TPG 週刊 Issue 51 - ChatGPT 協助撰寫本週刊
【新聞短評】
RTB House Releases Results From FLEDGE API Testing
本刊於第 42及第 49 期報導過，FLEDEG 是 Google Chrome Privacy Sandbox 的重點項目之一，目標是希望能在不使用第三方 Cookies 下，解決程序化廣告購買中的其中一塊問題：「針對曾經來訪、互動過的使用者，後續進行再行銷」。RTB House 近期發布了第二期 FLEDGE API 測試，與去年十月的初步測試相比，測試階段的使用者規模有所增加，但相較使用 Cookies 進行的受眾購買，基於 FLEDEG 的受眾購買、其使用者比對率較低。該公司表示：「廣告客戶成功應用了基於 FLEDGE 的廣告，今年1月份就有46%的成效型廣告客戶採用。」（Brick）
Meta’s AI-driven advertising system splits marketers
根據英國《金融時報》報導，Meta 的人工智能廣告工具「高效速成廣告」，成功地為 Meta 及廣告主創造雙贏，透過自動化廣告執行成效的確明顯提升。iProspect 副總監 Roberto Mendoza 表示，「Meta 的高效速成廣告已經證明了其出色的表現，其 ROAS 與 Apple 隱私政策變更前有相似的成效。對於我們的廣告代理商來說，這是一個非常有利的情況，因此我們將會進一步擴大使用這項產品。」然而，市場仍對於自動化廣告存有疑慮，有三家公司向金融時報表示了擔憂，其中一家英國遊戲公司說，「由於你必須放棄廣告設定的掌控，我們現在已經決定不使用高效速成廣告。」簡言之，如果你是廣告主，目前你也無法將百分之百的預算都交給自動化廣告，而自動化預算執行過程，最大缺點便是如果成效不好，廣告主操作優化空間便少了許多。（Brick）
Disney+ Ads Are Still Nascent – But Improvements Are Coming
目前 Disney+ 影音廣告雖剛起步，卻已獲得 Mercedes-Benz、Hyundai、Toyota、Fidelity、TurboTax、DoorDash、Hilton、Verizon 和 Cocoa Pebbles 等大型廣告主親睞。不僅如此，即便目前的 Disney+ 影音廣告僅支援「年齡」受眾廣告，對廣告主來說，媒體優質內容及使用者的經濟能力，仍是行銷媒體規劃的重點。當然，各種精準廣告部署，皆是該企業今年 “to-do list” 工作項目，表定預計於今年四月整合 Hulu 的精準廣告機制，目標是今年夏天可以提供支援受眾購買的 Disney+ 影音廣告。（Brick）
New Report Findings Show FAST Revenues will account for nearly 20% of the UK’s $3bn premium online ad-supported video market by 2027
根據 Blue Ant International 公布的報告，2027 年英國 AVOD 廣告市場， FAST 廣告將占比至20%。英國 FAST 廣告收入從 2019 年至 2022 年，已經增長了 180 倍。因此，對於內容版權商來說，此刻及未來，FAST 儼然已成為重要的內容 IP 版權長尾變現和成熟商業模式。對於台灣觀眾來說，FAST 頻道的確是陌生的觀賞情境，我們可以先簡單想像成， FAST 就是有線電視頻道，運用網路串流影音方式提供用戶觀賞。在台灣「第四台」除了盜版的安博盒子不用付錢外，有線電視頻道都是得付費才能觀賞。然而，FAST 頻道卻如同無線電視般，頻道是「免費」的。在歐美國家，許多智慧電視或是網路電視盒子，都會內建免費 FAST 頻道應用程式，商業邏輯與 OTT 的 免費 VOD 雷同，但使用情境卻像過去使用有線電視可轉台的頻道體驗。
各種經濟因素讓家庭娛樂支出減少，反倒助長了 FAST 影音廣告的茁壯，以美國為例，家庭退訂了有線電視訂閱，連上網路直接用智慧電視、電視盒、電視棒後，一樣有眾多頻道可以轉台，美國 FAST 頻道類型排名第一的是新聞頻道 ，佔觀看時間的 33%，電影和犯罪佔 8%，娛樂佔 7%，體育佔 3%。（Brick）
LiveRamp Enables Identity and Advanced Activation in Snowflake
LiveRamp 近期宣布與 Snowflake 的合作，兩家公司對於數位廣告產業來說，皆是名列前茅的 Data Clean Room 軟體服務商，預計 Snowflake平台可支援 LiveRamp Identity，讓客戶可以輕鬆地整合來自多個來源的數據，同時保持對個人身份的準確性和隱私保護。透過此合作，Snowflake 可運用來自 LiveRamp 平台的數據合作夥伴，包含連網電視、社群平台、零售媒體、行動媒體、數位廣告等，在 Snowflake上加速和強化的 ID 匹配和身份解析，幫助企業統一管理更大量來自更多來源的數據，包括 Open Web、CRM、CDP 等，同時動態解決更多的數據流，同時保護個人 PII 數據。雙方合作同時也意謂「數據互通性」符合 OPJA 規範，將是數據軟體服務市場重要核心發展趨勢。（Brick）
Apple blocks update to email app with ChatGPT tech
越來越多應用程式，開始整合 ChatGPT 或類似的 AI 功能到產品當中。然而，根據報導指出，Apple 於近日阻擋了使用 GPT-3 語言模型的 BlueMail App 更新，要求 App 需要修改年齡分級或加入內容過濾。分析師認為，Apple 可能會大規模對有 ChatGPT 類似功能的 App， 進行使用者體驗品質、內容和服務適當性方面的審查，開發者們需要多加留意。（Richard）
At Clubhouse, Many Notable Hires Have Departed
還記得 Clubhouse 嗎？這款在疫情期間爆紅，至今即將要滿三歲的 App 逐漸失去眾人的關注與目光。公司在過去一年左右也失去了約 20 位領袖，包括從 Meta、Google、TikTok、Spotify 和 Netflix 等大公司挖角來的許多副總裁、產品負責人或主管。值得慶幸的是， Clubhouse 仍有時間找到解決方案。與其他新創公司不同的是，Clubhouse沒有瘋狂花錢，仍有足夠的時間生存數年。它在疫情期間瘋狂的估值 40 億美元，因而募集了大量現金約 3.1 億美元。（Richard）
Snapchat’s AI Will Test Whether Chatbots Belong in Messaging Apps
同樣是跟 AI 有關的新聞，在 23 期週刊時我們曾經介紹過 Snapchat Plus 的訂閱服務，而在近日 Snapchat 基於 OpenAI ChatGPT 系統，又打造了新聊天機器人 My AI 加入到其每月 4美元的訂閱服務。My AI 上線一周後 Snapchat+ 訂閱人數已超過250萬，遠勝過 Twitter Blue 和 Meta Verified 僅有數十萬的訂閱數。（Richard）
【長文閱讀】
Publisher editorial teams experiment with ChatGPT, but few use AI tech in their work
去年 11 月由 OpenAI 推出的 ChatGPT ，在產業與社會引起軒然大波，許多人開始驚覺工作很有可能逐漸會被 AI 取代，而在媒體產業也會是首當其衝的一環。
根據 Digiday 報導，近期國外許多知名的媒體已經開始使用 ChatGPT 或類似的 AI 技術，用於產生網站內容，其中包括 BuzzFeed、CNET 和 Sports Illustrated。
但到目前為止，似乎還是只有少數的媒體開始導入。
主要的挑戰
根據 Digiday 採訪了數位媒體高級主管，他們大多表示：ChatGPT 確實引起了編輯們的討論，他們鼓勵他們的編輯團隊熟悉 ChatGPT，並討論 AI 技術如何幫助記者完成工作。
但是，雖然編輯團隊正在嘗試 ChatGPT，但他們並未試圖將 AI 技術融入其新聞室的工作流程中。許多公司編輯和內容長提到了猶豫之處，主要是關於不準確、抄襲和技術未成熟等問題。
領先者早就已經導入 AI
然而，在新聞產製流程當中 AI 技術並不是什麼新鮮事。例如，Forbes 在其 CMS 平台 Bertie 中內建了自己的 AI 工具，以幫助記者優化標題、生成描述和推薦照片等。美聯社多年來，也一直在使用 AI 報導企業的營收表現情況。華盛頓郵報則利用 AI 技術報導奧運和選舉等活動。
然而， ChatGPT 帶來的能力與可能性，是遠超過過往 AI 工具的。
Forbes 內容長 Randall Lane 和數位長 Vadim Supitskiy 表示，ChatGPT 背後的技術可以作為記者報導的助手和研究工具，因為它可以在瞬間搜尋網絡並提供答案。他們希望將這些能力融入到 Bertie 中，以使他們的 CMS 更加智慧。
例如，ChatGPT 可以幫助記者梳理大量的數據或信息，找出其中的主線。它也可以幫助縮寫文章、提供標題靈感並且修正文法。
Gizmodo 的總編輯 David Ewalt 則表示，使用 ChatGPT 很有機會能協助完成一些任務，例如報導公司的營收表現或其他「填空式」的新聞，有機會能「解放記者做枯燥、機械的事情」。
目前的限制
儘管未來有無限的可能性，但編輯們仍在觀望，大家對 ChatGPT 最大的疑慮是其不準確性。
由於 ChatGPT 是基於網際網路上的資料所訓練而成，在網路上任何人類寫作的缺陷都會被 ChatGPT 放大，無論是錯誤的資訊或是偏見，都會被 AI 吸收且當成事實。AI 系統並無法區分可靠的來源和不可靠的來源，它們現在還沒有達到那個程度，而且在很長一段時間內都不會。
儘管記者也會犯錯，但其錯誤並不像 ChatGPT 現在所犯的錯誤那樣嚴重或頻繁。換而言之，ChatGPT 產生出來的內容，是需要經過大量檢查、才不會不小心發佈了犯下嚴重的錯誤文章，影響媒體品牌的信譽。
結論
ChatGPT 以及 AI 的浪潮襲來，許多雜誌與實體刊物，近期紛紛以此作為封面頭條進行報導，對於本刊而言，我們也一直持續關注這個議題，並且開始在編輯流程當中嘗試相關技術，也在過去數期當中使用 ChatGPT 協助撰稿。
也許全自動產生文章，並完全取代記者報導的日子還很遙遠，但就像當年網際網路和智慧型手機等新一代技術誕生時，懂得使用 AI 工具，並輔以人類編輯檢查和確認的媒體團隊，必定能夠提高效率。作為生在產業當中的你我，你準備好了嗎？（Richard）
【技術議題】
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核稿編輯：Ariel，部分內容亦有透過 AI 協助撰寫