توصلت دراسة جديدة إلى أن استهداف الاهتمامات على Facebook غير دقيق في حوالي 30٪ من الوقت

إذن ما مدى دقة خيارات استهداف إعلانات Facebook على أي حال؟

احتلت المنصة عناوين الأخبار في السنوات الأخيرة حول عملية استهداف الجمهور المعقدة ، والتي تتعرف على سماتك واهتماماتك استنادًا إلى النشاط داخل التطبيق ، ثم تنقل هذه المعلومات إلى محرك استهداف الإعلانات الخاص بها ، مما يمكّن العلامات التجارية من تقديم عروضها إلى الأكثر مشاركة ، الجمهور المتقبل من خلال خيارات العرض المختلفة.

وبحسب ما ورد استخدم النشطاء السياسيون هذا للتأثير على آراء الناخبين ، فقد تمكنت العلامات التجارية من استهداف المستخدمين بناءً على أشياء قد لا يدركون أنهم مهتمون بها حتى الآن. اقترحت بعض الدراسات أن Facebook يعرف عنك أكثر من الأصدقاء أو العائلة - ولكن في الواقع ، ما هو معدل الدقة الفعلي لخيارات استهداف إعلانات Facebook ، وما هي الآثار المترتبة على الإيجابيات الكاذبة على الإنفاق الإعلاني؟

هذا ما سعى فريق من جامعة ولاية كارولينا الشمالية إلى اكتشافه ، من خلال دراسة جديدة فحصت الأداء المحدد لتتبع اهتمامات Facebook ، وكيف يخصص السلوكيات والموضوعات لكل مستخدم.

اكتشافهم الأساسي - حوالي 30٪ من الاهتمامات المستنتجة على Facebook غير دقيقة أو غير ذات صلة ، مما قد يكون له آثار كبيرة على الإنفاق الإعلاني.

كما هو موضح في الدراسة:

" للحصول على رؤى حول كيفية قيام Facebook بتوليد الاهتمامات من أنشطة المستخدم على Facebook ، أجرينا تجارب محكومة من خلال إنشاء حسابات جديدة وتنفيذ العديد من الأنشطة المخطط لها بشكل منهجي. وجدنا 33.22٪ من الاهتمامات المستنتجة غير دقيقة أو غير ذات صلة. لفهم ما إذا كانت النتائج التي توصلنا إليها تنطبق على عينة كبيرة ومتنوعة ، أجرينا دراسة مستخدم حيث قمنا بتوظيف 146 مشاركًا (من خلال Amazon Mechanical Turk) من مناطق مختلفة من العالم لتقييم دقة الاهتمامات التي يستنتجها Facebook. قمنا بتطوير امتداد متصفح لاستخراج البيانات من حساباتهم الخاصة على Facebook وطرح الأسئلة بناءً على هذه البيانات. أبلغ المشاركون لدينا عن نطاق مشابه (29٪) من عدم الدقة كما لوحظ في تجاربنا الخاضعة للرقابة ".

من الجدير بالذكر أن هذا تجمع دراسة صغير نسبيًا - لدى Facebook أكثر من 2.9 مليار مستخدم نشط شهريًا ، لذلك فإن مجموعة من 146 موضوع اختبار ليست سوى عنصر كسري.

لكن من المحتمل أن تظل النتائج مركزة على العملية - كما هو مذكور هنا ، في العنصر الأول ، أجرى الباحثون اختبارًا متضمنًا حول كيفية إسناد Facebook الاهتمامات بناءً على النشاط ، حيث تبدأ الملفات الشخصية التجريبية من فارغة ، مما يعني أنه ليس لديهم اهتمامات محددة مرتبطة بها إبتدئ ب.

أنشأ الباحثون 14 حساب مستخدم جديد على Facebook. يتحكم الباحثون في البيانات الديموغرافية وسلوك كل حساب ، وتتبعوا قائمة الاهتمامات التي أنشأها فيسبوك لكل حساب. سمحت لنا هذه التجربة بمعرفة الأنشطة المرتبطة بـ Facebook لاستنتاج الاهتمام ، والنتيجة الرئيسية هنا هي أن Facebook يتخذ نهجًا صارمًا لاستدلال الاهتمام - حتى أن شيئًا بسيطًا مثل التمرير عبر الصفحة أدى إلى تحديد Facebook أن المستخدم لديه الاهتمام بهذا الموضوع ".

بالطبع ، يعلم الجميع أن Facebook يتتبع كل ما تفعله في التطبيق ، ولكن بناءً على هذه الدراسة ، حتى أصغر إجراء يمكن أن يتسبب في استنتاج ملف تعريف استهداف الإعلانات ، مما قد يؤدي إلى استهداف غير دقيق.

لاحظ الباحثون أيضًا أن نظام Facebook غالبًا لا يميز بين التفاعلات الإيجابية والسلبية ، مما قد يؤدي أيضًا إلى عدم الدقة.

" على سبيل المثال ، علقنا سلبًا على صفحة هاري بوتر وتلقينا اهتمامات في هاري بوتر ودانيال رادكليف (الممثل الرئيسي في أفلام هاري بوتر)."

أظهرت الدراسة أيضًا أنه في بعض الأحيان ، يقوم نظام Facebook بإسناد الكيانات بشكل غير صحيح:

"على سبيل المثال ، عند زيارة صفحة Apple (شركة التكنولوجيا) ، تم الاستدلال على Apple (الفاكهة) على أنها مصلحة."

قد تكون هناك درجات متفاوتة من الأخطاء ضمن هذا النوع من المطابقة ، وهذه ليست سوى بعض الأمثلة على كيفية توزيع اهتماماتك بشكل خاطئ في بعض الأحيان في التطبيق - وهو ما قد لا يكون مفاجئًا بشكل مفرط ، ولكن حجم النتائج غير الدقيقة جدير بالملاحظة.

هل يمكن أن يكون هذا بسبب تحديث ATT من Apple؟

من المحتمل أنه نظرًا لفقدان Facebook للرؤية الثاقبة للبيانات ، حيث قام المزيد من المستخدمين بقطعه عن التتبع على نظام التشغيل iOS نتيجة لمطالبات ATT من Apple ، فإن Facebook يضع الآن مزيدًا من التركيز على الإشارات داخل التطبيق لتغذية تقسيم الجمهور بدلاً من ذلك. ليس لدينا بيانات مقارنة حول هذا ، حيث أجريت غالبية هذه الدراسة بعد تنفيذ تنبيهات Apple ATT (في أبريل 2021) ، ولكن قد يكون هذا عنصرًا آخر في اللعبة ، مما قد يؤدي إلى انحراف تتبع Facebook.

لكن في كلتا الحالتين ، إنه اعتبار مثير للاهتمام. حتى الآن ، يُنظر إلى آلة جمع البيانات على Facebook على أنها أكثر أنظمة التتبع شمولاً التي تم إنشاؤها على الإطلاق ، ومحرك قوي لاستهداف الجمهور. ولكن إذا لم يكن دقيقًا في ثلث الوقت ، فهذا مصدر قلق ، والذي قد يقلل من أداء الإعلانات.

حسنا، ماذا ستفعل بشأنها؟ حسنًا ، بصفتك معلنًا ، ليس هناك الكثير مما يمكنك فعله.

يجب أن يؤدي استخدام Lookalike Audiences والمطابقة المماثلة إلى تحسين الدقة ، استنادًا إلى مجموعة من العوامل ، بدلاً من مطابقة الموضوع المفرد - ولكن في الحقيقة ، أنت تثق في أنظمة Facebook لتحقيق أفضل النتائج ، مما يعني أنه إذا كانت هناك أخطاء في الإسناد ، سيؤثر ذلك على أدائك.

تعمل Meta دائمًا على تحسين أنظمتها في هذا الصدد ، وكانت التعليقات الأكثر حداثة هي أن استهداف إعلانات Facebook وأدائها يتحسن ، لذلك يمكن أيضًا أن يتم التخلص من هذه الأخطاء بمرور الوقت. لكن الأمر يتعلق حقًا بتتبع أداء إعلانك والتحسين بناءً على النتائج التي تراها. تتطلب إعلانات Facebook مرحلة تعلم لزيادة الأداء إلى الحد الأقصى ، وتأمل ، ضمن ذلك ، أنها تتخلص أيضًا من الإيجابيات الزائفة مثل هذه.

لكنها دراسة مثيرة للاهتمام في كلتا الحالتين ، والتي يمكن أن توفر نظرة ثاقبة إضافية لأداء حملتك.

يمكنك قراءة الدراسة الكاملة والملخص هنا ، بينما يمكنك الاطلاع على ما يعتقد Facebook أن اهتماماتك موجودة هنا.