蘋果隱私政策上線半年、首當其衝的Facebook祭五招應對!廣告主怎麼辦?
蘋果隱私政策上線半年、首當其衝的Facebook祭五招應對!廣告主怎麼辦?

蘋果於iOS14(與其後版本)所加入的隱私新政策「APP追蹤透明度(App Tracking Transparency,簡稱ATT)」,於今年4月26日正式上線,實施至今正好滿半年。這項新政,開啟了用戶隱私保護的新篇章,與此同時,也打擊了應用程式商廣告投放與效益衡量的能力——其中,社群巨頭Facebook首當其衝。為此,Facebook積極備戰,也在這半年間陸續更新應對策略,以維持廣告業務的穩定與永續。

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圖/ Tenmax

本篇文章,TenMax將與你一同追蹤,蘋果隱私新政上線半年期間,對臉書造成了什麼影響,以及臉書如何調整腳步、全力應戰:

一、概念回顧:iOS14隱私更新,是什麼?

在進入正題之前,讓我們先花點時間回顧iOS14隱私更新的具體內容:過去,iOS系統「默認」每位用戶都同意應用程式搜集自身的「廣告識別碼(Identifierfor Advertising,簡稱IDFA),如果用戶不願意和應用程式商共享自己在應用程式中的行蹤,則必須手動進行關閉;與此相對,為加強用戶隱私保護,ATT架構規定,每個應用程式都必須主動、事先徵求用戶的同意,才可以搜集該用戶的IDFA。

具體來說,應用程式必須在用戶使用APP時,跳出視窗,請用戶選擇是否同意與該應用程式分享自身的網路行為與資料;若是用戶點擊不同意,則Apple將禁止該應用程式蒐集大部分的數據。此一更新實施後,可預期有顯著比例的用戶將拒絕與應用程式共享資料,也代表著應用程式將難以暸解部分用戶的使用習慣,以及其與廣告互動後的行為;基於此,Apple同時推出了SK Ad Network 2.0作為解決方案,來處理無法獲取IDFA之下的廣告成效歸因。

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圖/ Tenmax

二、iOS隱私更新,如何打擊Facebook?

Facebook作為社群APP龍頭,高達96%用戶習慣透過應用程式來使用Facebook,可預期ATT更新將對平台廣告帶來莫大的影響。基於此,臉書早在iOS14正式上線的三個月前,就推出相關政策與調整加以因應,包含:要求廣告主完成網域驗證,並為轉換廣告設定最多八個的彙總事件;系統改採「彙總事件成效衡量」以衡量iOS14用戶的網站事件,並縮短可選用的廣告歸因期間⋯⋯等。

廣告主必看!五大影響、五大必做準備一次掌握

而iOS14實際上線後,也確實衝擊Facebook廣告。根據應用程式開發商數據平台Flurry調查顯示:iOS14實施一個月內,全球平均每日允許APP追蹤的iOS用戶僅12%;在美國市場的比例則更低,平均僅有4.5%用戶同意共享數據——即使到現在,全球同意追蹤的用戶比例也僅三成不到。

iOS14上線後,允許應用程式追蹤的用戶比例
iOS14上線後,允許應用程式追蹤的用戶比例
圖/ TenMax

廣告預算部分,iOS上線一個月內,廣告主投入iOS與Android的支出占比,便出現了反轉;六到七月期間,廣告主針對iOS裝置所投入的預算,更出現高達三分之一的降幅,反觀Android則逆勢上漲10%左右,若聚焦於Facebook廣告,影響更為顯著。可知,iOS隱私新政,確實影響了廣告主的投放決策。

iOS14上線後 iOS Android廣告預算變化
iOS14上線後 iOS Android廣告預算變化
圖/ TenMax

對此,臉書首席財務長曾公開表示,受限於蘋果隱私政策,數位廣告界預期受「廣告定位逆風(Ad Targeting Headwinds)」衝擊,Q3收入增長率將趨緩,並在七月公布的Q2財報當中警示投資者;雖然九月底,臉書發布更正公告,表示廣告系統「漏報」了約15%的iOS轉換行為,因此,實際的轉換情況並不如廣告商在報表上看到得那麼糟,但此一事實也昭示著臉書在接收與轉SK Ad Network回傳資料的過程中,有著技術上的重大瑕疵——公告發布兩天內,Facebook的股價變因此下跌了4%左右。毫無疑問地,iOS隱私政策對於臉書的廣告業務影響顯著,也促使臉書持續思索應對與優化的解方。

三、全力抗戰!臉書祭出五支箭,廣告優化不停歇

Facebook如何應對iOS隱私政策
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因應上述的衝擊,臉書正在調整腳步,具體的行動包含以下幾項:

持續優化與調整初始版本的iOS更新對策

如前所述,iOS14正式上路前,Facebook便已推出各種政策調整加以因應,而在iOS14實施一陣子後,Facebook也於六月中旬更新了初始版本的限制,包含以下三點:

  • 放寬轉換型廣告的優化事件,不限於彙總事件中的八項行為
    針對不同意追蹤的用戶,Facebook只能透過SK Ad Network來取得部分行為資料。為保護用戶隱私,SK Ad Network嚴格限制回傳資料的數量與種類。基於此,Facebook限制廣告主只能設定八個事件並排列優先順序,當用戶點擊廣告後,Facebook將按照順序搜集最前面的資料,而用戶的優化目標也只能選擇這八項事件中的其一。自6月16日起,長方宣布放寬轉換廣告的優化目標,不限於該八項事件,給予針對Android系統投放廣告的廣告主更多的選擇。

  • 調整轉換事件優先順序,廣告不再受暫停72小時的限制
    初始版本中,當廣告主調整彙總事件中的事件項目或順序時,與調整的事件相關的廣告活動,將會自動暫停,並須等待72小時後,由廣告主手動重新開啟;6月16起,此一限制將解除,廣告主調整彙總事件後,廣告持續運作。惟需注意,當廣告主進行調整後,72小時內無法再次做出更動。

  • 優化轉換模型,將於「點閱後7天」歸因設定中納入推估的成效數據
    Facebook正在優化自家的轉換模型,並於6月30日起,於選擇「點閱後7天」作為歸因期間的廣告活動中,納入推估的成效數據。也就是透過「同意追蹤」的用戶之行為,來推估「不允許追蹤」的用戶群中,可能會對廣告採取的行動,並將這些數據加註在廣告報表當中供廣告主參考、衡量行銷活動的真實成效。

廣告自動化再升級,強化機器學習與演算法能力

為減少對iOS數據之依賴性,Facebook積極強化自身演算法以及機器學習技術,透過平台自有的第一方數據,為廣告主找出最有可能點擊廣告的受眾。這也代表著,廣告主所設定的受眾條件,在未來可能變得「沒那麼重要」——Facebook在九月中宣布,將在轉換廣告中預設開啟「擴充目標受眾(Targeting Expansion)」,正是一項證明。擴充目標受眾,代表著廣告有可能投遞至廣告主設定「之外」的受眾,只要系統判定該用戶可能點擊廣告、是有效的潛在客戶,並有助於提升整體的廣告效益。

除此之外,臉書也正在測試一項稱為「Ad Strategies」的自動化廣告流程,幫助用戶更輕鬆地創建Facebook廣告。在Ad Strategies中,行銷人不再需要經過三階層(行銷活動>廣告組合>廣告)的設定步驟,僅需要針對三大客群(新用戶、曾互動過但尚未消費、已消費的回頭客等)上傳對應的素材,並提供商品價格、品項與產品購買週期等資訊,系統便可自動鎖定受眾、優化預算,構建完整的行銷路徑。這項自動化流程尚處於初始測試階段,但也代表著Facebook已經著手推動新的廣告運作模式,長方更表示:「雖然行銷人員總是期待親力親為地管理廣告投放的細節,然而,系統的自動化流程可能最終能創造更好的結果。」呼籲廣告主信任平台的自動鎖定與優化能力。

充實第一方數據庫,鼓勵用戶於Facebook Shop站內購物

Facebook如何應對iOS隱私政策2
圖/ TenMax

為達成「前述減少依賴外部數據」、「優化自動化流程」等目標,臉書也積極地搜集自家的第一方電子商務數據,推廣Facebook和Instagram上的Shop功能,鼓勵用戶進行站內購物。亞馬遜是一個值得借鏡的例子——亞馬遜的歸因並未受到ATT的阻礙,因為它手握充足的第一方數據以及交易紀錄。據悉,Facebook正在為Facebook Shop上的品牌提供廣告折扣,以期將流量與用戶行為留在平台中,而非品牌的網站;然而,品牌主似乎並未買單。

連推兩大電商實用工具,幫想高效廣告策略

現階段,ATT政策使可取得的受眾數據減少,影響廣告投放的精準度與效益,為了避免預算浪費,事前的優化與測試更顯重要,為此,臉書義氣相挺,於今年8月陸續推出兩大獨立網站「素材指南導航(CreativeGuidanceNavigator)」和「行銷活動靈感庫(CampaignIdeasGenerator)」,為廣告主提供洞察與建議。兩者的運作方式類似,可針對特定產業進行篩選,以獲得Facebook的長方數據與建議;差別在於,前者主要針對「廣告素材與格式」提供建議,後者則是針對「檔期行銷」提供活動策略指南。

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鼓勵安裝轉換API,顧隱私同時增進廣告成效

由於隱私保護已成主流趨勢,iOS系統開第一槍,Android也有意跟進,更別提Google將於2023年底前全面封阻第三方Cookie——未來,網站的轉換數據愈來愈有可能在瀏覽器或是作業軟體端遭到攔截。有鑑於此,Facebook積極推出「轉換API(ConversionAPI;CAPI)」加以因應。簡單來說,轉換API的功能就是直接建立網店伺服器和Facebook之間的資料傳遞橋樑,不再像Pixel一樣需要將代碼埋在瀏覽器上,受制於瀏覽器的隱私規範。

轉換API和原有的Pixel是相輔相成的工具,搭配使用可有效提升Facebook行銷活動的成效。根據Shopline去年的實測顯示,串接FacebookPixel加上轉換API後,ROAS(廣告投資報酬率)增加了127%,而CPA(每次動作成本)更降低了一半。廣告主可以參考長方文件自行安裝API,或是聯絡自家的套版網站廠商,協助安裝。

四、除了廣告,這些改變也正在發生⋯⋯

  1. 更注重隱私
    iOS隱私政策更新,昭示著使用者隱私時代到來,Facebook也隨之更新多項政策,以期愈來愈符合用戶的隱私期待。最近的一項更新中,Facebook表示不再基於相同的電子郵件或電話號碼,而擅自將兩個Facebook帳號和Instagram帳戶進行連接,以紀錄該用戶跨平台的行為,並在廣告活動中將其視為同一個人;未來,唯有用戶主動透過帳號中心,將個人的Facebook和Instagram帳號進行串連,系統才會將其視作同一個用戶。

  2. 發展多元變現途徑
    顯然地,廣告收入目前仍是Facebook營收的主要來源,也因此,當廣告環境與生態發生改變,公司體質也會隨之受損,基於此,臉書正試圖在廣告業務外,加強其他獲利途徑,例如:著力發展Facebook/Instagram Shop等電商服務;開放Audio Live Room影音社群服務、攜手Spotify推出Podcast功能、擴大直播打賞等創作者營利管道,並從中獲得分潤;又或是於今年七月推出名為Bulletin的新服務,搶攻內容訂閱市場⋯⋯等。

FACEBOOK Bulletin
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圖/ TenMax
  1. 往元宇宙企業轉型
    不僅是擴展多元變現途徑,執行長祖克伯更將眼光放在長遠的公司轉型,七月底公開宣佈「計畫在五年內讓臉書從原本的社群媒體平台,轉型為Meta Verse企業」,並於八月中推出Horizon Workroom,試圖透過Oculus Quest(臉書自家的VR穿戴裝置)實現虛擬辦公;於九月和雷朋合作推出「Ray-Ban Stories」智慧型眼鏡,為AR設備加強部署;9月28日,更宣布投入5000萬美元(約13.8億台幣),成立研究資金,以資助相關的各項研究與合作夥伴,正式展開為期八到十年的轉型計畫,未來發展,值得大眾密切關注!

即使貴為社群龍頭,Facebook仍須不斷進化、傾聽時代需求,眼前尚有各式亟待解決的平台課題,Facebook將如何出招?社群世界將逐漸由新人稱霸,抑或由老將持續主宰?都是行銷人不可不知的重點趨勢。

資料來源:TechCrunch、Adexchanger

本文授權轉載自:TenMax

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責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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