爲什麼所有科技公司都害怕iOS 14.5更新？

來源：極客公園

作者：biu

從Facebook的立場看，蘋果一刀切的做法像是一種“懶政”。但在人人都對用戶數據被濫用惶恐萬分的當下，蘋果的“懶政”贏得了喝彩。

4月27日凌晨，蘋果推送了測試了兩個月之久的iOS14.5系統，自去年WWDC宣佈的蘋果隱私政策也終於正式生效了。

用戶更新系統後，所有App在收集用戶數據並用於跨App投放時，都必須單獨彈窗提示、並獲得用戶同意。

蘋果還放出了一則廣告片，解釋了他們的“應用程序跟蹤透明度”，有意思的是，蘋果強調的是他們並不是直接“封禁”IDFA（集納用戶在手機上的使用數據的廣告標識符），而是給了用戶一個選擇，讓用戶自己決定要不要和應用共享數據。這也是庫克從來回應Facebook對蘋果隱私新政的說辭：Facebook可以像以前一樣繼續在各個應用和網站上追蹤用戶，但必須先徵得用戶的用意。

但就是這麼一個小小的提示彈窗，在數字廣告行業引發了“地震”，他們意識到多年來建立的，靠廣告營利的平臺提供免費服務的商業模式將會面臨重塑。更讓他們擔憂的還有，蘋果推倒的是第一張“多米諾骨牌”，不排除未來會有更多安卓廠商跟進禁用廣告標識符。

Facebook從一開始就意識到了，這是宣戰。廣告業務是Facebook的核心業務，在2020年Q4，其收入的96.8%是廣告業務。站在Facebook的立場，免費的、以廣告支撐的服務對互聯網的增長和活力至關重要，但蘋果正試圖改寫規則，讓自己受益，而阻礙其他所有人。

“蘋果的隱私保護政策和用戶隱私毫無關係”，Facebook認爲，蘋果宣稱能夠保護用戶隱私是爲了更好地獲得利潤，尤其在用戶可感知的產品創新難度提升時，把用戶的注意力從產品本身轉移到自己是一個提升銷量的有效辦法。

去年12月，Facebook《紐約時報》等媒體上登了一整版的“大字報”，痛斥蘋果：“60%，如果沒有定向廣告，這些小公司的銷售額會銳減60%。”從這個角度看，蘋果一刀切的做法像是一種“懶政”。在人人都對用戶數據被濫用惶恐萬分的當下，蘋果的“懶政”贏得了喝彩。

他們靠你的數據養活

要明白Facebook爲之出面的小公司是怎麼利用IDFA進行數據採集和精準投放的，我們先要了解IDFA這種綁定在iPhone上的唯一識別符。各大互聯網公司用這個識別符來追蹤用戶行爲、記錄廣告投放所獲得的下載或購買轉化次數，而廣告主以此決定向各流量平臺支付多少廣告費用。

比如，之所以你在A電商平臺瀏覽過某款商品後，打開B新聞客戶端會看到同款產品的廣告，正是因爲兩個A、B兩個應用讀取了你iPhone的IDFA。還可能出現這種情況：當你在微信上和好友提到奶粉，之後切換到電商App就看到了和奶粉相關的商品，就像是設備在“監視”你一樣。

IDFA這個應用收集用戶數據的“開關”，此前是默認開啓的。但在去年6月，這個靜默生成的契約被蘋果撕毀了。在iOS14上，IDFA從“默認開啓”狀態改爲爲“默認詢問”，而且是在用戶打開App的初始界面上詢問。業界普遍認爲大部分用戶都會選擇關閉，作爲對比，先前會主動將藏得很深的IDFA關閉按鈕找出來的人只有不到一成。

而未來大部分用戶的拒絕授權，會讓IDFA變得“名存實亡”。蘋果對IDFA的“主動淘汰”給數字廣告行業擲下了一枚炸彈，比如去年8月，Facebook在iOS14測試版上進行了小規模測試，結果是廣告收入出現了50%的斷崖式下跌。後來因各方反對聲音強烈，蘋果宣佈將相關更新推遲到今年年初。

蘋果宣佈對IDFA的更新政策後，用戶普遍的態度持正面，那是因爲對他們來說，此前數據採集、交換和應用的過程如同一個全封閉式的黑箱。用戶並不清楚地知道自己的數據在哪個環節被利用和共享，而科技公司也沒有很直觀、透明地披露這個流程。

這種“不透明”成了用戶恐懼的源頭。每當適配的廣告出現在用戶的電子屏幕上，就會加重部分用戶的恐懼心理。但需要注意的是，經過“脫敏”的數據共享是門合理且合法的生意。應用和平臺在抓取數據、生成標籤、勾勒畫像的過程中，並不會顯示你叫什麼，或你長什麼樣，因爲法律要求這些平臺“使用個人信息時應避免精確定位到特定的個人”。在經過去標示和匿名化的處理後，科技公司能獲取的，其實只是一個間接的、羣體的畫像。

輿論對蘋果新政幾乎“一邊倒”的態度在某種程度上也說明，普通用戶對數字廣告乃至提供免費服務的互聯網平臺存在“誤解”。用戶之所以能夠能享受平臺提供的免費服務，一部分是數字廣告系統在支撐供給。換句話說，在合法合規的前提下，有營利需求的互聯網平臺，本來就需要用戶拿他們的“數據”作爲交換。

這個本該達成的共識，是不易被用戶感知的，但用戶數據被濫用的風險，卻極易遭致人們的反感。

蘋果對IDFA的限制已經正式生效了。另外，主流的瀏覽器也在逐步停止對第三方Cookie的支持，Safari和Firefox目前已經默認禁用Cookie，Chrome在2022年前也將停止支持第三方Cookie。

上述營銷到“設備”的數據獲取方式，都要被科技巨頭主動淘汰了。原因之一是用戶的不信任傾向，這種不信任也讓這種數據獲取方式的弊病凸顯了出來，一旦用戶在最初始不予一次授權，那之前的廣告營銷策略也就失效了。

對於Facebook維護的那些利用大廣告平臺進行投放的小公司來說，IDFA被限制意味着App無法把收集到的數據回傳過去，他們沒辦法在不同應用間找到同一個用戶，也就無法採取針對性投放進行獲客。而他們在短時間內並沒有更好的觸達潛在消費者的替代方案。

蘋果背叛“行規”

限制IDFA，也並不是就能直接用戶被“監視”、被“賣貨”的問題。事實上，人們收到的廣告並不會減少，只是，廣告投放的精確度會大幅下降，你收到的廣告會更加隨機、不相關。

早在三年前，蘋果就設計了一套針對iOS的廣告追蹤框架SKAdNetwork，作爲代替方案。它與IDFA一樣，可以追蹤廣告投放的效果。不同的是，SKAd不會追蹤特定的用戶或設備，而只會追蹤“行爲”。

但對於廣告主來說，蘋果的替補方案只能達到了解點擊或者是安裝的廣告目標，他們不能將用戶特徵這部分數據沉澱下來，也不能對安裝後的一些深度事件進行優化。於是，SKAdNetwork依舊受到廣告平臺和廣告商冷落。

究其蘋果爲何背叛“行規”，本質上還是商業模式和產品策略的差異。“隱私”這幾年都是蘋果產品的重要“賣點”，在Safari瀏覽器上自動阻斷廣告平臺對用戶長期的跨網頁追蹤，把數據收集和處理都留在設備本地處理，隨處可見的隱私提示……這些安撫用戶恐懼的做法，無疑是奏效的。庫克在各種場合反覆表示，“我們不會把顧客當成產品（賣掉）”。

但蘋果這種對通用ID的“淘汰”，也在悄然推動另一種行業格局的形成——大媒體也同步開始自造ID。把握了大量用戶數據的Facebook、Google、阿里、百度、騰訊、字節跳動，它們都構築了自己的廣告平臺。這些頭部互聯網平臺往往有賬號和用戶名體系可以用來定位。而現在，廣告主沒了IDFA數據，也只能更加依附頭部廣告平臺。

美國知名營銷技術平臺LiveRamp鏈睿亞太區總經理FredericJouve告訴極客公園，“大媒體有能力應用自有識別符構建自己的生態系統，形成自我保護和相對封閉的圍牆花園。”同時，這些各家沉澱下來的數據只在各自的生態內通用，這無疑也在把市場推向割裂和壟斷。

拿中國市場舉例，當廣告主和品牌總是處於或阿里或騰訊的選擇中，其實是失去了自主選擇的權利。

平臺秩序的建立者被動搖了

但隨着近年來用戶對數據安全的驚慌，和蘋果等公司對行業的“破壞”，也開始動搖平臺秩序的建立者——操作系統廠商。

早在去年4月，小米就在自家操作系統MIUI12版本中推出了“照明彈”功能，它類似於iOS14的新功能，在應用程序查看用戶剪貼板、在後臺獲取用戶地理位置，或者調用麥克風、攝像頭等功能時，該功能會觸發“攔截網”，在前臺向用戶發出彈窗通知。在“手機管家”應用程序中的隱私模塊，以日誌形式，統計了已安裝應用的操作行爲幾點幾分調用了用戶的麥克風、幾點幾分査看了剪貼板等，以及有幾次相關行爲。用戶可以在這個界面關掉他認爲被濫用的權限。

MIUI12照明彈功能部分截圖，左側爲App自啓動情況，右側爲App被喚醒情況|MIUI

小米發現，這套操作系統上線後，開發者們一開始就向用戶索要最高權限的次數在下降。“照明彈”功能確實給MIUI平臺上App的合規性帶來了提醒。誰自啓動了，誰啓動了誰，誰的啓動請求被系統拒絕了......這些原本就應該讓用戶知道的信息如今被清晰地展現出來。

蘋果還在AppStore中引入了App“隱私”信息。在具體的App介紹頁面，用戶可以看到“隱私”信息會分爲三類：“用於追蹤您的數據”、“關聯到您的數據”與“不會與您關聯的數據”。其中，“用於追蹤您的數據”是指App會收集的用戶或設備數據用於定向廣告或廣告評估。“關聯到您的數據”是指通過App上的用戶帳戶、設備或其他詳情與用戶的身份關聯的數據。“蘋果曝光了Facebook追蹤你的所有方式。”有網友在Twitter上列出了Facebook長達十幾屏的App“隱私”信息，不少人大呼叫好。

像上述的LiveRamp鏈睿，也推出了中立第三方解決方案ATS（基於身份驗證的流量解決方案）。這一過程可以形象地理解爲，在發起廣告請求時，ID被套上了一個信封，然後再發送給不同的營銷技術平臺。當它們拿到信封，打開讀取到不同的識別符，完成廣告投放的鏈條。另外，這套方案還隨時允許用戶中途退出，“GDPR和中國的《網安法》都規定用戶有權利選擇遷出，即停止授權數據方收集個人信息，例如鏈睿官網上就會有一個OptOut（退出）的選項，用戶選擇OptOut之後，我們就不會再獲得任何這名用戶的數據。”鏈睿表示。

另外，也有新的技術也在試圖解決精準營銷和用戶數據的兩難問題。比如聯邦學習、安全多方學習等技術能夠在不公開數據的前提下，完成數據建模、提升AI水平。舉個例子，一家公司擁有用戶的信用卡數據，另一家公司擁有購房數據，二者可以在不知道對方用戶數據的情況下，完成兩套數據的綜合和匹配。但現實是，很多中小企業沒有動力採用這些前沿的技術。相對高的技術門檻、不菲的成本投入、有限的處罰措施，都是中小公司的合規阻礙。

科技公司該怎麼要我們的數據，而我們該怎麼給，這些都還在動盪中形成新的平衡。