Neue Studie zeigt, dass das Interest Targeting von Facebook in etwa 30 % der Fälle ungenau ist

Wie genau sind die Anzeigen-Targeting-Optionen von Facebook überhaupt?

Die Plattform hat in den letzten Jahren Schlagzeilen mit ihrem komplizierten Zielgruppen-Targeting-Prozess gemacht, der Ihre Eigenschaften und Interessen basierend auf In-App-Aktivitäten erfährt und diese Informationen dann in seine Anzeigen-Targeting-Engine einleitet, sodass Marken ihre Angebote den engagiertesten präsentieren können. empfängliches Publikum durch seine verschiedenen Anzeigeoptionen.

Berichten zufolge haben politische Aktivisten dies genutzt, um die Meinung der Wähler zu beeinflussen, Marken konnten Benutzer auf der Grundlage von Dingen ansprechen, von denen sie möglicherweise noch nicht einmal wissen, dass sie sich für sich selbst interessieren. Einige Studien deuten sogar darauf hin, dass Facebook mehr über Sie weiß als Freunde oder Familie – aber wie hoch ist die tatsächliche Genauigkeitsrate der Anzeigen-Targeting-Optionen von Facebook und welche Auswirkungen haben Fehlalarme auf die Werbeausgaben?

Das wollte ein Team der North Carolina State University mit einer neuen Studie herausfinden, die die spezifische Leistung von Facebooks Interessen-Tracking untersuchte und wie es jedem Nutzer Verhaltensweisen und Themen zuordnet.

Ihr Topline-Ergebnis – rund 30 % der abgeleiteten Interessen von Facebook sind ungenau oder irrelevant, was erhebliche Auswirkungen auf die Werbeausgaben haben könnte.

Wie in der Studie erklärt:

„ Um Einblicke zu erhalten, wie Facebook Interessen aus den Facebook-Aktivitäten eines Benutzers generiert, haben wir kontrollierte Experimente durchgeführt, indem wir neue Konten erstellten und zahlreiche geplante Aktivitäten systematisch durchführten. Wir fanden heraus, dass 33,22 % der abgeleiteten Interessen ungenau oder irrelevant waren. Um zu verstehen, ob unsere Ergebnisse für eine große und vielfältige Stichprobe gelten, haben wir eine Benutzerstudie durchgeführt, bei der wir 146 Teilnehmer (über Amazon Mechanical Turk) aus verschiedenen Regionen der Welt rekrutierten, um die Genauigkeit der von Facebook abgeleiteten Interessen zu bewerten. Wir haben eine Browsererweiterung entwickelt, um Daten aus ihren eigenen Facebook-Konten zu extrahieren und auf der Grundlage dieser Daten Fragen zu stellen. Unsere Teilnehmer berichteten von einer ähnlichen Ungenauigkeit (29 %) wie in unseren kontrollierten Experimenten.“

Bemerkenswert ist, dass dies ein relativ kleiner Studienpool ist – Facebook hat mehr als 2,9 Milliarden monatlich aktive Nutzer, eine Gruppe von 146 Testpersonen ist also nur ein Bruchteil.

Aber es ist prozessorientiert, die Ergebnisse halten wahrscheinlich trotzdem – wie hier angemerkt, führten die Forscher im ersten Element Tests durch, wie Facebook Interessen basierend auf Aktivitäten zuordnet, wobei die experimentellen Profile bei Null begannen, was bedeutet, dass sie keine spezifischen Interessen hatten anfangen mit.

„Forscher haben 14 neue Benutzerkonten auf Facebook erstellt. Die Forscher kontrollierten die demografischen Daten und das Verhalten jedes Kontos und verfolgten die Liste der Interessen, die Facebook für jedes Konto generierte. Dieses Experiment ermöglichte es uns zu sehen, welche Aktivitäten mit Facebook in Verbindung gebracht wurden, um auf ein Interesse zu schließen, und die wichtigste Erkenntnis hier ist, dass Facebook einen aggressiven Ansatz zur Interessenableitung verfolgt – selbst etwas so Einfaches wie das Scrollen durch eine Seite führte dazu, dass Facebook feststellte, dass ein Benutzer ein Interesse hat Interesse an diesem Thema.“

Natürlich weiß jeder, dass Facebook alles verfolgt, was Sie in der App tun, aber basierend auf dieser Studie kann selbst die kleinste Aktion einen Rückschluss auf Ihr Ad-Targeting-Profil verursachen, was zu ungenauem Targeting führen kann.

Die Forscher stellen außerdem fest, dass das System von Facebook oft nicht zwischen positiven und negativen Interaktionen unterscheidet, was ebenfalls zu Ungenauigkeiten führen kann.

„ Zum Beispiel haben wir eine Harry-Potter-Seite negativ kommentiert und Interesse an Harry Potter und Daniel Radcliffe (dem Hauptdarsteller in den Harry-Potter-Filmen) erhalten.“

Die Studie zeigte auch, dass das System von Facebook manchmal Entitäten falsch zuordnet:

„Beispielsweise wurde beim Besuch der Seite von Apple (Technologieunternehmen) Apple (Obst) als Interesse gefolgert.“

Bei dieser Art des Abgleichs würde es zu unterschiedlichen Fehlergraden kommen, und dies sind nur einige Beispiele dafür, wie Ihre Interessen in der App manchmal falsch zugeordnet werden – was wahrscheinlich nicht allzu überraschend ist, aber das Ausmaß der ungenauen Ergebnisse ist bemerkenswert.

Könnte das an Apples ATT-Update liegen?

Es ist möglich, dass Facebook aufgrund des Verlusts von Dateneinblicken, da immer mehr Benutzer es aufgrund von Apples ATT-Eingabeaufforderungen vom Tracking auf iOS abschneiden, Facebook nun mehr Wert auf In-App-Signale legt, um seine Zielgruppensegmentierung voranzutreiben. Wir haben dazu keine Vergleichsdaten, da der Großteil dieser Studie nach der Implementierung von Apples ATT-Warnungen (im April 2021) durchgeführt wurde, aber das könnte ein weiteres Element im Spiel sein, das das Tracking von Facebook verzerren könnte.

Aber so oder so, es ist eine interessante Überlegung. Bisher galt die Datenerfassungsmaschine von Facebook als das umfassendste Tracking-System, das je geschaffen wurde, und als leistungsstarke Engine zur Zielgruppenansprache. Aber wenn es in 1/3 der Fälle nicht genau ist, ist das ein Problem, das die Werbeleistung beeinträchtigen könnte.

Also, was tun Sie dagegen? Nun, als Werbetreibender können Sie nicht viel tun.

Die Verwendung von Lookalike Audiences und ähnlichem Abgleich sollte die Genauigkeit basierend auf einer Reihe von Faktoren verbessern, im Gegensatz zum Abgleich einzelner Themen – aber Sie vertrauen wirklich auf die Systeme von Facebook, um die besten Ergebnisse zu erzielen, was bedeutet, dass es Fehler bei der Zuordnung gibt , die sich auf Ihre Leistung auswirken.

Meta arbeitet ständig daran, seine Systeme in dieser Hinsicht zu verbessern, und neueres Feedback war, dass sich die Ausrichtung und Leistung von Facebook-Werbung verbessert, so dass es auch sein könnte, dass diese Fehler im Laufe der Zeit ausgebügelt werden. Aber es kommt wirklich darauf an, Ihre Anzeigenleistung zu verfolgen und basierend auf den Ergebnissen, die Sie sehen, zu verfeinern. Facebook-Anzeigen erfordern eine Lernphase, um die Leistung zu maximieren, und Sie würden hoffen, dass dabei auch solche Fehlalarme aussortiert werden.

Aber es ist in jedem Fall eine interessante Studie, die zusätzliche Einblicke in die Leistung Ihrer Kampagne geben könnte.

Sie können die vollständige Studie und Zusammenfassung hier lesen, während Sie hier nachsehen können, was Facebook für Ihre Interessen hält.