搜尋排行擠壓競爭對手?蘋果坦承App Store演算法偏愛顯示自家服務
搜尋排行擠壓競爭對手?蘋果坦承App Store演算法偏愛顯示自家服務
2019.09.11 | 蘋果

2008年,蘋果(Apple)推出了App Store,為行動裝置的可能性開啟了一扇大門,大量遊戲、社群軟體、實用工具紛紛湧入小小的手機內,創造了一個全新的市場。時至今日,這個平台上擁有超過200萬種App。

但隨著App Store日益龐大,蘋果球員兼裁判的地位備受質疑,圖利自家App、打壓競爭對手曝光的抨擊也從未停歇。

「揪團」佔據搜尋排行,蘋果App為何都在搜尋前列?

根據《紐約時報》公佈的研究結果,在近期修改演算法前,App Store確實有偏好蘋果自家App的傾向,且蘋果高階主管也在接受採訪時坦承,演算法的確呈現這樣的結果,已著手進行修改。

報導指出,《紐約時報》透過App分析公司Sensor Tower提供的6年份App Store搜尋結果,發現蘋果的App至少在700個關鍵字搜尋中排行第一,撇除付費廣告的話,有的甚至出現了14款蘋果App才顯示競品。

蘋果高階主管坦承有這樣的現象發生,但強調公司沒有操縱App Store的搜尋結果。他們指出,蘋果App排行通常高於競爭對手的原因,第一是App本身就熱門;第二是App名稱與關鍵字非常接近。

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蘋果高層坦承演算法的某些傾向,導致搜尋結果前列淨是自家提供的服務。
圖/ shutterstock

然而就以「音樂」這個熱門搜尋來說,在Apple Music登陸App Store以前,Spotify長年霸佔搜尋結果的第一名;然而Apple Music上線後,Spotify的排名不斷往後靠,大量蘋果App開始聚集到搜尋結果前列。

2018年底時,多達8款蘋果App佔據了音樂搜索的排行,其中甚至有些與音樂無關,此時Spotify已被擠到第23名去。有趣的是,在Spotify今年3月一狀告到歐盟後,搜尋結果立刻只剩Apple Music、iTune兩款蘋果App,而Spotify的排行也上升到第四名。

「改進」而非「修正」,調整演算法只為造福外部開發者

App Store是全球吸金能力最強的App平台,Sensor Tower的資料指出,2018年該平台創造了約466億美元營收,比Google Play要高出88%。且高達3分之2的下載數源自搜尋結果,因此下方呈現的每一個排行,都是無與倫比的「黃金地段」。

在這樣的情況下,搜尋結果前列被蘋果App霸佔,自然不會令開發者輕易接受,尤其出現的App甚至與關鍵字無關時。再加上不同於Google Play個人化的顯示,App Store的內容排序完全一致,所有人看見的都相同,導致演算法出現偏好時,影響更為嚴重。

google play
不同於Google Play的個人化推薦,App Store上顯示的排序任何人都相同。
圖/ shutterstock

對此,蘋果高階主管也指出另一個罪魁禍首,由於蘋果的演算法中,有將同樣開發者的App打包顯示的傾向,因此當Apple Music、iTune上榜後,其餘關聯性較低的App也會被拉上排行。

蘋果已於7月調整了這部份的演算法,但仍強調演算法沒有問題,運作一切正常,堅稱他們的調整是「改進」而非「修正」,是為幫助其他開發者而自縛手腳。

恰好就在幾個月前,歐盟才就Spotify的投訴,對蘋果展開正式調查;美國司法部也於7月啟動針對大型網路平台的反壟斷調查,要揪出科技巨頭的任何不法行為。

面對不斷加緊的反壟斷審查,蘋果回應顯得字斟句酌,就如外媒《The Verge》所述,一旦此時承認了平台的疏失,或許都將成為未來法庭上百口莫辯的鐵證。

責任編輯:蕭閔云

資料來源:紐約時報The Verge

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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