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增加點擊意願,Google利用深度學習降低廣告重複投放情況

由於越來越多瀏覽器內建阻止記錄使用者操作行為的功能,避免網頁廣告系統藉由使用者操作行為相關隱私數據增加營收,但如此一來也會連帶影響網路廣告市場生態,因此Google稍早提出藉由深度學習機制,讓廣告內容不會一再重複曝光,甚至能讓廣告內容在有限情況下能有更好曝光效益。

網頁廣告系統有很大一部分的運作原理,是基於使用者瀏覽行為形成數據,例如點按哪些內容、滑鼠游標在哪些內容有較高停留時間等,藉此投放更符合使用者瀏覽興趣的廣告內容,進而達成廣告精準投放效益,讓廣告營收可以最佳化。

但由於現在越來越多網頁瀏覽器內建阻止瀏覽數據記錄功能,讓使用者瀏覽過程的隱私可以被妥善保護,但相對也造成網頁廣告系統無法透過更多數據投放精準廣告內容,造成使用者在瀏覽網頁內容時,多半僅能看見一再重複的廣告內容,不僅讓使用者點擊廣告意願大幅降低,同時也造成廣告主支付成本浪費。

因此為了避免顧及使用者隱私導致網路廣告市場生態受影響,Google計畫藉由深度學習方式判斷哪一些廣告內容被重複投放比例,一旦發現特定廣告內容明顯被重複投放給單一使用者時,系統就會自動抽換廣告內容,避免造成瀏覽時的視覺干擾。

而這樣的機制設計中,即便瀏覽器阻擋廣告系統記錄使用者瀏覽數據,依然可以順利判斷哪些廣告是否重複投放,進而讓廣告投放效益提昇。不過,如果是遇到額外安裝廣告阻擋軟體的話,恐怕還是會影響現行廣告投放營收效益。

Google預計從下個月開始起用此項廣告機制,並且整合在全新Display & Video 360廣告平台機制,藉此提昇廣告主內容投放效果,同時也預期可增加網頁內容提供者的廣告分潤。

楊又肇 (Mash Yang)
楊又肇 (Mash),大學主修電機、輔修資管,畢業後只幫人修過電腦,卻沒有當過一天工程師,誤打誤撞進入聯合新聞網擔任科技頻道主編多年,報導領域廣泛,從晶片到手機、筆電,或從AI到新創產業軟硬兼吃。目前仍是科技新聞業流浪漢身分,除mashdigi.com網站創辦人兼主筆之外,同時也為UDN.com、癮科技、Inside、數位時代、ePrice、Stuff等媒體供稿或撰寫特稿內容,喜歡研究別人不懂的黑科技、把玩各種3C產品,是果粉也是G粉。

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