蘋果Safari推出反廣告追蹤工具?搞不好是Google和Facebook的大利多
蘋果Safari推出反廣告追蹤工具?搞不好是Google和Facebook的大利多
2017.06.09 | 社群行銷

你每天在瀏覽網路上訊息的時候,其實無時無刻不在被廣告追蹤著。

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圖/ 數位時代

雖然我們很少談論到這個問題,但它在真實生活中每天都在重複上演。相較於網路上提供的海量免費信息,我們瀏覽的每個網站都會附帶十幾個不同的追蹤Cookie,方便定制廣告來追蹤你的瀏覽習慣,從而實現精準推送。

這種精準的廣告推送目前仍然是網路上最快的最佳方法,所以這些Cookie無處不在。網站們盡量讓瀏覽它的遊客感覺不那麼毛骨悚然,但是總體來說,你還是無法逃脫這些Cookie對你瀏覽記錄的追蹤。畢竟定制廣告是一項數十億美元的業務,這些廣告費養活了網路上為你提供內容的這群人。

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圖/ 36Kr

在幾天前蘋果的WWDC大會上,蘋果向這個系統提出了自己的解決方案。除了推出最新版的自動播放屏蔽功能之外,最新版本的Safari(目前還處於測試階段)將會有一個新的工具來阻止第三方的廣告追蹤器,積極識別和阻止網路上所有用於追蹤用戶的Cookie。

正如Craig Federighi(蘋果軟體工程高階副總裁)在舞台上所說:

「這項措施並不是關於屏蔽廣告的,而是保護您的隱私不受到侵犯。」

這是一個重要的手段,特別是對於行動網路來說。目前僅有不到30%的瀏覽是在Safari上面完成的。當Safari在iOS 9中添加了廣告攔截的選項的時候,許多網路公司提出了很多關於未來行動物聯網發展方向的疑問和困擾。

Marc Al-Hames,這位在以注重隱私而聞名的瀏覽器Cliqz工作的員工表示,公司已經在爭取找出解決這種新限制的最佳方法。

「這一直是一個貓追老鼠的遊戲。」「用戶嘗試用不同的東西來保護自己,但是數十億美元的廣告技術產業卻要思考如何規避用戶的保護。」

令人驚訝的是,Google和Facebook正準備著從這場競爭中脫穎而出。如果你想要深入瞭解為什麼,那我們需要深入研究一下蘋果這項新政策是如何運作的。

能夠屏蔽Cookie的Safari版本已經推出多年,但以前的默認條件是允許Cookies訪問我瀏覽的網站。但是蘋果推出的新政策更進一步,使用機器學習來識別Cookie的追蹤行為,無論這個Cookie是以什麼樣的方式呈現的。

在很多情況下,直接屏蔽這些Cookie會破壞基本功能的使用。但是現在,Safari為Cookie的留存設置了時間限制。這些Cookie裡的信息將只能保存24小時,並將徹底刪除30天以上的內容。

這裡關鍵的區別在於你主動訪問的網站和隨之而來的第三方追蹤器。只要這個Cookie是與你在過去24小時裡訪問過的網站相關聯,Safari一般不會對它做出什麼動作。這樣一來,像Google和Facebook這樣的大公司就可以用簡單的辦法來對付這些新的限制。

Safari的新政策打擊最大的其實是像Criteo或Adroll這樣的第三方系統,它們在數千個站點的背後默默地佈置和運行著Cookie。 Criteo的股價在蘋果公佈這項新功能之後暴跌,完全不是巧合。

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圖/ 36Kr

但是對於已經牢牢霸佔了網路廣告的Google和Facebook來說,這根本不算什麼問題。

大多數人每天都會訪問Facebook或Google服務,24小時之內你會透過這兩者瀏覽海量的信息,而在這24小時之內你的瀏覽習慣都會被Cookie記錄,所以Google和Facebook依然會對你的行為瞭如指掌。

Google和Facebook在廣告定位方面最大的競爭對手是像Verizon和Comcast這樣的電信公司,這些公司近期在美國電信政策的轉變中得到了巨大的支援。

Verizon和Comcast都在網路媒體和廣告技術方面投入巨資,這意味著他們在蘋果的新政策中所處地位與Google和Facebook一樣。

只要你每天訪問Facebook,這個公司就不會受到影響。

同時,沒有附加到熱門網站上的的廣告網站將會受到嚴重的打擊。但這不會是一個完全的限制,因為大多數現代網路補充Cookie使用更先進的指紋技術,可以在不傳輸任何數據的情況下進行用戶訪問。他們還可以嘗試與網站達成Cookie服務協議,在投放廣告的同時收集數據。

但是,新的Safari政策使這些廣告公司在和Google和Facebook這樣更強大的公司競爭時處於永久性劣勢。

這些公司已經相當出色——Google和Facebook在網路廣告上每花費一美元就可以獲得90美分的收益——新的瀏覽器將使他們的生存變得更加艱難。這樣的結果將使得平衡更加傾向於少數已經佔據主導地位的科技巨頭。

蘋果不是在這個方向推動網絡的唯一力量。歐盟委員會最近提出的反追蹤提案會在第一方和第三方網站之間產生同樣的影響。

只有上周,Google宣佈Chrome的廣告攔截器可能會進一步擴大攔截小型公司的範圍。對於較小的網站和日常用戶而言,仍然難以說明這一舉動會意味著什麼結果,但是Google和Facebook將會因此成為網絡業務的核心。

這些巨頭玩家,例如Google,Facebook,Verizon和Comcast,它們控制了我們連接到網絡的方方面面,從服務器到光纖,從行動裝置到瀏覽器……

現在,他們使用自己的壟斷能力在廣告追蹤中發揮巨大的優勢,讓用戶們在其中左右為難。蘋果公司正在嘗試為用戶提供出較少Cookie侵入的網頁體驗。但經過十多年的廣告技術的發展,要想解開這個Cookie信息追蹤的問題可能比蘋果意識到的要困難許多。

本文授權轉載自:36 氪

關鍵字: #WWDC
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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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