Google將利用深度學習降低廣告重複投放情況 不再依賴瀏覽器記錄使用者行為

由於越來越多瀏覽器內建阻止記錄使用者操作行為的功能，避免網頁廣告系統藉由使用者操作行為相關隱私數據增加營收，但如此一來也會連帶影響網路廣告市場生態，因此Google稍早提出藉由深度學習機制，讓廣告內容不會一再重複曝光，甚至能讓廣告內容在有限情況下能有更好曝光效益。

網頁廣告系統有很大一部分的運作原理，是基於使用者瀏覽行為形成數據，例如點按哪些內容、滑鼠游標在哪些內容有較高停留時間等，藉此投放更符合使用者瀏覽興趣的廣告內容，進而達成廣告精準投放效益，讓廣告營收可以最佳化。

但由於現在越來越多網頁瀏覽器內建阻止瀏覽數據記錄功能，讓使用者瀏覽過程的隱私可以被妥善保護，但相對也造成網頁廣告系統無法透過更多數據投放精準廣告內容，造成使用者在瀏覽網頁內容時，多半僅能看見一再重複的廣告內容，不僅讓使用者點擊廣告意願大幅降低，同時也造成廣告主支付成本浪費。

因此為了避免顧及使用者隱私導致網路廣告市場生態受影響，Google計畫藉由深度學習方式判斷哪一些廣告內容被重複投放比例，一旦發現特定廣告內容明顯被重複投放給單一使用者時，系統就會自動抽換廣告內容，避免造成瀏覽時的視覺干擾。

而這樣的機制設計中，即便瀏覽器阻擋廣告系統記錄使用者瀏覽數據，依然可以順利判斷哪些廣告是否重複投放，進而讓廣告投放效益提昇。不過，如果是遇到額外安裝廣告阻擋軟體的話，恐怕還是會影響現行廣告投放營收效益。

Google預計從下個月開始起用此項廣告機制，並且整合在全新Display & Video 360廣告平台機制，藉此提昇廣告主內容投放效果，同時也預期可增加網頁內容提供者的廣告分潤。