【业界对策：台湾Martech新创Awoo】以内容比对AI取代个人化追踪，Awoo善用小数据发展商品推荐技术

进攻日本电商市场小有成绩的台湾Martech新创阿物科技（Awoo），早在3年前就逐渐布局，以内容比对AI（Contextual AI）的作法，来取代个人化追踪，因应第三方Cookie退场后的冲击。

内容比对技术是数位广告投放常见的技术，但Awoo应用在电商行销时又略有不同，改为根据用户点击的商品共同特征，来对用户推荐同类商品。比如用户点击了几款毛巾后，系统自动比对这几款毛巾的共同特征都是快干、吸水，接下来就推荐相同类型的商品给用户。

这个作法看似寻常，但要达到良好的商品推荐成效，并非易事。阿物科技首席执行官林思吾指出，为了从各项产品中萃取干净的标签，需透过深度NLP与电脑视觉的技术，来抽取文字与图片的特征，其细致程度可达每件商品抽取20～30个特征，才能进行标签与分类。

进行内文比对后，还可以和分群的作法相结合，先将点击同类商品的用户分群，归纳出群体的共同偏好，再套用到个人进行商品推荐。比如说，在找出同一群都点击吸水、快干毛巾的用户后，进一步发现有20%的用户，还额外点击了冲浪用品，这时，就可以重新对80%的用户推荐冲浪用品，推测其他用户也可能具有相同的意图。林思吾强调，这两种方法的结合，都不是搜集个人浏览行为，以此来进行个人化推荐，相较之下是更具隐私保护的作法。

在后Cookie时代，林思吾认为，原先利用第三方Cookie搜集大量用户行为的数据红利消失，能够运用的数据，只剩品牌主各自累积的第一方数据。在大数据变成小数据的情况下，如何用小数据来实现个人化推荐，让顾客宾至如归，是接下来的挑战。

Awoo的作法，是尽可能地从小数据里挖掘更大的价值。比如在商品推荐上，Awoo除了以内容比对技术，从商品图片与文字介绍来萃取特征，更从商品在站外部落格、社群媒体的评论与开箱文，萃取出用户受到他人影响，而决定购买商品的意图。比如某双球鞋在经过女星代言后，大众对球鞋的讨论环绕在复古、增高、修身等特质上，Awoo就能进一步将这些隐性特征，同步加入商品的标签中，来提升对用户购买意图的理解，进而推荐更合适的商品。

后Cookie时代的行销科技机会与挑战

若扩大来看整体产业受到第三方Cookie退场的影响，林思吾认为，行销科技相较广告科技业者，受到的影响较小，因为行销科技业者提供的行销技术，大多是基于品牌主的官网、App或是Line，“大多都是在用户授权允许的情况下，与用户互动。”由于用户的授权意愿更高，行销科技业者也较容易取得用户资料。

林思吾认为，这是行销科技业者的机会，因为品牌主为了取得更多第一方用户数据，可能会更加仰赖行销科技，来与用户产生更紧密的互动与连结。但是，在采用了多家行销科技厂商的产品后，用户数据分散在不同的产品中，如何建立一个类似数据中台的系统，整合多家厂商的数据，来完整拼凑出一个用户的面貌，进而针对用户偏好来推荐商品，则是品牌主与广告科技业者，将共同面临的挑战。