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:TechCrunchAdexchanger

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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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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