文|陳根
這是一個個性化推薦流行的時代，網絡數據呈現爆炸式增長，大數據為廣告的個性化投放提供了可能。于是，各大互聯網平臺得以根據用戶的特征和偏好，通過采集、分析和定義其在端上的歷史行為，最終得出符合平臺規則的用戶特征和偏好，從而向用戶推薦感興趣的信息和商品——這就是個性化推薦的魅力。
個性化廣告讓很多平臺嘗到了甜頭，市場似乎也已經默認了這一商業模式，然而，隨著互聯網中個性化廣告與個人信息保護之間矛盾的凸顯，在數據保護立法的高水平保護模式下，基于用戶行為的個性化數字廣告正面臨變革與調整。
兩個月前，各大互聯網平臺陸續上線的“個性化推薦”開關就是調整的結果。那么，“個性化推薦”開關真的解決個性化廣告與個人信息保護的問題了嗎？在商業逐利下，數字廣告與隱私保護的邊界又該如何確立？
個性化推薦下的隱私難題
從技術角度來看，個性化推薦，是指社交媒體、搜索引擎、短視頻平臺根據用戶的使用行為、數據，通過特定的人工智能規則，推測用戶可能的偏愛喜好，并選擇性的呈現內容。由于推送的是用戶感興趣的個性化信息流，就可以增加用戶粘性，帶動用戶使用時長、獲得更多的廣告收入。
MAGNA和IPG Media Lab的一項名為“追求相關性”的研究，就曾對品牌KPI的個性化廣告的有效性進行了量化并發現，品牌可以通過個性化信息形式的相關性與人們建立更緊密的聯系——通過使用更相關的個性化消息和預播視頻廣告可以將購買意向提高5%以上。
實際上，從1994年第一個商業網絡廣告問世以來，廣告就不再只是廣告本身，而是背后一套完整合理的市場邏輯選擇——基于廣告的免費服務。可以說，廣告哺育了數字產業，也深深改造了商業世界的營銷模式。
從最傳統的網頁條幅廣告，到搜索引擎的核心商業模式——競價排名廣告，從程序化購買廣告到信息流廣告，特別是個性化廣告技術的發展，大大提升了廣告觸達效率 ，數字廣告在廣告市場上形成獨有的競爭優勢，并使得一眾互聯網平臺由此受益。
其中，以臉書為代表的App開發者通過免費服務獲取流量，通過廣告業務實現變現，即廣告+免費服務模式。《2020-2021年全球廣告行業狀況趨勢報告》顯示，2020年全球網絡廣告支出為3033億美元，占全球廣告總支出的54.4%，已成半壁江山。
與此同時，個性化廣告還為廣大中小企業取得市場發展機會。對于中小企業來說，有針對性的，并可按廣告效果計費的數字廣告大大降低了營銷成本，是更為合理的營銷方案選擇。個性化的商品信息呈現方式，打破了傳統市場中的“二八定律”，充分激活了長尾市場，讓大量中小商家獲得發展空間，小企業因此可以實現向數百萬人推廣自己的產品和服務的目的。
不過，個性化廣告是發展了，并推動了數字廣告的蒸蒸日上，但也對人們的信息保護帶來了挑戰——數字時代對個性化與效率的追求，建立在個人信息的收集與處理之上。顯然，在算法機制之下，用戶的個人數據成了互聯網商業價值中最重要的養料，平臺能夠通過用戶行為數據了解用戶偏好，為其投放更有效更適合的廣告，同樣，品牌方能夠使他們的信息被目標客戶所看見。
而平臺對用戶的核心數據了解越詳細，就意味著，用戶和產品之間的匹配度越高，對用戶的真實需求就越接近。既要深入了解數據，又要深度挖掘用戶需求，某種程度上就需要用戶接受對個人隱私的利用，尤其是信息被大規模侵襲引發的隱私安全危機。
因此，在廣告算法機制帶來三方利好局面的同時，用戶隱私也成為他們不得不面對的問題。畢竟，直接觸達用戶的數字服務，比如，在線購物、社交、出行、教育、醫療等，都需要通過隱私政策、服務協議，并且，就用戶個人信息處理取得用戶的知情同意。
個性化推薦除了帶來相當的隱私問題，也在互聯網上產生出更多的歧視、信息繭房，以及隨之而來的二元對立和戾氣。基于個人偏好算法所配置的個性化廣告看似是用戶量身定制的信息以此減少不必要的信息推薦，實則已為每位用戶貼上了特定的標簽。
舍恩伯格在《數據資本時代》中所認為的“仍然保留人類的個人選擇的自由”中的“自由”是被篩選過的自由。凱斯·R·桑斯坦在《網絡共和國——網絡社會中的民主問題》一書中提及擁有信息自由的關鍵條件之一便是擁有一個沒有人為干預、未進行篩選的信息環境。但在個性化推薦下，儼然不再存在純粹自由的信息環境，標簽下的用戶只能在限定的自由環境中享受著最合適的信息以及廣告。
個性化推薦的開關
個性化推薦帶來的困擾，很難不讓人們產生抵觸情緒。
2018年歐盟《通用數據保護條例》生效后，一家荷蘭公司以清晰的、直接的方式提示所有訪問其網站的訪問者，“是否選擇要與廣告商共享數據”，結果是，90%的人選擇退出。對于這家公司而言，相當于事實上完全放棄了定制廣告收入，需要開辟新的收入來源。
并且，在日趨嚴格的個人數據保護立法的高水平保護模式下，基于用戶行為的個性化數字廣告也亟待變革與調整。
今年1月，我國《互聯網信息服務算法推薦管理規定》出臺，明確了算法推薦服務提供者應當以顯著方式告知用戶其提供算法推薦服務的情況；向用戶提供不針對其個人特征的選項，或者向用戶提供便捷的關閉算法推薦服務的選項。
《規定》出臺后，許多主流App陸續行動起來。截至3月15日，抖音、今日頭條、微信、淘寶、百度、大眾點評、微博、小紅書等App紛紛上線算法關閉鍵，允許用戶在后臺一鍵關閉個性化推薦。
不過，盡管有了明確規定，平臺必須要在顯著位置上線算法關閉鍵，但實際執行中，各平臺關閉算法，都需要經過繁瑣的程序，產品經理也正在通過一些辦法讓用戶獲得選擇權。比如，微信中關閉鍵需要通過設置——個人信息與權限——個性化廣告管理中才能夠關閉個性化推薦。
并且，就目前情況，APP內一個簡單的開關顯然是不夠的：個性化推薦算法對普通用戶來說依然是一個黑箱，用戶在整個過程中并不知道什么樣的個人數據參與到算法的決策中。另外，個性化算法關閉后，推薦算法究竟是否還會有基本個人信息參與等等問題，在不同APP中的實現也有所差異。
相較那些只是提供一個簡單粗暴的開關的APP而言，Google 帳戶或Apple ID 設置中的隱私頁面，就為用戶提供更詳細的設置。在Google 帳戶或 Apple ID 設置里，人們可以看到 Google 或 Apple 究竟收集過你的多少購買訂單、瀏覽記錄等個人數據，也可以在里面進行修正、刪除或導出，甚至直接禁止他們收集用戶的個人數據。
更現實情況是，即使關掉了算法推薦，APP們也很容易讓消費者乖乖的重新打開。當消費者發現推送的東西都是自己不感興趣的，甚至都找不到自己想要的東西，使用體驗變得很差時，人們或許會放棄這款APP。而這時APP如果彈出一句，“是不是沒找到你想看的，打開推薦試試吧”“打開推薦，快速獲得您想要的內容”時，或許大多數消費者都會重新打開。
根據媒體報道，一位抖音資深用戶就表示，自己不會選擇關閉個性化推薦，“關了之后還是會到處推廣告，不關還能篩掉一些我奶奶才看的視頻。”還有網友表示，如果真要關閉個性化推薦，“那還不如不玩了，刷到的就完全不是想看的了”。這樣來看，“個性化推薦”開關不能說完全沒用，但似乎用處也是有限的。
平衡個性化推薦與隱私保護的辦法
不得不承認的是，廣告作為連接供應端與消費端的橋梁，本身就是一種合理存在，而在信息爆炸的數字時代，包括廣告在內的各類個性化定制在克服信息過載，更有效地匹配供需方面顯然具有無可比擬的優勢。
從這一角度來看，個性化推薦并不需要為了變革而變革，而變革的核心目的僅僅是在提供更有效率的信息觸達方式的同時，解決用戶隱私保護問題。個性化廣告和用戶隱私應當可以共存，但前提是我們需要尋找共存的方案。
實際上，傳統媒體也有“個性化推薦”，即如何讓消費者更便利的方法。青年報、少年先鋒報、參考消息、讀者、半月談、故事會等等，每家媒體，每家雜志都通過呈現獨特的內容來吸引特定的讀者。這些目標讀者拿起報紙、雜志閱讀，很容易找到自己喜歡看的東西。
一個老者就不必在一大堆童話故事中去找一則國際新聞，一個少先隊員也不用在一對講家庭關系、年輕人婚姻的文章中，去找一篇作文范文。更具體的，一份報紙會分為國際、國內、評論、新聞、娛樂等內容。讀者拿到后，也很容易直接翻到自己想看的內容。因此，個性化是商業中根深蒂固、源遠流長的東西，依靠關閉個性化推薦來對抗個性化推薦的弊端并不現實。
更本質的來講，在廣告場景下，受眾其實不是個人而是需求，更準確說應該是需求的集合體，通過數據挖掘洞察需求是營銷的本質和持續精進的方向。同一個人在不同場景下需求不同，不同的人在同一場景下可能需求相同，通過數據預測這些需求，并將廣告信息更準確的對接需求產生消費決策影響，這就是營銷數據挖掘，本質是需求挖掘而不是個人信息挖掘。廣告定向找到適合的受眾是廣告行業一致持續追求的方向和價值。
在這樣的情況下，解決的路徑還是回到了如何平衡個性化廣告與用戶體驗的問題上。一方面，在互聯網平臺進行個性化推薦的同時，要給予用戶充分的個性化退出的權利，而不是像當前一樣只是提供一個簡單粗暴的開關。
實際上，這在2020年12月10日，中國廣告協會發布的《移動互聯網廣告標識技術規范》中就已經初步提出。《移動互聯網廣告標識技術規范》，旨在形成一套中國廣告協會互聯網廣告標識方案（CAID），要求做到有限唯一性、階段一致性、連接性、可開關性、可重置性、匿名性以及穩定性。
其中，可開關性要求CAID應通過有效方式，允許用戶進行開啟或關閉；可重置性要求標識應通過有效、合規的方式，允許用戶進行重置，重置后的標識不可關聯到重置前的標識；匿名性則要求標識應不與任何個人信息相關聯，包括生成參數、服務過程等。
另一方面，對于某些用戶體驗感不好的個性化推薦方式，給與用戶更具體細化的選擇權和拒絕權。個性化廣告關閉不等于廣告關閉，而是變成通用廣告投放，通用廣告很多并不是消費者所需要的，更多冗余廣告會出現在消費者的視野里，也會引起消費者反感，如何找到廣告主與用戶之間更加平衡的方案是值得未來深入研究的。
但所有的前提，都需要建立在廠商真正對用戶尊重、讓用戶對自己攝入內容負責上，而顯然，這一天的到來，還有很長的路要走。