§ DSP 新創 MediaMath 在上週末驚傳破產，此次的破產直接會導致收款困難，連帶是否會產生骨牌效應，影響到 SSP 與交易所現金流。§ 微軟宣布將推出自家的 PMax 廣告，廣告市場傳出 Meta 的 ASC 廣告出現錯誤，導致廣告商損失數千萬甚至數億美元，Meta也因此退還大部分的廣告費用。AI 自動化廣告黑箱作業，其穩定性受到市場質疑。§ 加拿大最通過了《網路新聞法案》，要求像大型科技公司向新聞業者支付其內容的費用。§ Twitter 推出分級限量閱讀政策。
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【新聞短評】
MediaMath To File For Bankruptcy After Acquisition Talks Fall Apart
國外知名的 DSP 新創 MediaMath 在上週末驚傳破產，替程序化廣告產業投下一枚震撼彈。台灣的讀者或許對於 MediaMath 較不熟悉，此公司自 2007 年成立以來已募資超過 6 億美元，擁有 3,500 個品牌和代理商客戶，並且估值超過十億美元，已經是一隻獨角獸 AdTech 新創。過去數年之間一直有傳聞 MediaMath 正在尋找買家，IBM、Magnite、Amazon、Tremor 和 IPONWEB 都傳聞曾是潛在的收購者，但最終一切都未能實現，於是便迎來了今日的破產。對於廣告主而言，雖然可以很輕易地更換 DSP 廠商，然而對於媒體端而言，此次的破產直接會導致收款困難，連帶是否會產生骨牌效應，影響到 SSP 與交易所現金流，值得大家密切留意。（by Richard）
Twitter limits the number of tweets users can read amid extended outage
Twitter 在易主給馬斯克後，幾乎每週都有出乎意料之外的政策改變。上週 Twitter 因系統不穩定而迎來了長時間的故障，為了降低系統的壓力，馬斯克透過一則推文宣布：付費的使用者（也就是有藍勾勾的已驗證使用者），每天可以閱讀最多 6,000 則推文，而未付費的使用者則只能閱讀 600 則推文，新註冊的使用者更是只能閱讀 300 則推文。除此之外，根據網友回報，目前 Twitter 一定得登入帳號才能夠瀏覽任何內容。這些規定雖然有助於減緩平台的不穩定，卻也使 Twitter 成為一個更加封閉的平台，無疑將大幅降低消費者的使用意願。（by Richard）
How AI Influences What You See on Facebook and Instagram
小編們要如何在平台上突破演算法、獲得流量一直是大家頭痛的一件事。然而， Meta 上週在部落格文章中宣布一系列的新政策，目的是為了提高其 AI 系統的透明度，並賦予使用者更多控制權。內容包括提供 22 張「系統卡片」，解釋 Facebook 和 Instagram 的推薦系統運作方式，以及新增「為什麼我會看到這個？」的選項，讓使用者能了解收到貼文的原因。此外，Meta 也正在測試讓使用者標記「感興趣」的內容，以優化個人推薦演算法。（by Richard）
Meta is planning to let people in the EU download apps through Facebook
Meta 正打算讓歐盟的使用者，能夠直接透過 Facebook 廣告下載 App，跳過 Google 和蘋果的應用程式商店。目前 Meta 與部分 Android 開發者已經展開測試計畫，讓使用者點擊 CPI 廣告時，跳過 Play 商店、直接安裝 App，此舉有望可以帶來更高的廣告轉換率。之所以有這個機會，主要是跟歐盟近日即將生效的新法規《數位市場法》（DMA）有關。該法規當中要求平台，需要能支援第三方的應用程式商店與付款。（by Richard）
An update on Canada's Bill C-18 and our Search and News products
近年來包含台灣政府在內，紛紛對於數位平台對於媒體新聞產業造成的影響提出相關法案，要求 Facebook 與 Google 等平台需要與媒體分享收入。加拿大也不意外，最近該國通過了《網路新聞法案》（Online News Act），該法案（又稱 C-18 法案）要求像大型科技公司向新聞業者支付其內容的費用。為了反擊，Google 在上週宣布，當六個月後該法案生效時，Google 將在搜索、新聞和 Discover 中刪除加拿大新聞的連結以作為抗議。不久前本刊也曾經報導，Meta 在加拿大因相同法案，也預計將撤下 Facebook 和 Instagram 上的新聞連結。（by Richard）
ISBA Announces Trial Launch of Cross-Platform Measurement Tool Origin
為了因應世界廣告主大會 WFA ，長期倡議跨媒體廣告測量的重要性，英國廣告主貿易團體 ISBA 宣布，將開始測試旗下跨平台測量工具 Origin。EE、L'Oréal、PepsiCo、P&G 和 Unilever 已經簽約參與下月開始的初步測試。Origin 的核心設計是為廣告主提供在不同平台上，針對目標受眾的去重複觸及率和頻次，並計劃在未來添加更多功能。然而，去重複觸及率和頻次並非易事，這涉及將傳統有線電視與數位廣告的數據整合，但兩者之間卻沒共用的識別方式。因此，Origin 的解決方案是由 Kantar 設計的模型，稱為 Virtual ID，該模型將在未來幾個月內推出。至於，Origin 未來是否會被各界買單，或是取代目前廣告代理商既有方案，如 Group M 的 Finecast 的 Total TV Measurement，我想關於監測與測量這們生意，由超然第三方單位來執行，只要技術產品到位，絕對會更容易讓全球廣告主買單。（by Brick）
【長文閱讀】
Machine Learning Will Eat Ad Budgets, But Who Gets The Bellyache?
本刊於第40及65期介紹過自動化廣告 Google PMax 和 Facebook ASC，既是典型 AI廣告技術應用，更是兩家公司重中之重的軍備發展項目。自 2020年第四季至今，自動化廣告已是廣告主不可或缺的必備成效武器，尤其 PMax 更早已是自動化廣告的代名詞。甚至 PMax 也成為黑箱廣告作業的代名詞，更有趣的是如此強大黑箱廣告作業，更是各家 Big Tech 追逐的對象，竭盡所能開發自家的 PMax 。
所謂的黑箱作業，就如其字面上的意思代表不透明、沒有細節、無從改善且僅有結果。舉例來說，我們先簡單定義影響廣告成效三大因素：
- 廣告素材
- 廣告格式、版位、位置與平台
- 廣告受眾
在黑箱作業的廣告邏輯下，廣告主不知道哪一個素材表現好，也不知道究竟哪一個版位轉換佳，更不可能知道哪一個受眾含金量最高，就連再行銷都無法投遞。的確，這一切都得靠「自動化」廣告，來運作上述廣告優化工程。尤其在 Facebook ASC 廣告，作為上傳的受眾的種子訊號源，是帳戶層級而非廣告活動層級，這意味著這比 Google PMax 更僵化、黑箱，讓廣告主更加無法優化廣告受眾。舉例來說，買美妝保養的人與兒童圖書的人，是截然不同的目標族群（或許部分重疊），在同一個帳戶底下，這兩個廣告活動將是共用同一組上傳的受眾的種子訊號源。當然，對廣告主來說，只要能促成轉換成實際訂單業績，那上述的過程一點也不重要！然而，問題就出在「成效爛」，廣告投手也無從找出具體原因進行廣告優化。
我們也要打造自己的 PMax
兩週前，在意大利 We Make Future 會場，微軟 Pierpaolo Morgante 在演講中宣布，該集團正在「建立我們自己的 Performance Max 版本」，並計劃在今年夏天推出。不僅如此，憑藉 ChatGPT 的龐大優勢，本刊61期報導過，微軟廣告將推出「聊天廣告 API」，允許網站、應用程式透過聊天方式傳遞廣告。
如此做法可算是彎道超車絕佳佈局，聊天廣告 API 讓媒體自訂聊天體驗、選擇廣告格式，並整合相關廣告，換而言之，媒體可透過此 API 在網站或應用程式中建立聊天體驗，並從微軟廣告的經驗中獲利。雖然目前所公布的第一波合作夥伴會有誰，以及真正讓媒體串接的詳細內容和其他細節仍不清楚，但整合 AI 驅動的聊天體驗將能夠提供個人化且情境相關的體驗，可望帶來更好的廣告成效，對廣告主與媒體們將具有重要意義。
TikTok 的自動化廣告則是 Smart Performance Campaign，認真閱讀其功能以及介紹，你可能會以為你在閱讀 ASC 或是 PMax 的相關內容，例如 ：TikTok 廣告的自動化和優化，能力節省了時間和資源，使廣告主能夠專注於他們的行銷的投入的其他戰略方面。看完以後的確就像跑步、游泳般，你做什麼人家就做什麼地那樣自然。
緊接著，我們可以想像，接下來會有越來越多家 Big Tech 公司，將開始致力投入自家的 PMax，然後更會教育客戶們，請把你的廣告預算集中在 PMax 上面，就如同現在台灣 Meta 業務團隊，會拿著台灣最成功的 ASC 案例 ONE BOY，說服廣告主整體預算 40％以上要放在 ASC 上。順著此趨勢發展，各家當然更會持續發展成層式素材運用，因為 Google PMax 做了，Facebook ASC 做了，那 Big Tech 公司們能不做嗎？
沒人敢把廣告預算全押在自動化廣告
上個月，廣告市場傳出 Meta 的 ASC 廣告出現錯誤，導致廣告商損失數千萬甚至數億美元，Meta也因此退還大部分的廣告費用。你可想像，這可能是單一事件，但我就問你，這筆費用是你自己的薪水、儲蓄，你會怎麼反應？一直以來，Meta 廣告帳戶負面客訴層出不窮，玩味的是 Meta 似乎也不急於解決此問題，畢竟類似狀況也不是一兩天的事情。甚至，廣告的市佔率在許多產業仍是遠勝於 Google Ads，短期的確仍有盈餘可揮霍度日。因此，無論此刻及未來 AI 技術有多麽日新月異，Meta 可能仍會重蹈覆徹的出現錯誤。然而，Meta 雖對這起 ASC 錯誤事件無太多具體反思。相反地，該公司正更努力致力於社群平台上的電子商務。這也意味著，如果這是一筆對於未來投資，Meta 將雞蛋放在這個名叫 Facebook Shops 的籃子裡。
的確，萬事事出必有因，投入更多再 Facebook Shops 平台當然是為了以下目的：
- 為明年七月全面第三方 Cookieless 備戰，Facebook Shops 即第一方數據應用
- 整合 Shopify 的歸因數據，包含 iOS 上 Web to App 成效歸因優化
- 搭配既有 ASC 黑箱，讓 Facebook Shops 成效相對好，即自家魚水之利
- 上述一切皆是為了即將到來的第「二次流量紅利蒸發」做準備
結論：只要有成效，黑箱白箱都是好香
上期本刊談到蘋果針對 Safari 加入了數個隱私保護功能，其中最令人矚目的不外乎是連結追蹤保護功能。因此，廣告機制常用的 UTM 追蹤，包含事件及成效追蹤街可能無法使用。雖然目前僅是針對 Safari 私密瀏覽模式，但在這隱私權高漲的年代，全面啟動只是遲早的事情。
今年各項隱私政策的迭代性的更新，過程中也誕生了不少針對第三方 Cookieless 的華麗辭藻的坊間偏方，令人目不暇給不易區辨真偽。整體來說，我仍是相信這是必然且正向必經之路，如果你問我當 一年後 Chrome 瀏覽器僅能用 Protected Audience API 來做再行銷結果會如何？答案真的只有做了才知道，越是提早投入測試、佈局、發展新功能，絕對是應變未來變化的不變的真理。
自動化廣告應用 AI 技術運作之道，雖被冠上「黑箱」之名，卻無傷廣告主對其期待與依賴，只要有成效黑箱白箱都是好香。尤其，不久的將來各種數據源的限制與拮据，透過機器學習的模擬、預測、模仿、學習、推估是絕對必須的，因為屆時廣告受眾顆粒很粗，也宣告廣告成效很模糊，過去我們稱之為「目標受眾」的做法，皆會被淘汰且取代。
因此，「AI 自動化廣告」在充滿不確定性時刻，確實有機會成為各家廣告平台注入一股穩定的力量，畢竟擁抱 AI 早已是全球數位產業知識工作者的基本生存技能。 （by Brick）
【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
