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AT&T在2018年併購案頻傳，除2018年6月12日獲得美國法院同意其與Time Warner 854億美元(約2兆5,534億元新臺幣)的超大型併購案外，於2018年6月25日又宣佈要收購全球最大廣告科技公司AppNexus。
AppNexus是家數位廣告科技公司，其擁有全球最大的獨立數位廣告交易平臺，競爭對手包括Google和Facebook，目前有約34,000個出版商(publisher，廣告賣方，如媒體網站)和177,00個品牌使用其平臺，將廣告以更有效方式發送給目標族群，同時AppNexus也提供一系列工具可衡量用戶參與度並最佳化廣告效果。
AT&T收購AppNexus動作對產業界有3個重大影響。
機器學習與大數據分析將是所有企業未來DNA一部分
機器學習(Machine Learning)與大數據(Big Data)分析已不是產業新鮮事，但隨著各產業公司持續導入機器學習與大數據分析來改善營運效率與服務質量等，相信未來機器學習與大數據分析將是所有企業日常營運的一部份。
首先，在電信產業競爭激烈導致利潤率下降之下，為擺脫困境，電信業者透過電視、網絡廣告等爭取更多收入方式，期望能達到轉型效果。以AT&T併購AppNexus來看，
其主要目的就是為了借AppNexus強大的實時分析技術，對其1.7億個客戶投放更有效廣告，提升媒體事業的商業價值與公司的ARPU(Average Revenue Per User)。另一個例子則是臺灣金融業者正運用機器學習與大數據分析來提升金融商品成交率與獲利能力，這些例子印證了機器學習與大數據分析的運用只會越來越多，最後成為所有企業日常營運的一部份。
廣告投放技術的優劣將牽動媒體與電信產業版圖變化
因為機器學習與大數據分析可讓廣告更有效的投放給目標族群，廣告投放技術的優劣將影響媒體與電信產業版圖變化。
以媒體產業來看，除消費者為了觀看有價值的內容而付費，廣告收入也是重要的收入來源。因此假如某家媒體公司廣告投放的效果越好，將可吸引更多廣告收入，收入增加則有更多預算可產出更優質的產品，更優質的產品又可以吸引更多的客戶與廣告收入，從而進入良性循環。廣告投放效果不好的媒體公司則反而會陷入惡性循環，使效果好的公司強者恆強，
產業版圖將因此大變化，而擁有媒體事業的電信公司也將受到很大影響。因此已擁有媒體事業的電信公司或有意跨入相關領域的公司須思考如何運用機器學習或大數據分析來提升廣告投放成效，以AT&T收購AppNexus為例，AT&T已在未來產業變化中卡到好位子。
尼爾森收視率(Nielsen Rating)產業地位恐不保
在電視收視調查領域中，尼爾森收視率(Nielsen Rating)是收視調查的代名詞，因尼爾森在1950年就開始調查電視收視率，並受到廣大的廣告主與電視臺採用而成為世界上最主要的電視節目收視率測量方法。
然其調查方法受到不少批評，以臺灣為例，現行的收視率調查，由尼爾森依分層抽樣方式抽出1,800戶家庭，該公司會派員到家中裝設個人收視記錄器(People-Meter)，並給予特殊遙控器，使樣本用戶的收視行為能夠被記錄與分析。可是這個方法受到不少批評。
- 樣本數太少不足以反映實況(臺灣有2,000多萬人口，但樣本數才1,800戶)
- 樣本戶固化並出現疲態(網絡消息指出，有樣本戶與尼爾森簽約一簽就是10年)
- 不能科學化汰換樣本戶(大眾普遍重視隱私，使樣本戶難以科學化汰換)
- 樣本不符合隨機抽樣精神
- 節目出現黑畫面竟還有收視率(在2004年6月1日，某電視臺因為系統出問題，出現半小時左右的噪聲畫面，但次日公佈的收視率竟有0.25)
- 調查過程不透明
- 低社經地位收視戶主導調查結果(因大眾普遍重視隱私，使樣本戶集中於樂於接受補貼的低社經地位收視戶)
- 扭曲且不合理的調查數據左右節目內容(在各國受到好評的國家地理頻道或Discovery頻道，在臺灣的收視率卻經常出現「＊＊＊」－業界俗稱「爆米花」，也就是數字為0，測不出收視率)
由於科技發展使得內容收看的方式多樣化，導致尼爾森收視率無法反映包括手機、計算機在內的全部平臺收視率，使業界認為尼爾森收視率已是過時的收視調查方法。
因此在AT&T收購AppNexus後，隨著完整母體資料(如用戶資料、用戶行為數據)、數據分析技術都掌握在AT&T手裡，AT&T將能提供更客觀、有效的收視調查與廣告投放服務，尼爾森的收視率調查服務將大受挑戰。
如果尼爾森無法改善其調查方法，收視調查服務的使用戶將可能改用AT&T的調查與廣告服務，隨著AT&T將其服務從美國拓展到海外，尼爾森收視率將因此沒落。
文丨拓墣產業研究院 蔡沛錞
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