Martech雙周報第37期：蘋果進一步限縮自家瀏覽器和App環境身分追蹤可能，進一步增加生態圈精準行銷難度

重點新聞(0611~0624)

#瀏覽器隱私 #Fingerprinting #App隱私 #第3方SDK隱私

蘋果推出瀏覽器和App Store新隱私政策，進一步限制身分追蹤功能

今年WWDC，蘋果宣布了2項重大隱私權政策更新，分別針對瀏覽器和App環境祭出更多身分追蹤限制，進一步增加外部廣告主在蘋果生態圈進行精準行銷的難度。

蘋果自家瀏覽器Safari現在有了隱私瀏覽模式，可以阻擋已知身分追蹤和Fingerprinting資源讀取，以防止網站利用可能侵犯隱私的方法跨域追蹤使用者身分。另外，Safari也會移除URL中具識別功能的追蹤指令，只留下去識別化追蹤。例如，若URL中有身分識別碼跟行銷活動識別碼兩個部分，Safari便會刪掉前者。

App隱私方面，蘋果則於自家IDE Xcode中加入隱私清單功能，能讀取開發人員使用的第3方SDK中有哪些隱私相關操作，並整理成一份完整清單。另外，若App有呼叫可能會使用Fingerprinting資源的API，蘋果會強制要求開發者在隱私聲明中說明API用途。

#RMN #成效追蹤

全美第二大連鎖超市Albertsons聯合全球廣告巨頭Omnicom、美國互動廣告協會（IAB）發表RMN廣告最佳實踐框架草案

零售媒體是近年崛起的一大廣告通路，不過目前沒有統一成效測量標準及建議最佳實踐方法，是行銷業界公認最大挑戰。儘管美國互動廣告協會（IAB）已經預訂在2024年推出統一標準，但顯然業界已經等不下去了。

近日，全美第二大連鎖超市Albertsons聯合全球廣告巨頭Omnicom和美國互動廣告協會（IAB）等行銷相關的業界代表，發表RMN廣告最佳實踐框架草案，針對廣告規格、成效測量、第3方認證標準、RMN能力指標等4大領域列出建議標準。

廣告規格方面，此框架建議RMN廣告規格在能遵照既有IAB廣告格式標準時，就直接準用。這包括展示型廣告、原生廣告、新媒體廣告、數位影像廣告及CTV廣告等。其他獨有格式，例如店面內廣告，再另作規範。

成效測量方面，此框架沒有給出具體測量單位，而是建議應規範項目，及訂定正式單位時，應包含顆粒度、格式、歸因時間長度等資訊。成效測量分為2大類規範，分別是廣告遞送和互動（Delivery and Engagement）和轉換及銷售（Conversion and Sales）。前者包括曝光數、曝光頻率、點擊數、完整觀看程度等，後者則有ROAS、新客獲取、舊客活躍、直接銷售轉換等。

第3方認證方面，則是建議可以由公正第3方單位提供背書的項目，例如品牌安全、詐騙防治、廣告能見度、與其他同類型廣告放在接近版位的情況等。

能力指標方面，此框架列出RMN版位商應揭露的指標，包括精準投放能力、自助式投放能力、行銷活動管理能力、素材管理能力等。

Albertsons表示，希望RMN相關的權益關係人加入討論，審視及壓力測試這些標準，以求盡快決議出最終標準並投入業界實務。（見草案全文）

#Topics API #精準行銷 #使用者隱私 #網頁開發

Google將大幅更新Topics API分眾類別，並提升嵌入Topics網站的讀取速度

Google要大幅更新瀏覽器隱私計畫Privacy Sandobx的分眾行銷功能Topics API分眾類別，並提升瀏覽器使用者對自己身上的Topics標籤管控權，及提供開發者更不影響網站讀取速度的API呼叫方法。

第1個改動是Topics分類調整。Google表示，原本分類中有些標籤與一般廣告會推銷的商品較無關，因此這次移除了160個行銷上低關聯性標籤，例如公民工程，並增加了280個廣告投放可能用到的標籤，如運動服飾。調整後，總Topics分類數有469個。

這些分類會有不同從屬關係。過往，API呼叫者必須直接觀察到瀏覽器使用者有造訪過單一標籤相關的網站，才能得知他們對該標籤有興趣，現在則能向上追溯所有上層標籤。例如，靴子上層有購物、服飾、鞋襪等標籤。過往使用者若沒有直接造訪貼上購物或服飾標籤的網站，便不會知道他們身上有這些標籤。現在，只要使用者看過有靴子標籤的產品，就會同時被貼上購物、服飾、鞋襪標籤。這樣一來，廣告主便能更有效的推測使用者購物意圖。

另一個更新是，使用者未來將能阻擋特定標籤，來隱藏不願見到的廣告，並使自己身上標籤更準確符合自己喜好。此功能預計明年初推出。

開發方面，過往Topics API要在網站中置入有Javascript程式碼的Cross-origin iframe來呼叫，但這有可能降低整體網頁內容讀取速度。近期Google則陸續支援於Header使用Fetch來呼叫Topics API，或直接在Header新增iframe來呼叫API。

#去識別化追蹤 #RMN #進站途徑分析

OneAD推出產品訊號演算法，能根據廣告版面特性和進站途徑來優化廣告投放

廣告技術商OneAD推出名為ProductKey的演算法，可以根據商品特性、廣告版面環境及使用者旅途，來優化網站廣告精準投放。

這個演算法的作法是，利用OneAD累積的商品文本字詞庫，來分析商品名稱、通路名稱、功能敘述、潛在使用需求，進而判斷哪些環境與品牌商品高度相關。評估完頁面內容相關度後，演算法會再利用參考使用者進入廣告版位頁面的前一頁，進一步推測使用者意圖。

舉例來說，A頁面有許多與汽車相關的字詞，如 SUV、座椅、馬力、油電混合等，因此適合投放汽車廣告。不過，使用者有可能從美妝開箱文、汽車論壇，或新聞網頁點進來A頁面，不同進站途徑代表著不同程度的使用者興趣。

此演算法會綜合評估A頁面與前一個頁面，當2個頁面與汽車的綜合關聯性夠高，才會在A頁面呈現出汽車廣告。

#AI行銷 #廣告投放 #CTV #RMN

The Trade Desk推出新數位媒體購買平臺，用AI優化預算及預測成效，還會測量零售媒體及CTV成效

全球最大獨立DSP The Trade Desk推出新的數位媒體廣告購買平臺Kokai，主打用AI優化廣告投放多個環節，還延續TTD力推CTV（聯網電視，Connected Television）和零售媒體廣告的戰略，新增跨通路廣告投放測量功能。

過往，TTD會用AI來分析廣告投放後的成效，來優化後續投放策略及預算。Kokai則會用AI來分析識別化和去識別化資料，並預測版面曝光成效，以求投放前便能優化行銷預算分配。

此平臺也針對近年崛起的2種廣告通路新增了測量功能。其一是可以分析跨CTV和串流媒體廣告成效的功能，其二則是交叉分析線上線下零售通路的銷售金額與廣告主投入的行銷金額，來評估行銷成效。

Kokai還推出了新操作介面，用類似於元素週期表的形式來呈現行銷不同階段的操作和資料，以期讓行銷人員更容易找到所需功能。

#Google廣告 #DSP #SSP #Ad Exchange

歐盟擬要求Google拆分廣告業務，以避免濫用數位廣告獨霸地位獲得不當營利

歐盟執委會認為Google在數位廣告生態系中地位過於強大，且涉嫌利用獨占地位來創造不公平競爭環境，因此建議拆分旗下不同廣告業務，以避免利益衝突。

Google從DSP（需求方平臺）、SSP（供應方平臺）到Ad Exchange（雙方交易平臺）都有相關服務，包含2項廣告購買工具Google Ads與DV 360，一個出版商廣告伺服器DoubleClick For Publishers（DFP），以及廣告交易平臺AdX。歐盟懷疑，Google利用這種全面性優勢，暗地讓這些服務非法互惠，若最終執委會認定Google違反公平競爭規定，便會要求依據需求方和供應方拆分廣告業務。（詳全文）

#LLM #B2B #CRM #生成式AI

Salesforce推出CRM AI雲服務，同時支援自有及第三方LLM

雲端CRM業者Salesforce推出AI雲服務，功能包含行銷端的客戶專屬電子郵件、直銷訊息或廣告撰寫，電商銷售端的個人化推薦生成及顧客購物助理，客服端的客服回答生成及客服紀錄摘要，以及開發端的寫程式、抓Bug等。

此AI雲除了支援Saleforce自有的LLM Eistein GPT，還支援第三方LLM，包括AWS、Anthropic、Cohere及ChatGPT。Salesforce也和OpenAI合作聯合內容仲裁，結合使用Salesforce Einstein GPT信任層、OpenAI的企業API和其他安全工具，確保企業資料不會被儲存在Salesforce中，以期降低企業資料外洩疑慮。（詳全文）

#UA #GA4 #視覺化分析 #Looker Studio

Google視覺化分析工具Looker Studio新支援上百項GA 4數據類型

隨著行銷分析工具Universal Analytics（UA）7月退場在即，Google視覺化分析工具Looker Studio新增了170項UA繼任者GA 4（Google Analytics 4）的支援數據類型，讓企業能在此對網站和App流量等數據進行視覺化分析。

Looker Studio是Google自家視覺化數據分析工具，由於GA4和UA的介面和資料呈現邏輯相當不同，有些企業會習慣導入Looker Studio來自行分析。

UA自今年7月起會停止蒐集數據，明年7月起便不能再匯出數據。不過，根據網站分析工具BuiltWith，全球使用UA追蹤的網站仍有近3千萬家，而使用GA 4的只有1千萬家。

資料來源：iThome整理，2022年6月

責任編輯：郭又華

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