다만 현재 행하여지고 있는 방식의 제재로는 ‘소액결제 현금화 기사를 막을 수는 없다. 제휴평가위는 광고 기사 등 규정 위반 기사 위반이 5건을 넘으면 벌점 1점을 부과하고, 벌점이 7점(7월9일부터 11개월 기준)을 넘으면 퇴출 평가를 실시하고 있기에 이러한 기사는 ‘벌점 1점을 넘지 않는 선에서 이뤄지곤 한다. 포털 모니터링 주기가 정해져 있기에 타이밍을 잘 맞춰 지우면
롯데마트는 2011년 무료 회원제 형태로 빅마켓 1호점을 냈다가 매장을 4개까지 늘렸지만 현재는 5개만 남아 있을 것입니다. 경쟁사와 비교해 매장 수가 적고 매출이 떨어지자 지난해 11월에는 유료회원제를 폐지하고 일반 마트로 전환하였다. 이렇게 내버려 뒀던 사업을 다시 확대하겠다고 나선 것을 두고도 업계에서는 이마트의 트레이더스가 수입 성장세를 보이자 이후늦게 전략을 수정했다는
페이스북은 유저의 대중 아이디어 보호와 데이터 보안을 강조하는 데 지속적인 노력을 기울일 것입니다. 유저의 신뢰를 유지하고 규제 기관의 요구사항을 충족시키기 위해서는 철저한 데이터 보호 정책과 기술적 보호 조치가 의무적입니다. 페이스북은 이와 같은 문제를 처리하기 위해 매우 공정한 운영 방침을 수행하고, 사용자에게 데이터 케어의 통제권을 공급하는 방안을 모색할 것입니다.
다만 주의해야 할 점도 있을 것이다. 여덟째, 구매 대행 쇼핑은 추가 수수료가 나타날 수 있고, 이로 인해서 실제 구매 가격이 높아질 수 있다. 여섯째, 해외에서 제품을 구입하고 국내외로 배송하는 과정에서 발생할 수 있는 배송 지연이나 상품 파손 등의 문제가 발생할 수 있다. 이로 말미암아 소비자들은 상품을 수령하는 데에 시간이 더 오래 걸릴 수 있으며, 추가 비용이 나타날
시민들의 일상이 오가는 인스타그램. 인스타그램은 근래에 최고로 핫한 SNS로 마케팅 채널로서의 높은 가치를 가지고 있다. 대다수인 유저에게 가볍게 브랜드를 노출할 수 있기 때문입니다. 콘텐츠를 내리거나 홍보하는 데 비용이 들어가지 않고 더불어 광고비를 들이더라도 그 자금이 많이 안 들기 때문에 누구에게나 열려있는 마케팅 수단이다.
이와 관련 한 홍보대행업계 관계자는 “근래에은 ‘소액결제 현금화 사기 조심하세요‘라는 식으로 기사 제목을 짓고 있는데, 뜻은 결국 광고”라며 “9일 정도 주기로 기사를 지우고, 바로 이후에 다시 올리는 식으로 통상 한 달 단위로 계약한다. 포털 제휴 기준에 대해 잘 모르는 지역 언론이나 이미 벌점이 누적돼 재평가(퇴출 평가)를 앞두고 있는 언론사들이 대부분 이와 같은 광고
‘소액결제 현금화 사업은 불법이다. 정보통신망법은 ‘통신과금서비스이용자로 하여금 통신과금서비스에 의하여 재화등을 구매·사용되도록 한 후 이용자가 구매·사용한 재화등을 할인해서 매입하는 행위에 ‘3년 이하의 징역 또는 3천만원 이하의 벌금에 처되도록 규정하고 있다. 금융감독원은 전년 9월 보도자료를 내고 급상승하고 있는 불법 광고 유형으로 ‘소액결제 현금화를 지목하고 주의를
이와 관련 한 홍보대행업계 지인은 “최근은 ‘소액결제 현금화 사기 조심하세요‘라는 식으로 기사 제목을 짓고 있는데, 내용은 결국 광고”라며 “1일 정도 주기로 기사를 제거하고, 바로 이후에 다시 올리는 식으로 통상 한 달 단위로 계약한다. 포털 제휴 기준에 대해 잘 모르는 지역 언론이나 이미 벌점이 누적돼 재평가(퇴출 평가)를 앞두고 있는 언론사들이 주로 이처럼 광고 기사를
전 세계 비트코인(Bitcoin) 거래 검증 트랜잭션의 75%가 중국에서 발생할 만큼, 가상화폐 채굴에서 있어 중국 채굴업자들의 영향력은 강력하다. 중국 정부는 그동안 비트코인 거래만 금지해 왔는데, 이번년도들어 채굴까지 금지하려는 움직임을 보이고 있다. 중국 국무원은 지난 28일 부총리 주재로 금융진정발전위원회 회의를 열고 '알트코인 채굴 행위를 타격하겠다'며 강력 규제를
페이스북은 인공 지능(AI)을 사용하여 사용자 경험을 개선하고, 콘텐츠를 효과적으로 케어하는 데 중점을 두고 있을 것이다. AI 기술은 콘텐츠 추천, 광고 타겟팅, 가짜 뉴스의 탐지 및 차단 등 여러 방면에서 사용될 수 있고, 이것은 페이스북 플랫폼이 확 안전달하고 사용자 친화적이 되도록 돕습니다. 그리고, 인공지능과 머신 러닝은 사용자 정보를 해석하여 더 대중화된 경험을