Spotify發展自家人工智慧科技~持續稱霸串流音樂!!

Spotify發展自家人工智慧科技~持續稱霸串流音樂!!
Spotify發展自家人工智慧科技~持續稱霸串流音樂!!

Spotify用自家人工智慧技術不斷求進步!!不甩Cookie退場走出自己的路~抓住用戶的心!!你也被抓住了嗎?

驕而不傲!Spotify 穩居龍頭仍持續求進步

Spotify完全不倚靠Cookie,善用人工智慧技術預測用戶喜歡的音樂類型

根據市調機構 MIDiA Research 串流音樂平台付費用戶市占率報告顯示,全球有近 5 億人是音樂串流平台的付費用戶,長年穩坐音樂串流平台市占率冠軍的 Spotify,截至 2021 年底的整體會員數已超過 3.81 億人次,其中更包含了 1.72 億的付費 premium 會員,是全球音樂串流平台中的龍頭。

除了擁有龐大會員群與豐富內容、獨家的跨裝置聆聽功能,Spotify 近年來更推出年度回顧、好友品味比對等互動功能,分享至社群平台的效益也相當良好。

不畏 Cookie 退場,靠自家人工智慧音訊分析拓展廣告疆域

Spotify 的最大用戶使用量的手機 app 端,在創立之初就使用自家的人工智慧分析演算技術,並未導入第三方 Cookie,僅瀏覽器和電腦版會使用。因此,即使第三方 Cookie 即將退場,Spotify 也並不畏懼。

2021 年初,Spotify 在美國市場推出 Spotify Audience Network 服務,服務上線後即在第二季貢獻了 12% 的營收,高於一年前的 7%。自此,廣告業務爆發,進而成為公司的重要收入驅動因素。和 2020 年同期相比,Spotify 廣告部門的營收增長了 1 倍多,Podcast 廣告收入更增長 7 倍以上。

獨家人工智慧分析技術,精準掌握用戶音樂喜好

Spotify 靠著音樂內容與人工智慧模型所分析、統整出的第一手數據,取得他人靠第三方 Cookie 才能獲取的訊息。除了直觀地分析音樂偏好並反推用戶的喜好與興趣之外,Spotify 亦發展出強大的 AI 音樂演算法。例如「原始音檔模型」,就是透過分析原始音軌、音頻,得出相關音樂資訊以推測相似類型音樂。而「協同過濾模型」,是透過分析用戶間的行為來進行交叉比較,推薦「你沒聽過但可能喜歡的」音樂選項給有相似喜好的用戶,藉此拓展廣告疆域,同時增加用戶黏著度。

Spotify 靠著精準的人工智慧分析技術與音樂演算法,精準掌握用戶音樂喜好,充分發揮了音訊的價值。即使 Cookie 退場,Spotify 已然坐擁龐大的第一手數據,期許在未來能持續創造最大價值。

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FloC將使用者分群,取代 Cookie個人識別

FLoC 將讓 Google 旗下產品不再倚賴 Cookie來紀錄分析個人使用行為。相較於識別「個人」行為的 Cookie, FLoC 是依據使用的網站瀏覽行為,將行為相似的人們分成多個群組,每個群組擁有一組 ID,廣告主再針對同一群組顯示相關的廣告。

FLoC 的作法雖然可讓人們隱身在興趣相投的群組中,而且所有瀏覽歷史紀錄以及其他數據都將保留在本地。不過還是受到各界不同的質疑意見。Google 隱私沙盒的核心工程師 Josh Karlin 就將 FLoC 發佈至今所受到的爭議歸納成以下四點,並加以答覆:

爭議一、網站會被自動加入FLoC的廣告投放實驗中

Josh Karlin 回應:現在已不會自動將網站加入 FLoC 的廣告投放實驗中,而是由網站選擇是否透過 API 加入。

爭議二、群組代號太抽象,無論是使用者與技術專家都不易理解

Josh Karlin 回應:為了讓用戶、技術專家更好理解群組概念,他將改以基於領域的主題名稱(Topic)取代原本的群組代號(Cohort)。例如:原本的群組代號為數字「21849」被「美麗與健康」這樣的興趣分類取代。

這些方式讓瀏覽網頁的使用者,清楚的理解自己怎麼被敘述,並透過明確的主題內檢視是否涉及敏感的資訊。

爭議三、FLoC 的群組容易被數位指紋技術(註:fingerprinting,數位指紋提取,用以收集使用者手機、電腦型號等訊息)追蹤;

Josh Karlin 回應:說透過上述的主題標籤分類方式,預計可將原本的上萬個代號群組,減少至數百種的主題標籤群組,進一步降低群組被用於指紋追蹤的可能性

爭議四、敏感性資訊仍有被洩露的疑慮。

Josh Karlin 回應:「這些主題名稱將由人為策劃,以確保它們不含敏感性資訊」。就長遠看來,分類方法最好由外界建置與維護。

Google還在考慮,未來新增讓用戶選擇不要加入特定主題的功能。

結論: Google 正在嘗試以主題取代群組分類的方法,減少外界對 FLoC 的質疑。相關更多信息,請參閱:

 

 

 

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Google將棄Cookie廣告追蹤 新技術FLoC爭議多

Google 聲明即將在 2022 年終止 Chrome 瀏覽器支援 Cookie,並且以自家開發的廣告追蹤新技術「FLoC」取代(詳請可參考本文:Google 為保護隱私,棄 Cookie 卻改用人工智慧?),不過也引發了不小爭議 (參見:「恐怕會助長歧視」WordPress 與多家瀏覽器對 Google FLoC 喊停!)。因此 Google 隱私沙盒團隊資深軟體工程師 Josh Karlin 日前就針對四大爭議提出了初步的因應解方。

再了解這四大爭議之前,我們先來了解Cookie 的取代技術「FLoC 」吧!

隱私權至上,廣告精準投放利器 Cookie 惹議!

無論我們瀏覽什麼樣的網站,上面的廣告都跟曾經看過的產品/服務吻合!這一切都要歸功於瀏覽器所支援的第三方Cookie。Cookie 是經由造訪過的網站所建立的檔案,可儲存個人的網站瀏覽行為。廣告業者可藉由 Cookie 所記錄的個人瀏覽足跡,精準投放「客製化的」廣告、並且檢視廣告成效,是撐起龐大數位廣告生態圈的關鍵之一。

隨著使用者隱私意識提高,Cookie 不斷備受爭議,目前已有多個瀏覽器響應阻擋第三方 cookie 的政策。但少了第三方的追蹤,將對數位廣告界帶來重大的變化。因此 Google 在 2019 年開始針對網頁隱私問題進行許多方式的改善,並發起隱私沙盒(Privacy Sandbox)計畫號召各界提案,希望能在保護使用者隱私為前提下,同時滿足廣告投放需求。

其中的第一個提案,就是Google力推的 FLoC 群組聯合學習技術(Federated Learning of Cohorts)。

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即使棄用Cookie Google還是能用FLoC賣廣告

所以 FLoC 要如何替廣告主鎖定特定客群、投放廣告呢?

透過 FLoC,Chrome 仍可以追蹤用戶在網路上的瀏覽習慣,當使用者造訪不同網站時,瀏覽器會根據使用者習慣與偏好將他們分組(cohort),放入「受眾群體」或稱「同類群組」中。廣告主再將他們的廣告直接投放給特定的群組。

與 Cookie 的個別追蹤不同,FLoC 採群體追蹤,「把一棵樹隱藏在一片森林中」,廣告商不會知道群組內的特定個別使用者是誰,因此 Google 將其稱為一項「隱私至上」、「興趣為主」的廣告透放技術。

圖片來源:Google Ads & Commerce Blog

至於群體追蹤如何才有效,就有賴 FLoC 把用戶分類的精準度。對使用者來說,同一個群組中的使用者越多、隱私性就越高,儘管對廣告商來說,要投放個人化廣告的成效就會越差。

Google 聲稱,與原本的廣告技術相比,FLoC 現階段約具有 Cookie 追蹤 95% 的成效,同時 Google 也表示廣告商擁有和使用 Cookie 追蹤相同的投資報酬率。

Google不只將人工智慧用在投放廣告上

聯盟式學習不是一個全新的技術,他最早在 2017 年在 Google AI Blog 中提出。除了應用在智慧型手機上、讓使用者獲得更優秀的手機客製化操作體驗外,注重病患個資隱私安全的醫療產業也能見到聯盟式學習的應用。

因為病人的資料隱私在醫療產業中極度重要,聯盟式學習可以使病人的影像照片、病歷等私人資料不需要被傳輸、轉移至其他醫療機構,就能參與人工智慧的運算。除了 Google,NVIDIA 近年來也投注了大量心力在醫療產業的聯盟式學習技術之中。

一方面保護個資,一方面讓人工智慧的研究可以應用到實務的診斷上,達到不錯的效果。

機器學習取代「餅乾」的隱憂

這樣聽起來 FLoC 似乎是取代 Cookie 的最佳方式,既能保護使用者隱私、又能讓廣告商繼續向特定族群投放廣告。但就目前而言,FLoC 技術尚未獲得一致認可。

一派聲音擔心認為「將使用者分組」可能會加重偏見與歧視問題,也容易引發有心人士針對特定群組進行網路攻擊。

如廣告技術公司 Criteo 的資深機器學習工程師 Basile Leparmentier 就表示:Google 提出的 FLoC 群集演算法是由他們自己開發處理,且對所有網路使用者通用的,因此,Google 有權在任何需要的時候修改演算法。更奇怪的是,如果其他瀏覽器開發商想要採用 FLoC 群集演算法,它們也能自行更改分組供自己使用。

亦有聲音擔心此舉是變相進一步鞏固 Google 的廣告科技龍頭的地位。以「維護用戶隱私」而聞名的搜尋引擎「DuckDuckGo」公關副總裁 Kamyl Bazbaz 表示:FLoC 是透過用戶的瀏覽歷史記錄,將用戶分類給基於相同興趣群組,而這樣分類機制最後會形成類似「超級追蹤器」的結果,這比許多網站都已使用的 Google Analytics 更為恐怖。

Google 最快會在 2021 年 3 月正式導入 FLoC 到 Chrome 上測試,而 FLoC 的實際運作的成效與後續產生的效應,或許都還要靜觀其變。

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Google棄Cookie改用機器學習追蹤!人工智慧能保護隱私嗎?

Google搜尋引擎首頁

Google 近日於在官方部落格中刊出一篇文章,表示旗下服務將逐步汰除第三方「Cookie」技術。即將取而代之的是,Google 預計於 2021 年啟用被稱為「FLoC」的人工智慧技術。

文章內表示,此舉是因使用者們不斷增加的隱私要求,以及迅速變化的政策監管機制,使得開發自家的 Cookie 平台不再值得長期投資的選擇。

Cookie 技術目前普遍應用於數位廣告,是當代數位網路必備的追蹤工具,但 Google 旗下的 Chrome 瀏覽器有極重的市場占比,因此其淘汰 Cookie 的決定將對網路及數位廣告生態,造成巨大的影響。

Cookie是什麼?

圖片來自:internetcookies.org

你是否疑惑,為何我在電商平台搜尋「逗貓棒」、「貓砂」,接下來社群網站就出現一排寵物用品的廣告? 或是當再次打開訂房網站,發現網站保留了你前一次逛的飯店紀錄?這些都是「Cookie」的功用。

多數網站為了識別使用者,會產生一個小型文字檔案,記錄用戶的來源、身分、點閱足跡等資料,日後同一使用者再次造訪時,可以保持登入狀態、記住偏好設定和提供所在地相關內容等等,提供更流暢、更方便的使用體驗,這個檔案就被稱為「Cookie」。

Cookie 可以分成「第一方 Cookie」以及「第三方 Cookie」兩種。第一方 Cookie 是由使用者存取網站隸屬的網域所發行,用於記錄限定於該網站的瀏覽紀錄等資訊;第三方 Cookie 則會跨網域獲取使用者的瀏覽紀錄等資訊,用來推送該使用者可能關注的廣告。目前全球千千萬萬的大小型企業透過 Google 投放廣告,取得龐大的使用者數據,就是透過 Cookie 蒐集。

而「第三方 Cookie」常常造成網路隱私的爭議。許多證據都指出,Cookie 會在使用者不知情的情況下遭第三者利用,使用者不知不覺間被出售了個人資訊與網路足跡,隱私受到侵害。

接連爆出的隱私爭議,讓身為網路廣告巨頭的 Google 早有移除第三方 Cookie 的想法。

2019年,Google 提出 Privacy Sandbox(隱私沙盒)實驗計畫,目的是在保護用戶隱私的前提下,持續為廣告商和企業提供個性化的網路廣告。這次的最新聲明則表示:確認不會研發這類用於標示用戶身份的工具,也不會在包括 Chrome 在內的所有自家產品提供類似服務 。

機器學習或成壓垮「餅乾」的一大把稻草

根據調查統計機構 Netmarketshare 最新調查表示,全球瀏覽器占比第一依舊是 Google Chrome,握有 69.18% 的市占率。而掌握快7成客戶的 Chrome 將淘汰第三方 Cookie,廣告業者未來要怎麼辦呢?其實,Google 只是換一種方式繼續下廣告而已。

Google 將以人工智慧技術「FLoC」取代 Cookie。FLoC(Federated Learning of Cohorts)是一個基於聯盟式學習(Federated Learning)的架構,與傳統的機器學習不同,聯盟式學習的概念為:資料不需要離開設備,可以各自在自己的設備訓練,並透過通過加密機制,在雲端上建立一個共有的模型進行更新。

Google 介紹聯盟式學習(Federated Learning)之示意圖。

聯盟式學習的概念可分為四個步驟:

  1. 每個設備各自使用自己收集的資料來訓練模型,不會與其他的設備共享、流通。結果會先經過加密,再上傳到中心模型。
  2. 中心模型整合、更新各個設備上傳的結果。
  3. 將中心模型更新後的結果回傳給各個設備。
  4. 各設備更新各自的模型。

因此,FLoC 能兼顧隱私性、實用性與資料安全性三個面向。

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