Nowe badanie wskazuje, że kierowanie na zainteresowania Facebooka jest niedokładne w około 30% przypadków

Więc jak dokładne są opcje kierowania reklam na Facebooku?

Platforma pojawiła się w ostatnich latach na pierwszych stronach gazet w związku ze skomplikowanym procesem kierowania reklam do odbiorców, który uczy się o Twoich cechach i zainteresowaniach na podstawie aktywności w aplikacji, a następnie kieruje te informacje do swojego silnika kierowania reklam, umożliwiając markom prezentowanie swoich ofert najbardziej zaangażowanym, otwartej publiczności dzięki różnym opcjom wyświetlania.

Aktywiści polityczni podobno wykorzystali to do wpływania na opinie wyborców, marki były w stanie kierować reklamy do użytkowników na podstawie rzeczy, z których mogą nawet nie zdawać sobie sprawy, że są jeszcze zainteresowani sobą. Niektóre badania sugerują nawet, że Facebook wie o Tobie więcej niż znajomi czy rodzina – ale w rzeczywistości, jaki jest rzeczywisty wskaźnik dokładności opcji kierowania reklam na Facebooku i jakie są konsekwencje fałszywych alarmów dla wydatków na reklamę?

Właśnie tego szukał zespół z North Carolina State University , przeprowadzając nowe badanie, w którym zbadano konkretną wydajność śledzenia zainteresowań Facebooka oraz sposób przydzielania zachowań i tematów każdemu użytkownikowi.

Ich wyniki – około 30% domniemanych zainteresowań Facebooka jest niedokładnych lub nieistotnych, co może mieć znaczący wpływ na wydatki na reklamę.

Jak wyjaśniono w badaniu:

„ Aby uzyskać wgląd w to, w jaki sposób Facebook generuje zainteresowania z działań użytkownika na Facebooku, przeprowadziliśmy kontrolowane eksperymenty, tworząc nowe konta i systematycznie wykonując liczne zaplanowane działania. Stwierdziliśmy, że 33,22% wnioskowanych odsetek było niedokładnych lub nieistotnych. Aby zrozumieć, czy nasze odkrycia dotyczą dużej i zróżnicowanej próby, przeprowadziliśmy badanie użytkowników, w którym zrekrutowaliśmy 146 uczestników (za pośrednictwem Amazon Mechanical Turk) z różnych regionów świata, aby ocenić dokładność zainteresowań wywnioskowanych przez Facebooka. Opracowaliśmy rozszerzenie przeglądarki do wydobywania danych z własnych kont na Facebooku i zadawania pytań na podstawie takich danych. Nasi uczestnicy zgłosili podobny zakres (29%) niedokładności, jak zaobserwowano w naszych kontrolowanych eksperymentach”.

Warto zauważyć, że jest to stosunkowo niewielka pula badań – Facebook ma ponad 2,9 miliarda aktywnych użytkowników miesięcznie, więc grupa 146 badanych to tylko element ułamkowy.

Jednak wyniki są skoncentrowane na procesie, ale wyniki prawdopodobnie się utrzymają – jak zauważono tutaj, w pierwszym elemencie przeprowadzonym przez badaczy przeprowadzono testy dotyczące tego, w jaki sposób Facebook przypisuje zainteresowania na podstawie aktywności, z profilami eksperymentalnymi zaczynającymi się od pustych, co oznacza, że ​​nie mają żadnych konkretnych zainteresowań związanych z aktywnością. zaczynać się.

„Naukowcy utworzyli 14 nowych kont użytkowników na Facebooku. Badacze kontrolowali dane demograficzne i zachowanie każdego konta, a także śledzili listę zainteresowań wygenerowaną przez Facebooka dla każdego konta. Ten eksperyment pozwolił nam zobaczyć, które działania były powiązane z Facebookiem wnioskowanie o zainteresowaniach, a kluczowym odkryciem jest to, że Facebook stosuje agresywne podejście do wnioskowania o zainteresowaniach – nawet coś tak prostego jak przewijanie strony prowadziło do tego, że Facebook stwierdza, że ​​użytkownik ma zainteresowanie tym tematem”.

Oczywiście wszyscy wiedzą, że Facebook śledzi wszystko, co robisz w aplikacji, ale na podstawie tego badania nawet najmniejsze działanie może spowodować wnioskowanie w profilu targetowania reklam, co może prowadzić do niedokładnego targetowania.

Naukowcy zauważają również, że system Facebooka często nie rozróżnia pozytywnych i negatywnych interakcji, co również może prowadzić do nieścisłości.

„ Na przykład negatywnie skomentowaliśmy stronę o Harrym Potterze i otrzymaliśmy zainteresowanie Harrym Potterem i Danielem Radcliffem (głównym aktorem w filmach o Harrym Potterze).”

Badanie wykazało również, że czasami system Facebooka błędnie przypisuje podmioty:

„Na przykład po odwiedzeniu strony Apple (firmy technologicznej) Apple (owoc) został uznany za zainteresowanie”.

W tego typu dopasowywaniu występowałyby różne stopnie błędów, a to tylko kilka przykładów tego, jak czasami Twoje zainteresowania są błędnie przypisywane w aplikacji – co prawdopodobnie nie jest zbyt zaskakujące, ale skala niedokładnych wyników jest godna uwagi.

Czy może to być spowodowane aktualizacją Apple ATT?

Możliwe, że z powodu utraty przez Facebooka wglądu w dane, ponieważ coraz więcej użytkowników odcina go od śledzenia w systemie iOS w wyniku monitów Apple ATT, Facebook kładzie teraz większy nacisk na sygnały w aplikacji, aby zamiast tego napędzać segmentację odbiorców. Nie mamy danych porównawczych na ten temat, ponieważ większość tego badania została przeprowadzona po wdrożeniu alertów ATT firmy Apple (w kwietniu 2021 r.), ale może to być kolejny element w grze, który może wypaczyć śledzenie Facebooka.

Ale tak czy inaczej, to interesująca kwestia. Do tej pory maszyna do zbierania danych Facebooka była postrzegana jako najbardziej wszechstronny system śledzenia, jaki kiedykolwiek stworzono, i potężny silnik targetowania odbiorców. Ale jeśli nie jest dokładny w 1/3 przypadków, jest to problem, który może obniżyć skuteczność reklam.

Więc co z tym zrobisz? Cóż, jako reklamodawca niewiele możesz zrobić.

Korzystanie z Lookalike Audiences i podobnego dopasowywania powinno poprawić dokładność w oparciu o szereg czynników, w przeciwieństwie do dopasowywania pojedynczych tematów – ale tak naprawdę ufasz systemom Facebooka, aby uzyskać najlepsze wyniki, co oznacza, że ​​jeśli występują błędy w atrybucji , które wpłyną na Twoją wydajność.

Meta zawsze pracuje nad ulepszeniem swoich systemów w tym zakresie, a najnowsze opinie wskazują, że kierowanie reklam na Facebooku i wydajność poprawiają się, więc może się również zdarzyć, że te błędy są z czasem usuwane. Ale tak naprawdę sprowadza się to do śledzenia skuteczności reklam i dopracowywania na podstawie wyników, które widzisz. Reklamy na Facebooku wymagają fazy uczenia się, aby zmaksymalizować wydajność, i możesz mieć nadzieję, że w ramach tego usuwa również takie fałszywe alarmy.

Ale tak czy inaczej jest to interesujące badanie, które może zapewnić dodatkowy wgląd w skuteczność kampanii.

Możesz przeczytać pełne badanie i podsumowanie tutaj, a możesz sprawdzić, jakie według Facebooka Twoje zainteresowania są tutaj.