新しい調査によると、Facebookのインタレストターゲティングは約30％の確率で不正確です

公開: 2022-04-08

では、とにかくFacebookの広告ターゲティングオプションはどれほど正確なのでしょうか。

このプラットフォームは、アプリ内アクティビティに基づいてユーザーの特徴や興味を学習し、その情報を広告ターゲティングエンジンに注ぎ込んで、ブランドが最も熱心なユーザーにオファーを提示できるようにする、複雑なオーディエンスターゲティングプロセスで近年注目を集めています。そのさまざまな表示オプションを介して受容的な聴衆。

伝えられるところによると、政治活動家はこれを使って有権者の意見を揺さぶり、ブランドはまだ自分自身に興味を持っていることにさえ気づいていないかもしれないことに基づいてユーザーをターゲットにすることができました。一部の研究では、Facebookは友人や家族よりもあなたのことをよく知っているとさえ示唆していますが、実際には、Facebookの広告ターゲティングオプションの実際の正解率はどれくらいで、誤検知が広告費に与える影響は何ですか？

これは、ノースカロライナ州立大学のチームが、Facebookのインタレストトラッキングの特定のパフォーマンスと、各ユーザーに行動とトピックを割り当てる方法を調査した新しい調査で見つけようとしたものです。

彼らのトップラインの発見– Facebookの推定された関心の約30％は不正確または無関係であり、これは広告費に重大な影響を与える可能性があります。

研究で説明されているように：

「 FacebookがユーザーのFacebookアクティビティからどのように関心を生み出すかについての洞察を得るために、新しいアカウントを作成し、多数の計画されたアクティビティを体系的に実行することにより、制御された実験を実行しました。 推定された利益の33.22％が不正確または無関係であることがわかりました。 調査結果が大規模で多様なサンプルに当てはまるかどうかを理解するために、Facebookが推測する関心の正確さを評価するために、世界のさまざまな地域から146人の参加者を（Amazon Mechanical Turkを介して）募集するユーザー調査を実施しました。 自分のFacebookアカウントからデータを抽出し、そのデータに基づいて質問するブラウザ拡張機能を開発しました。 私たちの参加者は、私たちの制御された実験で観察されたのと同様の範囲（29％）の不正確さを報告しました。」

これは比較的小規模な調査プールであることに注意してください。Facebookには月間29億人以上のアクティブユーザーがいるため、146人の被験者のグループはほんの一部の要素にすぎません。

しかし、それでも結果はプロセスに焦点を当てている可能性があります。ここで説明したように、最初の要素では、Facebookがアクティビティに基づいて関心をどのように評価するかについてのテストを実施しました。実験プロファイルは空白から始まり、特定の関心がないことを意味します。で始まります。

「研究者はFacebook上に14の新しいユーザーアカウントを作成しました。 研究者は、各アカウントの人口統計データと行動を制御し、Facebookが各アカウントに対して生成した関心のリストを追跡しました。 この実験により、Facebookが関心を推測することに関連するアクティビティを確認できました。ここでの重要な発見は、Facebookが関心の推測に積極的なアプローチを取っていることです。ページをスクロールするだけでも、ユーザーがその主題への関心。」

もちろん、Facebookがアプリで行うすべてのことを追跡していることは誰もが知っていますが、この調査に基づくと、ほんのわずかなアクションでも広告ターゲティングプロファイルに推論が生じ、不正確なターゲティングにつながる可能性があります。

研究者たちはまた、Facebookのシステムはポジティブな相互作用とネガティブな相互作用を区別しないことが多く、それが不正確さにもつながる可能性があることにも注目しています。

「たとえば、私たちはハリーポッターのページに否定的なコメントをし、ハリーポッターとダニエルラドクリフ（ハリーポッター映画の主演俳優）に興味を持った。」

この調査では、Facebookのシステムがエンティティを誤って属性付けする場合があることも示されています。

「たとえば、Apple（Tech company）のページにアクセスすると、Apple（fruit）が関心事であると推測されました。」

このタイプのマッチングにはさまざまな程度のエラーがあります。これらは、アプリでの関心の帰属が誤っている場合のほんの一例です。これはおそらくそれほど驚くことではありませんが、不正確な結果の規模は注目に値します。

これはAppleのATTアップデートが原因でしょうか？

Facebookがデータの洞察を失ったため、AppleのATTプロンプトの結果としてiOSでの追跡を停止するユーザーが増えたため、Facebookはアプリ内シグナルに重点を置き、代わりにオーディエンスのセグメンテーションを促進している可能性があります。この調査の大部分はAppleのATTアラートの実装後（2021年4月）に実施されたため、これに関する比較データはありませんが、Facebookの追跡を歪める可能性のある別の要素である可能性があります。

しかし、いずれにしても、それは興味深い考慮事項です。これまで、Facebookのデータ収集マシンは、これまでに作成された中で最も包括的な追跡システムであり、強力なオーディエンスターゲティングエンジンと見なされてきました。ただし、1/3の確率で正確でない場合は、それが懸念事項となり、広告のパフォーマンスが低下する可能性があります。

それで、あなたはそれについて何をしますか？ええと、広告主として、あなたができることはあまりありません。

Lookalike Audiencesと同様のマッチングを使用すると、単一のトピックマッチングとは対照的に、さまざまな要因に基づいて精度が向上するはずですが、実際には、Facebookのシステムに信頼を置いて最良の結果を導き出します。つまり、帰属にエラーがある場合です。、それはあなたのパフォーマンスに影響を与えます。

Metaはこの点で常にシステムの改善に取り組んでおり、最近のフィードバックではFacebookの広告ターゲティングとパフォーマンスが改善されているため、これらのエラーは時間の経過とともに解消されている可能性があります。ただし、実際には、広告の掲載結果を追跡し、表示された結果に基づいて調整する必要があります。 Facebook広告は、パフォーマンスを最大化するために学習フェーズを必要とします。その中で、このような誤検知も排除されることを期待します。

しかし、どちらにしても興味深い研究であり、キャンペーンのパフォーマンスに関する追加の洞察を提供する可能性があります。

あなたはここで完全な研究と要約を読むことができますが、Facebookがあなたの興味がここにあると考えるものをチェックすることができます。