均觀看時間約被高估60%到80%。

或許這麼比喻會比較清楚:就像某班級的平均段考成績獲得全校最高分,但其實該班級導師在計算平均成績時,先剃除掉不及格的成績,也因此表現很容易就比其他班級突出。

Facebook目前已更新該指標計算方式,包含自動播放和點擊觀看,無論影片播放時間是否超過3秒,都會列入計算。「這項錯誤已被改正,這並不會影響到廣告計費結果。」Facebook表示。

Facebook的影片廣告工具
圖/ 截圖自Facebook

恐影響廣告投放、媒體內容產出

對Facebook而言,這或許僅是計算公式上的小漏洞,不過對廣大廣告商而言,影片衡量指標就是決定投入多少行銷資源在不同平台上的依據,任何一分成效差距都會影響要將廣告放在Facebook、YouTube,甚至是電視上的決策結果。媒體出版業者同樣受到影響,過去可能曾因為影片成效而決定要發布哪些內容。

去年8月,YouTube製作人Hank Green就曾以「小偷、騙子,Facebook影片」一文,指控Facebook計算影片觀看次數的方式,過度膨脹其廣告效果。他指出,Facebook對觀看人數定義是「只要觀看超過3秒,就列入觀看人次」;相較之下,YouTube則是以30秒作為觀看標準,其中約有10倍的差距。

這又再次引發廣告主和媒體業者對Facebook和Google的擔憂,這些網路平台握有龐大的使用者資料,開放給第三方單位的資料卻相當有限,形同築起一道隱形的「封閉花園」(walled-garden)。

廣告一直是Facebook的主要收入來源,根據《CNBC》報導,光是Facebook的廣告營收,就佔2015年的全球社群網站廣告總額的68%。Facebook今年第二季的廣告營收為62.4億美元,高於市場預期的58億美元。

資料來源:The Wall Street JournalBloombergCNBC

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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