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[行銷]Facebook 登報槓上蘋果!遭 iOS 限制的 IDFA 是什麼?為什麼能斷了千萬廣告商財路?


  12 月 17 日,Facebook 率先在《紐約時報》等媒體上刊登大篇幅的「大字報」,標題赫然寫著:「 為了各地的小公司,我們決定站到蘋果的對立面。 」Facebook 表示,每個月都有超過千萬個小公司,透過他們的重定向廣告工具來雇傭和觸及新客戶,而蘋果在 iOS 上對 IDFA(廣告識別碼)和程式追蹤的限制,讓小公司無法精準地投放廣告,使得以廣告營利的平台以及其提供免費服務的商業模式遭到動搖。 「 如果沒有重定向廣告,這些小公司的銷售額會銳減 60%。 」Facebook 談到。除此之外,也質疑蘋果對程式追蹤用戶數據的政策,「這些都將迫使公司的商業模式,從免費模式轉向訂閱制和其他程式內支付,後者都能直接讓蘋果獲利。」Facebook 負責廣告業務的高階主管 Dan Levy 直指,「 蘋果這麼做是『反競爭』的。 」

  先前遊戲開發商 Epic Games 因為繞過 App Store 的分潤政策,被下架了全民遊戲《要塞英雄》,而 Facebook 也公開支援 Epic Games 對蘋果的起訴,「歐盟的《數位市場法案》(DMA)也該為蘋果設定界限了……蘋果就是在利用自家程式生態傷害Facebook。」

  然而,蘋果 CEO 提姆.庫克也罕見地在 Twitter 回應這些「指控」:「對被收集的數據以及平台如何使用這些數據,使用者都應該有選擇權。Facebook 可以和從前一樣,繼續在各個程式和網站上追蹤使用者,iOS 14 中的 App Tracking Transparency 只是要求他們先徵求用戶的同意。」

  在人人都對用戶數據被濫用而感到惶恐的當下,蘋果的回應顯得有恃無恐,彷彿只是想保證使用者「知情同意」的權利。在使用者恐懼四散的潮流裡,蘋果傷害了什麼?又保全了什麼?

  若要明白 Facebook 為之出面的小公司是怎麼利用 IDFA 進行數據採集和精準投放的,我們需要先瞭解 IDFA這 種綁定在 iPhone 上的識別碼。各大網路公司用這個識別碼來追蹤使用者行為、記錄廣告投放所獲得的下載或購買轉化次數,而廣告主以此為基準,決定向各流量平台支付多少廣告費用。

  例如,用戶之所以在 A 電商平台瀏覽過某款商品後,打開 B 新聞頁面能看到同款產品的廣告,正是因為 A、B 兩個程式讀取用戶 iPhone 的 IDFA。此外,還可能出現這種情況:當用戶在社群聊天室和好友提到奶粉,之後切換到電商 App,便能看到與奶粉相關的商品,像是被裝置「監視」著一般。

  IDFA 此程式收集用戶數據的「開關」,先前是預設開啟的。但在今年 6 月,這個預設生成的契約被蘋果撕毀了。在 iOS 14 上,IDFA 從「預設開啟」的狀態改為「預設詢問」,且是在使用者打開App的初始介面上詢問。 業界普遍認為大部分的用戶都會選擇關閉,作為對比,會主動將深藏的 IDFA 關閉按鈕找出來的人僅不到一成。

  然而,大部分用戶的拒絕授權會讓 IDFA 變得「名存實亡」,蘋果對 IDFA 的「主動淘汰」,給數位廣告行業擲下了一枚炸彈。例如,今年 8 月 Facebook 在 iOS 14 測試版上進行了小規模測試,結果廣告收入出現了 50% 的斷崖式下跌。爾後,因各方強烈的反對聲音,蘋果宣佈將相關更新推遲到明年年初。

  蘋果宣佈對 IDFA 的更新政策後,使用者普遍持正面的態度,是因為對他們來說,先前數據採集、交換和應用的過程像是一個封閉式的黑箱。用戶並不清楚自身的使用數據在哪個環節被利用和共用,而科技公司也沒有直接、透明地公開流程。

  這種「不透明」成為使用者的恐懼源頭,當適配的廣告出現在用戶的電子螢幕上,就會加重部分使用者的恐懼心理。但需要注意的是,經過「變形處理」的數據共享是合理且合法的生意。應用程式和平台在抓取數據、生成標籤、勾勒畫像的過程中,並不會顯示用戶的名稱或樣貌,因為法律要求這些平台「使用個人資訊時應避免精確定位到特定的個人」。在經過去標籤和匿名化的處理後,科技公司能獲取的,其實只是一個間接、群體的畫像。

  對蘋果新政策幾乎是「一面倒」的輿論,在某種程度上也說明,普通使用者對數位廣告乃至提供免費服務的網路平台存在「誤解」。使用者之所以能夠享受平台提供的免費服務,一部分是因為數位廣告系統的支撐供給,換句話說,在合法的前提下,有營利需求的網路平台原本就需要使用者拿自身的「數據」作為交換。

  這個本該達成的共識,是不容易被使用者感知的,而用戶數據被濫用的風險,卻極其容易遭致人們的反感。

  在接下來的幾個月裡,蘋果對 IDFA 的限制就要正式生效了。另外,主流的瀏覽器也在逐步停止對第三方 Cookie 的支援,Safari 和 Firefox 目前已經預設禁用 Cookie,而 Chrome 在 2022 年之前也將停止支援第三方 Cookie。

  這些數據的獲取方式,都要被科技巨頭主動淘汰了。因使用者的不信任傾向,也讓獲取數據的弊病被凸顯出來,一旦使用者在初始時不給予授權,那先前的廣告行銷策略也就失效了。

  對於 Facebook 所維護的利用大廣告平台進行投放的小公司來說,IDFA 被限制意味著 App 無法將收集到的數據回傳,他們沒辦法在不同程式之間找到同一位使用者,難以採取針對性的廣告投放。然而,他們在短時間內也沒有替代方案,能更好的觸及潛在消費者。

  限制 IDFA,並不是直接解決使用者被「監視」、「賣貨」的問題。事實上,人們收到的廣告並不會減少,而是 廣告投放的精確度會大幅下降,用戶收到的廣告會更加隨機、不相關。

  早在兩年前,蘋果便設計了一套針對 iOS 的廣告追蹤架構 SKAdNetwork,作為代替方案。它與 IDFA 一樣,可以追蹤廣告投放的效果,但差異在於,SKAd 不會追蹤特定的使用者或設備,而是只追蹤「行為」。

  但對於廣告業主來說,蘋果的替代方案只能達到瞭解點擊或安裝的廣告目標,他們不能將使用者特徵的數據沉澱下來,也不能對安裝後的深度事件進行優化。因此,SKAdNetwork 依舊受到廣告平台和廣告商冷落。

  蘋果為何背叛要「行規」,其問題的本質仍在於商業模式和產品策略的差異。「隱私」這幾年向來是蘋果產品的「賣點」,在 Safari 瀏覽器上自動阻斷廣告平台對使用者長期的跨網頁追蹤、把數據收集和處理都留給裝置本地處理,亦或是隨處可見的隱私提示……這些安撫使用者的做法,無疑是奏效的。庫克在各種場合反覆表示,「我們不會把顧客當成產品(賣掉)。」

  但蘋果這種對通用識別碼的「淘汰」,也在悄然推動另一種行業格局的形成——媒體大老也同步開始打造自己的識別碼。掌握了大量用戶數據的 Facebook、Google、阿里巴巴、百度、騰訊、字節跳動等,隨即建造出自己的廣告平台,他們擁有帳號和用戶名稱體系可以用來定位。而現在,廣告業主失去 IDFA 的數據,也只能更加依賴這些廣告平台的巨頭。

  美國知名行銷技術平台 LiveRamp 鏈睿的亞太區總經理 Frederic Jouve 說道,「 媒體巨頭有能力以自家的識別碼構建出生態系統,形成自我保護和相對封閉的圍牆花園。 」同時,那些收集到的數據也只能通用於自家的生態圈內,這無疑是將市場推向分裂與壟斷。

  以中國市場為例,當廣告業主和品牌總是處於阿里巴巴或騰訊的選擇困難中,其實就是失去了自主選擇的權利。

  隨著近年來使用者對數據安全的恐懼以及蘋果等公司對行業的「破壞」,也開始動搖平台秩序的建立者——作業系統廠商。

  早在今年 4 月,小米就在自家的作業系統 MIUI 12 版本中推出「照明彈」的功能,它類似於 iOS 14 的新功能,在應用程式查看使用者的剪貼簿、從後台獲取使用者的地理位置,或者使用麥克風、鏡頭等功能時,該功能會觸發「攔截網」,向使用者發出提醒通知。在「手機管家」應用程式中的隱私模組,以日記的形式來統計已安裝程式的操作行為,用戶可以在這個介面關掉其認為被濫用的許可權。

  小米發現,這套作業系統上線後,開發者們一開始就向使用者要求最高許可權的次數正在下降。「照明彈」功能確實為用戶提醒 MIUI 平台的 App 合法性,原本該讓使用者知道的資訊,如今也被清晰地展現出來。

  蘋果不久前更新了 iOS 14.3,在 App Store 中建入 App 「隱私權」資訊。在具體的 App 介紹頁面,使用者可以看到「隱私權」資訊會分為三個種類:「用來追蹤您的資料」、「會與您連結的資料」與「不會與您連結的資料」。

  其中,「 用來追蹤您的資料 」是指 App 會收集使用者或設備的數據用於重定向廣告或廣告評估。然而,「會與您連結的資料」不僅收集了這些數據,也會將這些資料與你個人的身份連結起來,用於第三方廣告、開發者廣告行銷、分析、產品個人化等。「 蘋果曝光了 Facebook 追蹤你的所有方式! 」,有網友在 Twitter 上列出 Facebook 長達十幾頁的 App「隱私權」資訊,不少人大呼叫好。

  如同上述提到的 LiveRamp 鏈睿,也推出了第三方的解決方案 ATS(基於身份驗證的流量解決方案)。可以將這個過程理解為,在發起廣告請求時,識別碼被套上一個信封後,被發送給不同的行銷技術平台。當它們拿到信封,讀取到不同的識別碼,藉此完成廣告的投放。此外,這套方案允許使用者隨時中途退出,「GDPR 和中國的《網安法》皆規定使用者有權利選擇遷出,即停止授權數據方收集個人資訊,例如鏈睿官網上有一個 Opt Out(退出)的選項,用戶選擇 Opt Out 之後,我們就不會再獲得任何這名用戶的數據。」鏈睿表示。

  除此之外,也有新的技術在試圖解決精準行銷和用戶數據的問題,如聯盟式學習、安全多方計算等技術能夠在不公開數據的前提之下,完成數據建模、提升 AI 水準。舉個例子,一家公司擁有使用者的信用卡數據,另一家公司則擁有購房數據,二者可以在不知道對方用戶數據的情況下,完成兩套數據的綜合和匹配。但實際上,許多中小企業無力採用這些先進技術,高技術的門檻、昂貴的成本投入、有限的處罰措施,都是中小企業的阻礙。

  科技公司該如何索取用戶的資料,而使用者又該怎麼給予,一切仍在動盪之中,形成新的平衡。

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