2020社交媒體廣告趨勢
超遲出現的2020年社交媒體廣告趨勢。話說上年我為舊公司每個月都有個Social Media Update的時間，跟同時講講有甚麼新的東西，包括Metrics update、新App、新功能、新Filter等等。每個月都做，就會發現其中一些主要的趨勢。另外，當時跟同事經常做Troubleshooting，也有朋友問Facebook / Instagram / YouTube等問題，這也是令我留意到社交媒體在這大半年，以及以後有甚麼變動。但這篇主要是寫大環境，而不是聚焦香港這市場的。
因為私隱，減少了Targeting選項
Facebook在2019年面對很多挑戰與訴訟，主要因為他們手拿著很多用戶的個人資料，萬一不妥善處理就會出現很多問題，而現實中不妥善處理的情況已經出現了。Cambridge Analytica事件已經令Facebook非常煩惱，所以這大半年來Facebook做過多次改動，希望用戶資料不再被濫用。
之前他們曾移除部份第三方的廣告數據。這些第三方數據本來是補元Facebook自己數據的不足，但為了私隱，唯有放棄。最近他們甚至有新措施禁止Managed Partner拿到部份Device Level的數據。縱使是Managed Partner，都要小心管制。
這些措施令使用Facebook Ads時可用的Demographic及Behavioural Targeting選項一直在減，也一直在變。有些情況是，個別的Audience可能之前還適用，但幾個月後可能就用不著。
因為私隱，廣告資訊要更加透明
同樣因為私隱，Facebook會要求廣告商更具透明度。之前說Demographic及Behavioural Targeting選項會很多改動，那對很多有儲客戶Email或電話等個人資訊的廣告商，用Custom Audience不就可以嗎？Facebook在這方面也收緊了很多。一方面現在「Why am I seeing this ad」功能會顯示那個Advertiser上載Customer List；而又交了給誰用他們的List；另外，在個別情況下，會不顯示Potential Reach的Estimation。
至於每個專頁會不會有問題呢？現在每個專頁都有Page Quality Tab，讓大家知道這個專頁有沒有做過侵權或報假資訊等情況，甚至有沒有改過名（記得金水嗎？記得台灣有專頁由支持韓國瑜變成支持郭台銘嗎？），都會告訴你。
所以營運專頁以至使用客戶名單落廣告，以後都要格外小心。
健康、護理、醫療產品廣告將面對更多管制
最近Facebook就因為武漢肺炎頒佈了新措施，對付失實陳述的廣告。Misinformation是這幾年一直要打擊的東西，而醫藥、保健、護理用品若有失實的資料，就會惹起很大的問題。而事實上，這兩年的經驗，Facebook已經對於這類產品在廣告中的內容越來越關注。由影片、圖片，以至文案，有時都要過幾關，提交多次才可以成功通過審批。
這類的措施應該會陸續增加及改良。這意味著廣告商要對自己產品的陳述掌握得更好，但另一方面消費者可能會得到更好的保障。
簡單易明易分享的內容
大家都知，講了很久，說Dark Traffic是越來越重要，是皇道，但不多人行在這皇道上。最近幾次講座，我都用一個「忘記初心」的主題談談現在的社交媒體。社交媒體是著重刺激用戶分享，但現在我們大多數時間都是搞自己的專頁，就像前幾年搞自己的網站，而越搞就越自說自話，也就更難引人Share。
當Whatsapp、Messenger之類的東西越來越重要，就迫我們思考是否仍要守住自己的專頁、自己的Instagram帳戶。而當我們不是要做內容／訊息給自己的專頁／帳戶，那就更加要問自己一個問題：用戶願意Share甚麼？那一定是他們在意的東西。而且是Bite-size （類似Meme），因為這類東西最切合一看就明，然後轉頭即Share的情況。那不論是Instant Messenger，還是Story或其他社交媒體、都已經不重要，最重要是用戶願意Share。
擴增實境，提供易於分享的體驗
有時單是內容，很難令人Share；但如果是能為用戶提供獨特的體驗，他們就比較願意分享出來。如果能夠帶用戶親身體驗個別服務或產品，當然最好；但如果未能做到這方面，也可以於虛擬世界提供。事實上，Snapchat在這方面的技術及應用是領先全行，但Facebook卻擅長「借」來這些技術，並令它「普及」。現在Instagram、Messenger都有不少Filter是用AR技術的。
另外，上年Facebook與YouTube都嚐試推出以AR為本的廣告格式，都是希望在廣告當中，能提供體驗，從而分享，而不是單單看見一個Post、一段影片就算。
延伸閱讀：
Social Media Trends 2020
2020 年 3 個 Digital Marketing Trend 的綜合分析
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