§ RMN 零售媒體已在台灣零售業也掀起一股炫風，今年檯面上除了 MOMO 購物高調鳴槍投入戰局，新光三越、Uber、Foodpanda 陸續加入戰局，RMN的致勝關鍵不是電商流量，而是零售數據，例如91APP 官方 ChatGPT plug-in 的 AI 商品推薦 jooii 即是零售數據最佳案例 。§ Google 母公司 Alphabet 第三季表現營收成長 11%，公布後股價卻下滑了 9.5%，主因在於 AI 及雲端服務表現不如預期。§ Disney Campaign Manager 支援第一方受眾輪廓的數據。§ Comscore 正在把 Roku 整合到自家 CCR 功能。
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【新聞短評】
Google Chrome's new "IP Protection" will hide users' IP addresses
隨著第三方 Cookies 的消逝，許多廣告科技公司紛紛更加仰賴一些傳統的追蹤手段，比如說 IP 地址。畢竟，短時間相同 IP 的瀏覽行為，有很高的機會就是同一個使用者所產生，也因此 Apple 在數年前便針對付費的 iCloud 訂閱使用者提供 VPN 服務來隱藏使用者 IP。根據媒體報導，Chrome 也正提案準備在 Chrome 119 版中加入 IP 保護機制（IP Protection），會自動透過一到兩層的跳板來隱藏使用者的 IP，避免被作為追蹤使用。雖然目前規劃的測試版並不會主動替使用者啟動此一功能，也只會在 Google 自家相關的網域啟用此 VPN，但考慮到 Chrome 瀏覽器的市佔率優勢，此一功能若是廣泛啟用，無疑又是對於廣告追蹤的一大打擊。（by Richard）
Amazon ad services revenue up 26% to $12 billion in Q3
Amazon 在 2023 年第三季度的廣告收入達到了120.6億美元，較去年同期成長26.3%，此成果超出了華爾街的預期。Amazon 的優異業績再次證明，經過經濟低迷後，數位廣告業正在強烈地復甦。該趨勢對於市場是一個積極的信號，廣告可能會在第四季度的假期季節增加廣告支出。市場預期 Amazon 在第三季的廣告收入為116億美元，但真實數字超出了預測的4.6億美元。 Amazon 的廣告收入增長來自多個方面，其中包括對賣家、供應商、媒體、作者和第三方的廣告服務銷售，特別是透過如贊助廣告、展示廣告和影音廣告。（by Brick）
Middle East Unrest Overshadowed Meta's And Snap's Strong Quarterly Results
Meta 上季財報公佈， 超出了盈利預期並達成創紀錄的利潤和銷售。今年第三季其收入以最快的速度增長，達到了341.5億美元。值得注意的是，其淨收入增長了164%，達到了115.8億美元，這超出了華爾街的估計。這種增長也受到了成本削減的推動，與去年同期相比，開支減少了7%。這些都得歸功於過去一年中，Meta縮小了其人力組織結構，減少了三分之一的員工。
Snap 上季財報成績也超出了盈利預期。該公司今年第三季度的收入年增 5%，達到了 11.9 億美元，這是該公司今年的「首次」季度性收入增長。儘管 Snap 正在努力吸引廣告商，但該公司在盈利能力方面仍需取得更多進展。例如，它公告了3.68億美元的 GAAP 損失。然而，Snapchat 的日活躍使用者增長了12%，達到了4.06億，超出市場了預期。
兩大社交媒體巨頭皆謹慎評估了中東的政局狀況對廣告的影響。Meta 的財務長警告稱，由於以色列的戰爭和相關政治緊張，該公司的廣告收入已經出現了趨緩。而 Snap 也因中東的戰爭而受到影響，一些廣告主暫停了他們的廣告活動。此外，除了中東之外，烏克蘭的戰爭也給全球經濟帶來了壓力。這兩場戰爭都顯示了全球正處於一個政治和經濟的轉折點，國際社群媒體公司正扮演著媒體守門人角色，確保事實真相被傳達的重要角色，以避免世界對這些事件視而不見。（by Brick）
Alphabet Stock Sinks Despite Lofty Earnings - Expectations Leaves Wall Street Disappointed
Google 母公司 Alphabet 在同一週的財報，結果卻呈現了兩樣情。在週二公佈完第三季財報之後，股價卻下滑了 9.5%，然而原因卻並非是表現不佳，而是來自於前景擔憂。綜觀第三季表現，Alphabet 整體的營收成長 11% 擊敗了分析師的預期，收入來到 767 億美元，其中廣告收入達到 596 億，與分析師期待相同，YouTube 廣告收入到達 80 億，比分析師預期 78 億元來得高一些。但問題在於，於 AI 和雲端服務的營收貢獻上只有 84 億，落後於華爾街預期的 86 億，成長幅度為 22%，而競爭者微軟卻成長了 24% 達到了 318 億美元。換而言之，在雲端服務的競爭上，作為市場老三的 Google 因為生成式 AI 的出現，不只沒有跟上腳步，甚至還被擴大領先差距。（by Richard）
Amazon rolls out AI-powered image generation to help advertisers deliver better ad experiences
Amazon 的購物廣告成長持續強勁，而 AI 工具的引入更有可能加速此成長。在上週 Amazon 公佈了 AI 生成圖片的功能，Amazon 上的賣家只要選擇其上架的商品，加入幾行文字，便可以自動產生出高品質的情境圖用於在 Amazon 上的廣告活動。根據官方說法，透過 AI 在「生活風格」場景產生的圖片，可提升高達 40% 的點擊率。從影片展示可見，其整體的操作流程相當的流暢，可以想見多數廣告主應該都會嘗試做導入。雖然目前只針對部分的廣告主開放此功能，但可預期在不久後的未來將會全面開放，迎來一波新的素材革命。（by Richard）
Half of top newsbrands see fall in search visibility after latest Google core update
Google 最近的核心算法更新，對新聞媒體的搜尋可見度造成了顯著影響。其中，Press Gazette 追蹤的 70 家媒體，有一半的搜尋可見度分數下降，且有 24 家發布商的得分下降超過了兩位數。尤為引人注目的是，下降最多的五家品牌均屬於 Reach 集團。區域性內容網站在過去幾年中，在 Google 的新聞生態系統中表現出眾，但這次更新對其進行了修正，使其總可見度和流量降至較低水平。值得注意的是，儘管一些網站受到負面影響，但亦有網站的可見度在此次更新中顯著提升。例如，GB News 的搜索可見度增加了103%。另外， 對於有大量第三方商業內容的網站，特別是涉及賭博運彩的，都有所受到負面影響。他認為這種商業內容可能導致整站的質量信號下降。此外，有關網站技術性能的研究顯示，廣告在很大程度上影響了頁面加載速度。這一點十分重要，因為頁面的加載速度與 SEO 排名、頁面效能及使用者停留、體驗有直接關聯。（by Brick）
Disney Uses Self-Service To Attract New Buyers – With A Focus On Local
Disney 宣佈，在 Disney 的自助廣告服務平台 Campaign Manager 中加入其第一方受眾輪廓的數據，而Disney Campaign Manager 其實是在今年年初的時候從 Hulu Ad Manager 更名而來。重新命名的目的是為了強調 Disney 的自助廣告服務，將從明年開始增加 Hulu 以外的 OTT 媒體廣告流量，因為目前在 Disney 的自助廣告服務平台裡，只有 Hulu 的廣告流量可供購買，但是明年就會再增加 Disney+ 和 ESPN+ 的廣告流量可供選擇購買。自今年宣布 Disney Campaign Manager 開放自助服務的權限後，約有 800 家以前未與 Disney 合作過的廣告公司加入了自助服務廣告平台，其中有1/4是 hyperlocal advertisers（地方在地型廣告主）。其餘的則是主要專注於搜尋和社群的廣告公司，但他們也開始將部分預算轉移到 CTV 廣告上。區域型廣告買家數量增加了 50%，這在很大程度上要歸功於其自助服務產品。（by Johnny）
Google Rolls Up More Formats Into YouTube Ad Buys
近期，Google 對 YouTube 的廣告流量做了些改變，主要是將廣告會出現在哪裡都交給了演算法決定，而不是廣告主。一切都是起源自 Google 推出的 Brand Consideration Tool 影片觀看廣告活動，這個工具會將你的影片廣告投放在 in-stream 廣告（多為廣告主購買的5秒可略與15秒不可略的廣告版位）、及YouTube Shorts 廣告。這個工具是在今年6月推出測試版，然後在10月正式釋出，被放在 DV360 與 Google Ads 中。不過在這個工具上線之前，這個演算法只會被使用在 in-stream 廣告。關於 Google 的這一決定，目前引起了一些廣告主的不滿，因為這些不滿的廣告主認為 Google 在減少廣告主對廣告的選擇或控制權。隨著 Google 將人工智慧技術陸續的引進廣告系統後，演算法就開始對廣告投放在那些位置上有了更多的決定權，但這在過去都是由廣告主自己決定的。
然而，YouTube 品牌廣告的產品管理董事總經理 Austin Wignall 表示，廣告主可以自己選擇退出「影片觀看廣告活動」，還有一樣可以在廣告報告中看到拆分細項的廣告曝光及廣告支出。Google 推出的這個「影片觀看廣告活動」工具幫助廣告主在YouTube上執行廣告活動時，能獲得更多廣告被看到的機會，如果跟只投放在in-stream 廣告的版位做比較，平均增加了40%的觀看數及降低了30%的 CPV。
簡言之，上述做法其實就像使用相同預算單價 CPM 100 元與混合 CPM50~100 比較。最終，仍是要提出影片轉換數、成交數降低成本例更易說服廣告主。（by Johnny）
Comscore Integrates Roku In Cross-Platform Measurement Solution
Comscore 正在把 Roku 整合到自家Cross-Platform Measurement Solution，屆時其Comscore Campaign Ratings （CCR）功能，Roku 將成為最重要的數據來源之一。透過 CCR， Comscore 的代理商以及廣告客戶可以在 Roku 平台上的廣告活動，使用特定的 Roku 共同觀看數據 。隨著觀眾使用媒體的習慣變得破碎化，跨平台的監測分析變得更加重要。根據 Comscore 在7月的數據顯示，美國家戶在每個月平均會使用五種不同的影音串流服務。而每個家戶在觀看串流電視的時間有 38% 是在看 Roku，今年使用 Roku 設備看串流電視的家戶比同期增加了 16%。CCR 除了計算家戶數以外，還可以計算觀看螢幕的人數。這個分析，可以量化一般電視廣告活動的額外增加的不重複觸及數 ，而且也可以測量 Roku 平台的受眾觸及率以及觀看頻率。
近期在 Comscore 的報告中發現，針對零售業，汽車，消費品，房地產等六個 Roku 廣告活動進行分析，Roku 平台上的觀眾平均在每個廣告活動中看到廣告 3.6 次，一般電視看到廣告 11.4 次。而共同觀看這個新的測量方式，讓這六個廣告活動成效提升了 37%。（By Jeremy）
Instagram tests a verified-only feed
近期，Instagram 正在測試讓使用者直接切換，即可讓使用者只看到 Meta 驗證帳號的貼文。這個方式可以開啟一個新的方式，讓受驗證的企業以及創作者帳號，更容易被使用者看到。受邀參與測試的使用者，可在自己的 Instagram App 最上方的 Instagram Logo 下拉選單找到此按鈕選項。此功能會讓更多企業或是創作者帳號，透過花錢的方式來取得 Meta 驗證，這服務在 Web 上的售價為 11.99 美金，在 App 上售價為 14.99 美金，成為一個更具吸引力的選擇，因為讓使用者在眾多的動態資訊中更容易找到這些已驗證的帳號。根據 Instagram 發言人 Matt Tye 的說法，過去已經擁有 Meta 驗證的帳號（不是透過付費方式取得驗證）也都會出現在已驗證的動態資訊中。今年初，Meta 推出其針對 Instagram 和 Facebook 的 Meta 驗證計畫，提供給驗證帳號藍色勾勾，以及防止帳號被仿冒的功能。此計畫先在澳洲與紐西蘭進行測試，一個月後引入美國市場，並在今年9月正式宣佈企業帳號也可使用 Meta 驗證的服務。由於 X 引入付費驗證的服務，結果非常地糟糕，Meta 考慮引進新的驗證帳號篩選功能，或許可以帶來新的營收機會，但還是需要警慎考慮到使用者體驗，以免步入 X 的後塵。（By Jeremy）
【長文閱讀】
Meet 13 firms that are helping retailers cash in on the $130 billion retail media market
RMN 零售媒體毫無懸念已在台灣零售業也掀起一股炫風，今年檯面上除了 MOMO購物高調鳴槍投入戰局，新光三越也對外宣布要以線上通路持續強化數位零售，聚焦發展外部會員點數生態圈及 RMN 零售媒體。美食外送陣營除了 Uber 早已全面啟動，甚至已投入發展 RMN 影音廣告，近期 Foodpanda 也宣布將在台灣推出 Panda ads 零售媒體聯播網服務。當然，此刻有更多零售業者正準備投入 RMN 的佈局，就贏這局勝負關鍵為何？誰又是最終贏家呢？
然而，只要談到零售媒體，有人會認為零售業是不懂數位廣告生態及技術，或者認為身在數位廣告工作的人比零售業者更理解廣告該如何運作？這些問題的確沒有答案，但大家都知道零售媒體廣告，目前是全球廣告市場高速發展的題材，其成長速度遠超越當年的關鍵字廣告以及社群媒體廣告，這一切憑藉就是優質流量及數據交織而成的零售數據網絡。
全球廣告產業比零售產業更熱衷 RMN 發展
資本市場對於未來營收的期待，絕不亞於上季營收的成長。因此，Big Tech 企業對於 RMN 投入及成果，是近年來投資人關注的一大議題。零售業要投入發展 RMN，結盟 AdTech 和數據夥伴整合技術及業務資源，通常也是邁向成功的的第一步。
The Trade Desk 是這場賽局投入的領先者之一，包括 Walmart、Walgreens、Albertson's、Macy's 和 Instacart 皆是其廣告合作夥伴。 在過去的兩年中，The Trade Desk 累積了許多這類的合作夥伴，同步正在建立其零售媒體業務。 零售媒體營收也的確是 TTD 目前增長最快的業務。 今年，The Trade Desk 積極擴大了其現有的合作夥伴關係，並與其他技術公司和零售商建立了新的合作關係。 例如，今年擴大了與 Walmart 旗下的 Sam's Club 的合作，目的是針對站外廣告受眾投放。當 Walmart 同意測試 TTD 的UID2 時，無疑是增加市場對於 TTD 後續營收持續成長的信心。 從今年開始，廣告主可以透過 TTD DSP 買到來自 Instacart、GoPuff 以及 Macy's 和 Bloomingdale's 會員忠誠度計劃的數據來遞送精準廣告。另外，與德國零售集團 Schwarz 以及新加坡生活百貨巨頭 FairPrice 建立夥伴關係，將其零售媒體計劃擴展到國際市場。
Criteo 則是 AdTech 陣營最積極且血統最純正零售媒體技術公司。Criteo 聯盟包含了 Macy's 和 Uber 等210家零售業者 。預計到2025年，其從零售媒體獲得的收入將達到14億美元。 Criteo 運營一個系統及廣告聯播網，幫助零售商銷售廣告，並幫助廣告主可直接購買這些零售媒體廣告。Criteo 零售廣告聯播網的範疇包含 on-site 及 off-site的廣告版位。換言之，電商站上廣告及離站再行廣告，皆是廣告主轉換成效首選工具。Criteo對於廣告主最大價值在於，透過其 DSP 可以一站式購買眾家電商廣告流量，這也意味著 Criteo 甚至有機會透過 RMN 流量，拿下品牌的廣告「品牌預算」，跳脫原本既有的成效預算。因此，與 Integral Ad Science 合作皆是基於衡量廣告可視率，是品牌預算的基本標配支援功能。
RMN 真正的魅力絕不是電商流量而是零售數據
在台灣 B2C 及C2C 電商網站中，老早就有業者在電商網頁上擺放廣告，目的是透過「電商流量」來經營流量變現，如樂天、露天等電商網站。運作的方式與一般新聞及內容網站完全相同，皆是透過 Google Ad Manager，產出一個廣告單元讓電商版位流量交給 Google Adexchange（簡稱 Adx），再透過選擇 OMP（Open Market Place）或是 PMP（Private Market Place）的交易模式，販售廣告以賺取廣告收益。過程中，電商業者也會同時將版位提供品牌供應商購買，讓整體版為營收作為電商平台的額外營收。
上述的案例，大部分的人不會稱此為 RMN 零售媒體？原因是電商流量與電商數據毫無關聯，因此市場期待的 RMN零售媒體的廣告成效，自然也蕩然無存。
究竟零售數據與廣告主熟悉的 Google、Meta、DSP 運用的廣告數據差別在邊？
一般廣告在促成轉換廣告成效，運用的數據來源主要是透過網頁上埋設的使用者追蹤碼，再將使用者追蹤定義行為事件，基本追蹤行為事件有：
- 造訪
- 瀏覽商品
- 加入購物車
- 結帳
- 結帳完成
根據不同行為涉入的程度，給予不同的 CPM 出價及不同的動態廣告素才。這是最基本的也是最核心的成效轉換法則。然而，時至今日流量紅利不復存，各種隱私權政策早已重挫上述的轉換法則。因此，電商產業除了日復一日 ROAS 下滑，真正的痛點是會員及流量沒有新客，同時舊客又不斷地流失，僅能靠 Meta ASC 或是Google PMax 苦撐成效，自動化廣告黑盒子也無法有效放大成效。然而，這一切的根源只因原本「廣告數據」不像過去一般超給力。
一般專業的零售（業）平台常用的第一方數據，不僅可以運用在私域流量活化會員經營，更可以應用在廣告新舊客成效優化，常用第一方數據有：
- 會員等級、會員生日
- 購買金額、購物週期、線上線下購物
- 指定購買商品、分類、商品關鍵字
- 居住區域
- 支付類型
- 站內搜尋（含商品語意理解）、加入收藏、購物車未結、結帳、結帳完成
- 購物籃分析（機率購買）、購物推薦（人與物）
- 會員分群、購物預測、深度學習 AI 模型運用
真正強大的零售數據，是可以扭轉眼前頹廢的 ROAS，本文以 91APP Marketing Cloud 的 NAPL 模型及 DCIU 模型為例，運用範疇既是數據激活舊會員，同時可以運用數據預測新會員的意圖。
NAPL 是根據會員「購買」週期來將消費者分群，因此「購物行為」及「時間及頻次」就是此模型的精髓，所謂時間指的是購物週期，例如一個消費者多久會買一罐洗髮精、多久會買一件衣服，購物週期每一個消費者皆是不同的，有趣的是二倍溝物週期或是三個月時間，是最常來判斷消費者屬於活躍、潛力、流失客群，而這些數據都可以透過「完整的 CRM 消費者資料庫」、「健全的 CDP 會員系統」直接串接廣告系統直接做運用，白話文就是電商可自行運用自家第一方數據，拿來當名單投放。
DCIU 購買意圖模型更是能解決電商遇到新客嚴重不足的問題，因為所謂的意圖是根據進站所有的行為，包含登入、瀏覽、收藏、商品類別、加入購物車、結帳、購買完成等，透過多種行為變數來預測消費者意圖。因此，即便是沒有買過的會員，仍然是有可能具有高購物意圖的人。甚至，兩個模型之間可交成運用，形成 4x4 會員分群進而制定不同的行銷構通策略、方案、溝通渠道、廣告素材等。上述兩個模型運用的產出，在廣告運用中不僅可以作為廣告組合的指定受眾名單，成效表現好、穩定後，也可以運用廣告系統的類似受眾功能擴大受眾。甚至，針對 Google PMax 和 Meta ASC ，可以將這些名單上傳作為受眾訊號種子。
當然，廣告成效不是僅靠好的數據就可以解決成效的一切問題，要知道成效型廣告三大關鍵為：
- 受眾：目標族群
- 素材：推薦商品
- 流量品質：好的內容網站、廣告位置、廣告可視率
上述，在零售媒體廣告運用中，最頭痛、最不擅長就是該如何推薦適合的廣告商品。的確，要做的好的商品推薦，是需要有好的數據底層以及好的資料科學團隊，偏偏這樣的資源及人才在台灣電商也是最缺乏的。本文以 91APP 官方 ChatGPT plug-in 的 AI 商品推薦 jooii 為例，結合生成、聊天、語意理解、語意量化、搜尋推薦，概念上就是一個情境式商品推薦機器人。進一步來說，RMN 廣告素材即是優質的商品推薦，而好的商品推薦除了對於商品的語意理解，更重要得克服是使用者數據是否因為無法追蹤，因而產生無法推薦的疑慮。
總而言之，RMN 勝負的關鍵，向來就不是電商流量而是零售數據。然而，零售數據「不僅是」提供站內搜尋廣告銷售 CPC，而是將會員、行為、商品、線上線下流量整合成為一件事情，讓廣告系統可以統一識別作為投遞條件，並且「完整歸因廣告成效」進而計算如 iROAS （新客增量廣告花費報酬率）這般夢寐以求的成效指標。
結論：數據即是 RMN 勝負關鍵
無論是 on-site 廣告 RMN1.0 或是 off-site 廣告的 RMN2.0，都得透過好的零售數據來展現好的零售媒體廣告成效價值。因此，零售商進軍 RMN 商業版圖考驗是電商本身數據實力，而不是流量或是會員數量。換言之電商 GMV 的能力與發展 RMN 的實力完全是兩碼子事情。
「保守」的零售業如何透過 RMN 擁抱 Open Internet 陣營，這更將是人才與組織運作的效率之爭。此時此刻全球 RMN 持續蓬勃發展，我們也期待台灣新零售趨勢發展，能為台灣零售業創造獨有的 RMN 零售媒體。（by Brick）
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核稿編輯：Ariel，部分內容亦有透過 AI 協助撰寫
