从 Facebook 的立场看，苹果一刀切的做法像是一种「懒政」。但在人人都对用户数据被滥用惶恐万分的当下，苹果的「懒政」赢得了喝彩。
4 月 27 日凌晨，苹果推送了测试了两个月之久的 iOS 14.5 系统，自去年 WWDC 宣布的苹果隐私政策也终于正式生效了。
用户更新系统后，所有 app 在收集用户数据并用于跨 app 投放时，都必须单独弹窗提示、并获得用户同意。
苹果还放出了一则广告片，解释了他们的「应用程序跟踪透明度」，有意思的是，苹果强调的是他们并不是直接「封禁」IDFA（集纳用户在手机上的使用数据的广告标识符），而是给了用户一个选择，让用户自己决定要不要和应用共享数据。这也是库克从来回应 Facebook 对苹果隐私新政的说辞：Facebook 可以像以前一样继续在各个应用和网站上追踪用户，但必须先征得用户的用意。
但就是这么一个小小的提示弹窗，在数字广告行业引发了「地震」，他们意识到多年来建立的，靠广告营利的平台提供免费服务的商业模式将会面临重塑。更让他们担忧的还有，苹果推倒的是*张「多米诺骨牌」，不排除未来会有更多安卓厂商跟进禁用广告标识符。
Facebook 从一开始就意识到了，这是宣战。广告业务是 Facebook 的核心业务，在 2020 年 Q4，其收入的 96.8% 是广告业务。站在 Facebook 的立场，免费的、以广告支撑的服务对互联网的增长和活力至关重要，但苹果正试图改写规则，让自己受益，而阻碍其他所有人。
「苹果的隐私保护政策和用户隐私毫无关系」，Facebook 认为，苹果宣称能够保护用户隐私是为了更好地获得利润，尤其在用户可感知的产品创新难度提升时，把用户的注意力从产品本身转移到自己是一个提升销量的有效办法。
去年 12 月，Facebook 《纽约时报》等媒体上登了一整版的「大字报」，痛斥苹果：「60%，如果没有定向广告，这些小公司的销售额会锐减 60%。」从这个角度看，苹果一刀切的做法像是一种「懒政」。在人人都对用户数据被滥用惶恐万分的当下，苹果的「懒政」赢得了喝彩。
他们靠你的数据养活
要明白 Facebook 为之出面的小公司是怎么利用 IDFA 进行数据采集和精准投放的，我们先要了解 IDFA 这种绑定在 iPhone 上的*识别符。各大互联网公司用这个识别符来追踪用户行为、记录广告投放所获得的下载或购买转化次数，而广告主以此决定向各流量平台支付多少广告费用。
比如，之所以你在 A 电商平台浏览过某款商品后，打开 B 新闻客户端会看到同款产品的广告，正是因为两个 A、B 两个应用读取了你 iPhone 的 IDFA。还可能出现这种情况：当你在微信上和好友提到奶粉，之后切换到电商 app 就看到了和奶粉相关的商品，就像是设备在「监视」你一样。
IDFA 这个应用收集用户数据的「开关」，此前是默认开启的。但在去年 6 月，这个静默生成的契约被苹果撕毁了。在 iOS 14 上，IDFA 从「默认开启」状态改为为「默认询问」，而且是在用户打开 app 的初始界面上询问。业界普遍认为大部分用户都会选择关闭，作为对比，先前会主动将藏得很深的 IDFA 关闭按钮找出来的人只有不到一成。
而未来大部分用户的拒绝授权，会让 IDFA 变得「名存实亡」。苹果对 IDFA 的「主动淘汰」给数字广告行业掷下了一枚炸弹，比如去年 8 月，Facebook 在 iOS 14 测试版上进行了小规模测试，结果是广告收入出现了 50% 的断崖式下跌。后来因各方反对声音强烈，苹果宣布将相关更新推迟到今年年初。
苹果宣布对 IDFA 的更新政策后，用户普遍的态度持正面，那是因为对他们来说，此前数据采集、交换和应用的过程如同一个全封闭式的黑箱。用户并不清楚地知道自己的数据在哪个环节被利用和共享，而科技公司也没有很直观、透明地披露这个流程。
这种「不透明」成了用户恐惧的源头。每当适配的广告出现在用户的电子屏幕上，就会加重部分用户的恐惧心理。但需要注意的是，经过「脱敏」的数据共享是门合理且合法的生意。应用和平台在抓取数据、生成标签、勾勒画像的过程中，并不会显示你叫什么，或你长什么样，因为法律要求这些平台「使用个人信息时应避免精确定位到特定的个人」。在经过去标示和匿名化的处理后，科技公司能获取的，其实只是一个间接的、群体的画像。
舆论对苹果新政几乎「一边倒」的态度在某种程度上也说明，普通用户对数字广告乃至提供免费服务的互联网平台存在「误解」。用户之所以能够能享受平台提供的免费服务，一部分是数字广告系统在支撑供给。换句话说，在合法合规的前提下，有营利需求的互联网平台，本来就需要用户拿他们的「数据」作为交换。
这个本该达成的共识，是不易被用户感知的，但用户数据被滥用的风险，却极易遭致人们的反感。
苹果对 IDFA 的限制已经正式生效了。另外，主流的浏览器也在逐步停止对第三方 Cookie 的支持，Safari 和 Firefox 目前已经默认禁用 Cookie，Chrome 在 2022 年前也将停止支持第三方 Cookie。
上述营销到「设备」的数据获取方式，都要被科技巨头主动淘汰了。原因之一是用户的不信任倾向，这种不信任也让这种数据获取方式的弊病凸显了出来，一旦用户在最初始不予一次授权，那之前的广告营销策略也就失效了。
对于 Facebook 维护的那些利用大广告平台进行投放的小公司来说，IDFA 被限制意味着 app 无法把收集到的数据回传过去，他们没办法在不同应用间找到同一个用户，也就无法采取针对性投放进行获客。而他们在短时间内并没有更好的触达潜在消费者的替代方案。
苹果背叛「行规」
限制 IDFA，也并不是就能直接用户被「监视」、被「卖货」的问题。事实上，人们收到的广告并不会减少，只是，广告投放的精确度会大幅下降，你收到的广告会更加随机、不相关。
早在三年前，苹果就设计了一套针对 iOS 的广告追踪框架 SKAdNetwork，作为代替方案。它与 IDFA 一样，可以追踪广告投放的效果。不同的是，SKAd 不会追踪特定的用户或设备，而只会追踪「行为」。
但对于广告主来说，苹果的替补方案只能达到了解点击或者是安装的广告目标，他们不能将用户特征这部分数据沉淀下来，也不能对安装后的一些深度事件进行优化。于是，SKAdNetwork 依旧受到广告平台和广告商冷落。
究其苹果为何背叛「行规」，本质上还是商业模式和产品策略的差异。「隐私」这几年都是苹果产品的重要「卖点」，在 Safari 浏览器上自动阻断广告平台对用户长期的跨网页追踪，把数据收集和处理都留在设备本地处理，随处可见的隐私提示……这些安抚用户恐惧的做法，无疑是奏效的。库克在各种场合反复表示，「我们不会把顾客当成产品（卖掉）」。
但苹果这种对通用 ID 的「淘汰」，也在悄然推动另一种行业格局的形成——大媒体也同步开始自造 ID。把握了大量用户数据的 Facebook、Google、阿里、百度、腾讯、字节跳动，它们都构筑了自己的广告平台。这些头部互联网平台往往有账号和用户名体系可以用来定位。而现在，广告主没了 IDFA 数据，也只能更加依附头部广告平台。
美国知名营销技术平台 LiveRamp 链睿亚太区总经理 Frederic Jouve 告诉极客公园，「大媒体有能力应用自有识别符构建自己的生态系统，形成自我保护和相对封闭的围墙花园。」同时，这些各家沉淀下来的数据只在各自的生态内通用，这无疑也在把市场推向割裂和垄断。
拿中国市场举例，当广告主和品牌总是处于或阿里或腾讯的选择中，其实是失去了自主选择的权利。
平台秩序的建立者被动摇了
但随着近年来用户对数据安全的惊慌，和苹果等公司对行业的「破坏」，也开始动摇平台秩序的建立者——操作系统厂商。
早在去年 4 月，小米就在自家操作系统 MIUI 12 版本中推出了「照明弹」功能，它类似于 iOS 14 的新功能，在应用程序查看用户剪贴板、在后台获取用户地理位置，或者调用麦克风、摄像头等功能时，该功能会触发「拦截网」，在前台向用户发出弹窗通知。在「手机管家」应用程序中的隐私模块，以日志形式，统计了已安装应用的操作行为几点几分调用了用户的麦克风、几点几分査看了剪贴板等，以及有几次相关行为。用户可以在这个界面关掉他认为被滥用的权限。
小米发现，这套操作系统上线后，开发者们一开始就向用户索要最高权限的次数在下降。「照明弹」功能确实给 MIUI 平台上 App 的合规性带来了提醒。谁自启动了，谁启动了谁，谁的启动请求被系统拒绝了...... 这些原本就应该让用户知道的信息如今被清晰地展现出来。
苹果还在 App Store 中引入了 App「隐私」信息。在具体的 app 介绍页面，用户可以看到「隐私」信息会分为三类：「用于追踪您的数据」、「关联到您的数据」与「不会与您关联的数据」。其中，「用于追踪您的数据」是指 app 会收集的用户或设备数据用于定向广告或广告评估。「关联到您的数据」是指通过 app 上的用户帐户、设备或其他详情与用户的身份关联的数据。「苹果曝光了 Facebook 追踪你的所有方式。」有网友在 Twitter 上列出了 Facebook 长达十几屏的 App「隐私」信息，不少人大呼叫好。
像上述的 LiveRamp 链睿，也推出了中立第三方解决方案 ATS（基于身份验证的流量解决方案）。这一过程可以形象地理解为，在发起广告请求时，ID 被套上了一个信封，然后再发送给不同的营销技术平台。当它们拿到信封，打开读取到不同的识别符，完成广告投放的链条。另外，这套方案还随时允许用户中途退出，「GDPR 和中国的《网安法》都规定用户有权利选择迁出，即停止授权数据方收集个人信息，例如链睿官网上就会有一个 Opt Out（退出）的选项，用户选择 Opt Out 之后，我们就不会再获得任何这名用户的数据。」链睿表示。
另外，也有新的技术也在试图解决精准营销和用户数据的两难问题。比如联邦学习、安全多方学习等技术能够在不公开数据的前提下，完成数据建模、提升 AI 水平。举个例子，一家公司拥有用户的信用卡数据，另一家公司拥有购房数据，二者可以在不知道对方用户数据的情况下，完成两套数据的综合和匹配。但现实是，很多中小企业没有动力采用这些前沿的技术。相对高的技术门槛、不菲的成本投入、有限的处罚措施，都是中小公司的合规阻碍。
科技公司该怎么要我们的数据，而我们该怎么给，这些都还在动荡中形成新的平衡。
