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人工智慧比"餅乾"更能保護使用者隱私嗎?谷哥怎麼說?(下)

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本文為該系列的下篇,上篇(關於 Google 棄 Cookie 改用機器學習追蹤的新聞、Cookie 的解釋以及 AI 如何保護隱私)請 點此連結   將Cookie換成 人工智慧 ,之後勢必會對Google營運模式發生變化,這篇告訴你接下來可能發生的事~   機器學習或成壓垮「餅乾」的一大把稻草 根據調查統計機構 Netmarketshare 最新調查表示,全球瀏覽器占比第一依舊是 Google Chrome,握有 69.18% 的市占率。而掌握快7成客戶的 Chrome 將淘汰第三方 Cookie,廣告業者未來要怎麼辦呢?其實, Google  只是換一種方式繼續下廣告而已。 Google 將以 人工智慧 技術「FLoC」取代 Cookie。FLoC(Federated Learning of Cohorts)是一個基於聯盟式學習(Federated Learning)的架構,與傳統的 機器學習 不同,聯盟式學習的概念為:資料不需要離開設備,可以各自在自己的設備訓練,並透過通過加密機制,在雲端上建立一個共有的模型進行更新。 Google 介紹聯盟式學習(Federated Learning)之示意圖。 聯盟式學習的概念可分為四個步驟: 每個設備各自使用自己收集的資料來訓練模型,不會與其他的設備共享、流通。結果會先經過加密,再上傳到中心模型。 中心模型整合、更新各個設備上傳的結果。 將中心模型更新後的結果回傳給各個設備。 各設備更新各自的模型。 因此,FLoC 能兼顧隱私性、實用性與資料安全性三個面向。   即使棄用Cookie Google還是能用FLoC賣廣告 所以 FLoC 要如何替廣告主鎖定特定客群、投放廣告呢? 透過 FLoC,Chrome 仍可以追蹤用戶在網路上的瀏覽習慣,當使用者造訪不同網站時,瀏覽器會根據使用者習慣與偏好將他們分組(cohort),放入「受眾群體」或稱「同類群組」中。廣告主再將他們的廣告直接投放給特定的群組。 與 Cookie 的個別追蹤不同,FLoC 採群體追蹤,「把一棵樹隱藏在一片森林中」,廣告商不會知道群組內的特定個別使用者是誰,因此 Google 將其稱為一項「隱私至上」、「興趣為主」的廣告...

人工智慧比"餅乾"更能保護使用者隱私嗎?谷哥怎麼說?(上)

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人工智慧 取代Cookies,對保護隱私來說會是個更好的方法嗎?讓我們繼續看下去~   目錄 Google棄Cookie改用機器學習追蹤!人工智慧能保護隱私嗎? Cookie是什麼? 機器學習或成壓垮「餅乾」的一大把稻草 即使棄用Cookie Google還是能用FLoC賣廣告 Google不只將人工智慧用在投放廣告上 機器學習取代「餅乾」的隱憂 Google棄Cookie改用機器學習追蹤!人工智慧能保護隱私嗎? Google  近日於在 官方部落格 中刊出一篇文章,表示旗下服務將逐步汰除第三方「Cookie」技術。即將取而代之的是,Google 預計於 2021 年啟用被稱為「FLoC」的 人工智慧 技術。 文章內表示,此舉是因使用者們不斷增加的隱私要求,以及迅速變化的政策監管機制,使得開發自家的 Cookie 平台不再值得長期投資的選擇。 Cookie 技術目前普遍應用於數位廣告,是當代數位網路必備的追蹤工具,但 Google 旗下的 Chrome 瀏覽器有極重的市場占比,因此其淘汰 Cookie 的決定將對網路及數位廣告生態,造成巨大的影響。 Cookie是什麼? 圖片來自:internetcookies.org   你是否疑惑,為何我在電商平台搜尋「逗貓棒」、「貓砂」,接下來社群網站就出現一排寵物用品的廣告? 或是當再次打開訂房網站,發現網站保留了你前一次逛的飯店紀錄?這些都是「Cookie」的功用。 多數網站為了識別使用者,會產生一個小型文字檔案,記錄用戶的來源、身分、點閱足跡等資料,日後同一使用者再次造訪時,可以保持登入狀態、記住偏好設定和提供所在地相關內容等等,提供更流暢、更方便的使用體驗,這個檔案就被稱為「Cookie」。 Cookie 可以分成「第一方 Cookie」以及「第三方 Cookie」兩種。第一方 Cookie 是由使用者存取網站隸屬的網域所發行,用於記錄限定於該網站的瀏覽紀錄等資訊;第三方 Cookie 則會跨網域獲取使用者的瀏覽紀錄等資訊,用來推送該使用者可能關注的廣告。目前全球千千萬萬的大小型企業透過  Google 投放廣告, 取得龐大的使用者數據,就是透過 Coo...

注意!網路行銷怎麼能不懂臉書最新的演算法!?(完結)

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還在用"觸及率誘餌"繼續做你的網路行銷嗎?快點改變方法!另外,分析.基準化你的貼文表現相當重要的! 目錄: 假新聞充斥!Facebook 不得不改變演算法 Facebook演算法如何運作 新Facebook演算法的正例與反例 網路行銷人員如何在新的FB演算法中求生存 讓人們願意參與討論 創立社團 禁用觸及率誘餌 分析、基準化你的貼文表現 別再用「認同請分享」、「按讚投票」的「觸及率誘餌」 什麼是「觸及率誘餌」貼文?這也是過去 網路行銷 人員慣用的手法之一。就是類似:「如果你血型是A型就按讚、B型的幫我按愛心,O型的分享….」,或是「將本文分享給十個人,就可抽北歐來回機票」等類型的文章。 這些文章的共同特徵,當然就是希望使用者可以與該文互動,留下「讚」或者分享,該文的發文者便能讓自己的文章增加觸及率。而因為有多人互動,就能讓臉書去調整文章排名,以至於你文章的曝光率更高,以增加 網路行銷 的成效。 Facebook 表示 : 有不少使用者向臉書反應,他們並不喜歡看到這類型的內容充斥在他們的動態牆上,因此 Facebook 決定出手整治。 然而 Facebook 已經使用機器學習的方式訓練 AI 來協助過濾掉這些訊息:他們先挑選了數十萬則的訊息,並且對其加以歸類、標籤,歸檔後讓 AI 進行機器學習,提升判別的精準度。 也許也許,你會看到這類的「觸及率誘餌」文在時間表中出現。但是請拿出 網路行銷 的專業,別被騙了!這只是還沒被 FB 的 人工智慧 抓包而已。一被抓到,可是很快就會 GG 了,所以別再放餌囉! 分析、基準化你的貼文表現 有時同一篇貼文,在晚上 11 點發布的成效比早上 8 點發布的成效來得好。所以請養成定期觀察你粉絲團的 Facebook Insights(Facebook 洞察報告)。另外,你也可以使用像是 Brandwatch Analytics 之類的工具,來看你貼文在不同的時間點的表現。 你可以查看哪些貼文成效最好,藉由成效佳的貼文,看看那些粉絲多是哪些族群、你的 FB 粉絲團因此增加了多少讚數等等。你還可進一步跟這些粉絲留言互動,增加觸及率。往後還可以藉由這些觀察結果來設定貼文時間、制定合適的貼文內容等。 往後還可...

注意!網路行銷怎麼能不懂臉書最新的演算法!?(4)

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貼文的火紅程度肯定和網路行銷有關!這篇就要教你:如何讓大家在你的貼文下"議論紛紛"? 目錄: 假新聞充斥!Facebook 不得不改變演算法 Facebook演算法如何運作 新Facebook演算法的正例與反例 網路行銷人員如何在新的FB演算法中求生存 讓人們願意參與討論 創立社團 禁用觸及率誘餌 分析、基準化你的貼文表現 網路行銷 人員如何在新的FB演算法中求生存? 首先,身為 網路行銷 人員的你,只需先支付一些 Facebook 廣告費,來曝光的內容。但千萬要記得:好好設定你的受眾,以確保能找到目標客戶。 但這涉及到預算,而你可能沒有預算,當然沒關係,另外還有一些方法可以不掏腰包,就能增加你的貼文觸及率。     讓人們願意參與討論 如果人們開始在你的貼文中留言、又有人針對這些留言給予回覆,就能讓這篇貼文得到 FB 更多的權重。因此發佈話題性的貼文是關鍵。 在我之前舉的那篇「新的 IT 經理」貼文的反例中,不會有那麼多的人想談論關於這位 IT 經理的五四三。那麼,到底什麼樣的題材才會引發話題呢? 提示用戶可以會是好的方向。例如在貼文中用問句等。像是今天你在車商粉絲頁,貼了改成低底盤的跑車的圖片,在貼文內容中問:「為何會想要把車改到這麼低?」你可能會得到一些像是「主人是柯基迷」等的有趣留言,這個留言又引發另一個用戶張貼家中柯基犬的留言回覆。 身為滿富創意的 網路行銷 的你,也可以試著貼出一些原創性高、好笑有趣的圖片。像是 Line 表情貼紙創作「貓爪抓」就經常在粉絲頁上貼出爆笑的四格漫畫,引發大量的留言與討論。你貼的內容與大多數人一樣,是不太可能被注意到的,更何況是引起話題。 另外,影片貼文也被 FB 賦予了更多的權重。精簡有趣的影片具動態視覺,當然會引起更多的互動率! 說一個好的故事也會引發話題。當然,爭議性大的貼文也容易挑起人們的情緒,而有高的討論度,但是請三思後而行 - 身為一個 網路行銷 ,捲入醜聞是否值得?   創立社團 Facebook 還是持續地在推動社團的功能。因為社團能讓一群志同道合的人聚在一起討論互動,符合他們「互動率為主」的想法。 許多網路行銷都這樣做了,目...

注意!網路行銷怎麼能不懂臉書最新的演算法!?(3)

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好的網路行銷和錯誤的網路行銷比比皆是,今天給你看淺顯易懂的兩個例子,看完之後讓你一下子找到行銷重點! 目錄: 假新聞充斥!Facebook 不得不改變演算法 Facebook演算法如何運作 新Facebook演算法的正例與反例 網路行銷人員如何在新的FB演算法中求生存 讓人們願意參與討論 創立社團 禁用觸及率誘餌 分析、基準化你的貼文表現 一個會得到分數的 社群行銷 例子 一則貼文的文字內容為:「牠們(指貓)想出去嗎?偷偷地討厭你的成年兒子?這個讓人不可置信的新設備將讓你能以你的語言,與貓咪溝通!」然後附上這個產品的網站連結。 想想看,一個朋友貼了這篇網址分享的文章,介紹可以讓貓與人類溝通的新科技產品,而他也在狀態上表達了他的想法,說他因為這個新科技感到很開心。 這貼文也引起了你的其他的朋友的興趣,他們喜歡這貼文,並在下方留言回覆,於是對於這則貼文的討論就開始了... 最後,知道你一直「偷偷懷疑他養的貓咪是否討厭你」的老爸,也寄給你與這篇文章中同樣的網站連結,告訴你這個產品將化解你的疑慮。 你有朋友貼出這篇貼文,你的其他朋友從你的動態消息中看到這篇分享而按讚留言、討論,到最後你爸爸也寄這篇貼文中的網址連結給你,每一步的互動都增加了分數。最後你朋友的這篇貼文獲得高分,從此之後,只要是他貼的文章,都會出現在你的動態消息的上方。   另一個 不會 得到分數的 社群行銷 例子 另一則貼文來自一間公司的粉絲頁(而且你已經有五年沒在這頁面上互動),文字內容為:「非常開心地介紹我們公司新來的 IT 經理XXX。我們等不及要見識他的豐功偉業了。」然後附上這間公司的網頁連結,當然,所連結到的頁面是關於新的 IT 經理到來的消息頁面⋯⋯(可想而知,這間公司的 網路行銷 手法似乎很傳統) 這個頁面不但已經五年沒跟你互動了,甚至這個頁面的個人資料也不完整,突然貼出一個貼文說他們即將雇用新的 IT 經理。 即使這家公司的粉絲頁有八千個讚,但是這篇貼文只有十個人點了貼文中的網頁連結。很顯然的,Facebook 不會對這篇文章有高的評分,當然,也不太可能出現在你的動態消息中。   對企業來說的意義 現在的你應該很清楚了,在新的演算法之下,除了那一小群本來就跟你的 ...

注意!網路行銷怎麼能不懂臉書最新的演算法!?(2)

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臉書的排序如何影響網路行銷的效果?今天就要告訴你是哪四大因素影響它! 目錄: 假新聞充斥!Facebook 不得不改變演算法 Facebook演算法如何運作 新Facebook演算法的正例與反例 網路行銷人員如何在新的FB演算法中求生存 讓人們願意參與討論 創立社團 禁用觸及率誘餌 分析、基準化你的貼文表現   網路行銷 必看:FB 新演算法決定貼文排序的四大因素 Facebook 的動態消息以及貼文排序、顯示方式,依照新的演算法,將基於這四個要素: 貼文庫存、社群訊號 (Social Signal)、預測和分數 。 貼文庫存 Facebook 會從庫存中參考可用的貼文內容,這些貼文包含了您的朋友、家人、您加入的社團,或是你喜歡的粉絲頁。 社群訊號 (Social Signal) 以下所列的社群訊號 (Social Signal),是 Facebook 用以選擇內容的方式。其中粗體字在 Facebook 中的權重更高。如身為 網路行銷 的你所知,Facebook 的一切就是人們的參與:如評論、分享等等 對某人照片狀態的留言和按讚 在 Messenger 中的分享 對於影片中的留言 貼文者是誰 這篇貼文何時貼的 技術因素(如手機的款式、網路強度等等) 內容的種類 花在這篇內容的平均時間 貼文內容是否內容充實 個人資料的完整度 預測 Facebook 會從你的資料以及你過去的活動中決定要在動態消息中「餵」你哪些內容,他們會預測出你可能會喜歡並參與互動的內容,還會將你可能不會參與的內容,一個個移出你的時間軸——儘管根據美國的一間民調機構「皮尤研究中心」根據研究指出:27% 的人反而認為這個演算法誤解了他們。 分數 一篇文章內容是否與用戶有所「關聯」,決定了分數的多寡。分數越高,則代表它越可能會出現在動態消息。當然,這個分數會因用戶而異。   Facebook 如何使用這四種因素? 由以上看出,每篇文章都基於互動性、關聯性、社群訊號 (Social Signal)而有一個分數。Facebook 使用這個評分,來決定在用戶的動態消息上所出現的內容。這個評分會因為個人的興趣、嗜好、聯絡人而有所不同。所以同樣的內容,對於不...

注意!網路行銷怎麼能不懂臉書最新的演算法!?(1)

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網路行銷人員一定要知道的:2019臉書最新演算法,一個環節不懂,行銷怎麼能奏效!? 目錄: 假新聞充斥!Facebook 不得不改變演算法 Facebook演算法如何運作 新Facebook演算法的正例與反例 網路行銷人員如何在新的FB演算法中求生存 讓人們願意參與討論 創立社團 禁用觸及率誘餌 分析、基準化你的貼文表現   假新聞充斥!Facebook 不得不改變演算法 Facebook 演算法(註:Facebook 用於決定要「餵」你哪些內容的計算方式)具有很大的煽動力與影響力。 按時間順序「餵」內容的時代已經過去了,今天你將獲得「你所被給予的」內容。 從大報《紐約客》到地區性小報,報商都從 Facebook 得到了大量的流量,但其實有許多「假新聞」也是如此。 這種假新聞通常都是具煽動性、不真實的政治報導,有些人看了情緒會輕易被煽動、也有些人看了覺得非常合己意而覺得大快人心,種種因素都讓這類的貼文被大量分享。 Facebook 現在都充斥著這些假新聞,並且也快跟假新聞畫上等號了!Facebook 在 2016 年的美國大選中,不斷地被質疑助長假新聞,以至於影響了選舉結果。過去 Faceboook 公布一份調查,指出在 2015 年 6 月到 2017 年 5 月間,有價格超過 15 萬美元、5000 多則 Facebook 廣告是經由假帳號及專頁投放,而且大部分似乎來自俄羅斯。而這也導致 Facebook 在全球的聲譽正在遭受重創。 現在隨著時代進步,連 AI 人工智慧都可以生成假新聞了!特斯拉的 CEO 馬斯克曾投資的 AI 研究團隊「OpenAI」研發的 「GPT-2」就曾利用英國脫歐的新聞,再撰寫出另一篇假新聞 ,甚至還曾有人懷疑馬斯克停止投資人工智慧與此有關!(參見: 馬斯克宣布離開 OpenAI 的真正原因是...研發的AI太會寫假新聞? )。 Facebook 最終決定採取行動以對抗假新聞,試著重拾用戶們的信任,並重申 Facebook 作為社區和「有意義的社交互動」的平台。 也許一些美國人會因為不用再被餵假新聞而感到高興。但是對於所有需要在 Facebook 上發布內容的 社群行銷 人員來說是不利的。新的演算法讓 Facebook 很少發布商業...