TPG 週刊 Issue 40 - 廣告產業的 ChatGPT 早就出現了
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TPG 週刊 Issue 40 - 廣告產業的 ChatGPT 早就出現了

TPG 週刊 Issue 40 - 廣告產業的 ChatGPT 早就出現了
Photo by Kenny Eliason / Unsplash

TPG 週報會在台灣時間每週一早上 10:00 出刊,每一期將由 TPG 成員分享當週所閱讀的大小新聞與短評,還有不分新舊的優質閱讀文章分享。

新聞短評

U.S. lawmakers unveil bipartisan bid to ban China's TikTok

近期,美國已有7個州政府機關內,禁止使用 TikTok 以避免公部門情資洩漏至中國政府。TikTok 早已是全球最受歡迎的社群平台應用程式,但在政府公權力之前,再受歡迎的工具,一旦有國家安全、政治相關爭議時,政府禁止人民使用似乎只是遲早的事情。例如2020年六月,中印兩國在拉達克地區發生流血衝突,於是在6月底,印度政府公布禁止中國59款應用程式,其中包含 TikTok、 WeChat 等。

因此,美國兩黨議員提出法案,目標是要在美國全面下架 TikTok,鑑於該平台已在美國擁有超過 9,000 萬名使用者,此法案推進過程中,勢必在政府公權力、民意、社群平台影響力之間拉鋸討論及反彈。此法案若是通過,美國社群媒體及影音廣告市場勢必重新大洗牌一番。(Brick

Vast Majority of Advertisers are Already Investing in Retail Media

今年 RMN 零售媒體熱門及受到廣告主親睞的程度,完全不亞於 CTV 連網電視,根據 IAB Europe 和微軟研究調查,超過 90% 的廣告主和近四分之三的廣告代理商,正在與零售商合作,運用零售媒體來觸及品牌真正的消費者。我們可以想像,絕大部分的廣告主,此刻正在努力佈局明年 RMN 零售媒體計畫。

如此廣告預算的典範轉移過程中,傳統的「數位廣告平台」將損失最大。 60% 的廣告主表示,他們正在將預算從傳統廣告渠道轉移到零售媒體,45% 的廣告媒體代理商也是如此。 社群媒體也將受到重大打擊,39% 的廣告主和 29% 的企業,將社群媒體預算重新分配給零售媒體。

大家可能會好奇,為何零售媒體有如此強大魅力,讓廣告主們趨之若鶩。尤其身在台灣數位媒體、廣告市場的你我,甚少鮮少耳聞零售業真正有能力,推出自家的零售媒體,頂多提供品牌供應商廣告服務 (通路商的 Meta CPAS、Google Real Shopper)。答案其實很簡單,就是「廣告成效」。然而,成效的關鍵就是受眾的數據,隨著市場對於第三方 cookie 棄用趨勢的回應日增, 91% 的受訪廣告主表示,在棄用第三方 cookie 後,他們將零售媒體視為其廣告策略的關鍵部分,76% 的代理商也是如此,畢竟零售媒體,是真正擁有第一方數據的廣告平台,包含第一方 cookie、使用者裝置、會員資料、以及貨真價實的完整購買交易紀錄,更遑論其廣告成效測量,可以直接應用零售平台的購物車,及結帳數據來結算投資報酬率。(Brick

Netflix lets advertisers take their money back after missing viewership targets

根據 Digiday 報導,Netflix 的 Netflix Basic with ads Plan 的註冊會員低於預期,因此在串流影音廣告庫存低於當初的預估。廣告銷售是以保證收視率(即保證觸及人數)方式與廣告主合作。若成效不足,則按比例退款給廣告主。廣告活動正式上線後,每小時以 Pre-roll 及 Mid-roll 呈 4 至 5 則串流影音廣告,有些在線的廣告活動觸及人數,落差甚至到 20% 差距。面對廣告庫存超賣的問題,Netflix 已開始向廣告主退款,消息傳出後,上週四股價應聲下跌 8.63%。在「廣告方案訂閱數」及「節目收視率」雙雙落後的情況,又得廣告保證觸及人數,廣告業務單位勢必得先調整庫存及營收預估,讓首批嚐鮮廣告金主有信心,畢竟串流影音廣告這門生意,是長期累積基礎所蘊養金雞,而非短期殺雞取卵的決策。(Brick

Apple to Allow Outside App Stores in Overhaul Spurred by EU Laws

根據 Bloomberg 報導,蘋果因歐盟的壟斷官司,目前正在計畫要讓 iOS 平台上能夠從第三方的應用程式商店安裝 App,不需要再透過 App Store 來安裝。此一變革將有助於第三方 App 繞過蘋果的審查限制,以及 30% 的應用程式內購買收入抽成。此消息一出,交友軟體大廠 Match Group 與 Bumble,以及長期與 Apple 抗議的 Spotify 股價均上漲了將近 10%。(Richard

Amazon is offering customers $2 per month for letting the company monitor the traffic on their phones

收集使用者的行為資料,一直是困難卻重要的事,特別是在現在隱私權高漲的時代,如何取得使用者的充分同意更是困難。Amazon 的作法或許可以借鏡。該公司近日提供部分消費者每個月 2 美金的回饋,以交換使用者手機上的流量數據,全面監測消費者的一舉一動。Facebook 和Google 都曾提供使用者類似的方案,但兩者在 2019 年時,皆因為隱私權的疑慮而陸續關閉相關計畫。(Richard

PubMatic adopts Adelaide’s attention metrics to create ‘supply chain 2.0’

程序化廣告持續追求、精進更好的交易方法,而使用者的注意力指標(attention metric)一直是廣告主們很希望可以獲取、參考的數字,讓他們可以更好的分析、購買適合的版位。然而,過往這樣的指標在賣方端並不普遍,直到近日 PubMatic 宣布與 Adelaide 合作,去計算 SSP 合作媒體的廣告注意力指標,並將此數據提供給 PubMatic 整合的上百間 DSP,後續的實際成果表現令人期待。(Richard

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Meet Performance Max, The Blackest Black Box Of All Google Ad Products

近日人工智慧的發展突飛猛進,不只可以流暢的以多國語言和使用者對話,甚至也可以畫圖、做音樂,成果相當的驚人。或許你會想,類似的人工智慧是否已經在廣告領域發揮作用呢?答案是肯定的。

在 2020 年第四季時,Google 便推出了 Performance Max (PMax) 的測試版,第一個可以全面優化並使用 Google 自家媒體的產品服務,而快轉到現在,Performance Max 已經成為 Google 廣告中成長最快也最受歡迎的產品。

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對於大多數的廣告主來說,廣告投放的最終目的就是為了營收、為了轉換成效,而Performance Max 的產品設計就是讓廣告主只要提供指定的廣告素材(圖片、影片、文案等),並且埋設需要的轉換追蹤代碼,剩下的就都交由AI 來優化並達成最佳的成效。

過往廣告投手需要指定的版位,並且針對不同版位設定不一樣的素材規格,這部分也都會由AI 搞定,甚至還可以自動重新調整素材的尺寸或規格,自動化符合 Google 所挑選最合適的廣告版位,可能出現在信件當中,或者是 YouTube 長、短影片中,也有可能會成為搜尋的關鍵字廣告,這一切決策都再也不需要廣告投手操心。

確實有效

這樣的產品橫空出世後,許多廣告買主也是半信半疑,然而經過一年多的測試,多數買方都必須承認,這樣的模式是可行的,確實產生了很不錯的轉換成效。

Google 也順利從這個產品得到了很不錯的廣告營收成長,在今年 Meta 也趕快加緊腳步推出了類似的產品 Advantage+ Shopping Campaign (ASC) 試圖能夠扳回一城,就連後起之秀 TikTok 也在先前推出了Smart Performance 產品希望能夠吸引廣告買家。

換而言之,這類人工智慧取代廣告操盤的產品,可說是已經相當風行,在明年的廣告預算分配當中將佔據更大的比例。

對產業造成的隱憂

這類的 AI 自動投放產品固然看起來美好,然而人類也因此失去了控制權,細緻的版位規劃以及受眾規劃等已經不存在價值,因為機器學習的演算法顯然比人類更懂怎樣投放,對於廣告投手的工作飯碗而言,這恐怕不是好消息。

就如同大眾對於ChatGPT 等巨型 AI 模型的擔心一樣,這類的人工智慧需要相當大數據量才能辦到,也就只有 Google 這樣規模的廠商才能辦到,且也因為 Google 旗下有相當多的媒體廣告產品,才能夠透過機器學習不停的「出招」嘗試找到最佳轉換。

複雜的機器學習的模型大多不具有「可解釋性」,廣告主無法從報表當中理解 AI 是用什麼邏輯去出價、投放的,甚至連哪些版位買了多少量的曝光,哪些素材帶來比較好的轉換率都無從得知,幾乎就是只能交給這個黑盒子,然後等著最終成效的報表。

或許你會思考說,那我們可以抵抗、消極不去使用 PMax 這樣的產品,但實務上卻不太可能,因為有越來越多廣告版位如 Google 地圖上的置入,或是搜尋結果上方的贊助產品都已經變成 PMax 限定的獨家版位,對於零售廣告主而言,勢必得有部分預算移到 PMax 才能得到過往相同的版位曝光。

結論

近日大家應該已經在社群媒體上看到,大量驚人的人工智慧對談截圖,不禁讓人擔心人類被取代的時間可能不遠了,而在廣告產業其實也已經有了類似的改變。

這些人工智慧投放產品,無疑的正在吃掉過往廣告投手、代理商的工作!作為身在產業當中的你我,更應該仔細思考該如何與這些 AI 協作,並且在未來成為能夠駕馭新一代技術,而不會淪落為被取代的產業工作者。(Richard

技術議題

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核稿編輯:Ariel