Таргетированная или таргетинговая реклама: Что такое таргетированная реклама: полный гайд для новичков

Этот проект родился из разговора, который я завел однажды утром в поезде из Оксфорда в Лондон с Ашканом Солтани. В то время Ашкан был исследователем конфиденциальности и журналистом с подписью The Washington Post. В следующие несколько лет он выиграл Пулитцеровскую премию и стал главным технологом Федеральной торговой комиссии. В промежутках между историями о компьютерных интригах, взломе в белых шляпах и преследовании TSA Ашкан поделился со мной особым сожалением. В его работе, посвященной капризам онлайн-рекламы, было чрезвычайно сложно собрать данные, потому что отдельные пользователи проводят свои онлайн-дни в своей собственной персонализированной версии Интернета.

Как работает таргетированная реклама?

Таргетированная реклама использует данные клиентов, такие как демографические данные, модели поведения и интересы, для представления продуктов и услуг онлайн-пользователям. Использование данных о клиентах для сегментации аудитории имеет решающее значение для интернет-маркетологов и брендов электронной коммерции.

Чтобы обойти это, Ашкан создавал небольшие фермы безголовых браузеров — виртуальных веб-пользователей без экранов, клавиатур и мозгов. Он выпустил этих пользователей-зомби на свободу, блуждая от сайта к сайту, следуя определенным шаблонам, которые обманывали бы рекламные трекеры, заставляя их думать, что они были определенным типом пользователя, из определенного места и принадлежащим к определенной демографической группе. Используя этот подход, Солтани мог увидеть, как выглядит Интернет с точки зрения молодого чернокожего мужчины из Джорджии, пожилого гражданина Греции или белой пары средних лет, живущих в Верхнем Вест-Сайде и проявляющих большой интерес к предметам роскоши.

С этими обезглавленными армиями было две проблемы. Во-первых, как бы усердно Ашкан ни пытался смоделировать поведение реального пользователя, виртуальные пользователи были всего лишь моделями. В них было несколько непредсказуемых прихотей, определяющих ваше или мое поведение при просмотре веб-страниц. Редко они проверяли цены на поездки в Северную Дакоту по прихоти или по касательной, чтобы узнать о белках-летягах.

Во-вторых, существовало ограничение на количество работающих безголовых браузеров. Чтобы получить реальное представление о механизмах, стоящих за рекламой в Интернете, и о способах ее дискриминации, Ашкану и другим исследователям, подобным ему, понадобилось больше данных.

Жизнь в данныхПонравилась статья? Купить книгу!

Компьютеры думают, что знают нас

Сначала Floodwatch был простым. Он собирал рекламу, а затем показывал ее вам на прокручивающейся стене — каскад безвкусной коммерции. В фоновом режиме это сделало бы ваши анонимные рекламные данные доступными для доверенных исследователей вместе с тем объемом демографической информации, которым вы хотели бы поделиться.

Когда я начал использовать этот инструмент, я был удивлен огромным количеством объявлений, которые я видел, обычно более 100 в день. Просматривая недели, а затем и месяцы, я мог видеть отражение своей жизни: каждый раз, когда я был в аэропорту, например, меня заваливали объявлениями об отелях и аренде автомобилей. Были также группы объявлений, которые, казалось, не имели большого смысла; в течение нескольких недель я видел десятки объявлений в день о юридическом обучении. На заднем плане были стойкие рекламные категории моей интернет-жизни мужчины средних лет: часы, фонарики, брелки.

Вдохновленный проектом под названием Cookie Jar художницы Джулии Ирвин, я заплатил 10 незнакомцам по 10 долларов каждый, чтобы они в письменной форме рассказали мне, какой я человек, основываясь только на том, что они могли сделать из тысяч моих объявлений в браузере. . Мне 26 лет из Монреаля, 27 лет из Вегаса, пенсионерка со склонностью к фотографии. В основном я безработный. Я скотовод, модница, иногда пью пиво и владею собакой. Я закончил общественный колледж, люблю путешествовать и ношу очки. Кроме того, я мог бы быть евреем.

Мои биографы, основанные на рекламе, правильно поняли несколько вещей. Я действительно ношу очки, наслаждаюсь, пожалуй, чуть больше, чем иногда пивом, много путешествую, и у меня есть собака. А остальные? Эти вещи — отбросы моей цифровой жизни, сигналы, к которым рекламодатели в своем рвении получить клик отнеслись слишком серьезно. Мой браузер, возможно, более зигзагообразный, чем большинство, потому что я довольно часто захожу в странные кроличьи норы, когда ищу произведения искусства или статьи.

Тем не менее, по словам рекламодателей, это обычная тема, когда люди сталкиваются со своим веб-персонажем: кажется, что сигналы с боковых дорог об активности в Интернете воспринимаются так же серьезно, как и с магистралей. Люди, которые использовали Floodwatch, чтобы взглянуть на своих двойников в истории браузера, чаще всего говорят, что в целом они глубоко ошибаются. И все же много денег тратится на сбор вашего профиля, создание вашей картины, которая может быть использована для того, чтобы покупка места для рекламы в ваших веб-окнах стала немного менее азартной.

То, что правительство, Facebook и Ford Motor Company что-то знают о вас, кажется само собой разумеющимся. Но дело в том, что многое из того, что они «знают», является статистическим хламом, составленным из некоторой комбинации данных, случайностей и догадок. Распространенное послание капитализма веб-эры заключается в том, что эта тактика эффективна; что, собирая большие объемы данных и обрабатывая их с помощью сложных алгоритмов машинного обучения, эти наблюдатели могут получить точное представление не только о том, где мы находимся и что мы покупаем, но и о том, кто мы такие. Что рекламодатели, в частности, имеют возможность добраться до нас с помощью своих вычислительных машин.

За последние 25 лет ветхая вычислительная система была склеена изолентой и работала за очень короткий промежуток времени между загрузкой веб-страницы и моментом, когда эта страница полностью отображается в браузере. Весь этот огромный механизм был разработан для простой цели: поместить рекламу в ваш веб-браузер, на которую вы, скорее всего, нажмете.

В последние годы эта массивная система трекеров, серверов и баз данных, предназначенных для размещения рекламы, была обращена в другие стороны — в страхование, в здравоохранение, в HR и найм, в военную разведку. Чтобы понять, как жить в условиях повсеместного сбора данных, важно знать, как должен был работать таргетинг рекламы, как он по-разному работает в отношении разных людей и почему в действительности он вообще не работает.

Читать далееПомогают ли пожертвования на благотворительность брендам продавать больше товаров?

Краткая история Интернета

В течение нескольких лет в 1980-х я управлял доской объявлений с коммутируемым доступом под названием Hawk’s Nest. Системы досок объявлений (BBS) были предшественниками Интернета на базе сообщества; в то время как DARPA и другие научные и военные организации создавали техническую основу для того, что однажды будет поддерживать Интернет, системные операторы BBS (sysops) и пользователи выясняли, как социальные пространства могут существовать на телефонных линиях. У моей собственной BBS было всего две линии, а это означало, что не более двух пользователей мог быть онлайн в одно и то же время, но социальная группа из нескольких сотен зависала в Nest, оставляя друг другу сообщения на досках и распространяя программное обеспечение сомнительной законности в файловых областях.

Ожидание стало одним из определяющих событий эпохи BBS.

Если линия дозвона была занята, вам придется подождать, чтобы войти в систему. Если вы хотите поговорить с другом, вам придется дождаться его появления. Если вы хотите скачать даже самый маленький файл, вам придется ждать, все время молясь, чтобы никто в доме не поднял трубку. Современные веб-браузеры кэшируют изображение в памяти вашего компьютера, сохраняя биты и байты до тех пор, пока изображение не будет завершено, и только затем выводят его на экран. Мой клиент BBS отображал изображение по мере его загрузки; Я смотрел, как (черно-белая) картинка мучительно собиралась, по одной строке пикселей за раз.

Когда я поступил в колледж в 1993 году, я устроился работать в библиотеку, обучая новых студентов пользоваться Интернетом. На самом деле, работа заключалась в том, чтобы сначала научить студентов, что такое Интернет (почти ни у кого из них не было адреса электронной почты до прихода в школу), а затем научить их пользоваться им. Первый общедоступный веб-браузер, Mosaic, был выпущен ранее в этом году, и я с искренним энтузиазмом показывал студентам, как загружать изображение с сервера по всему миру.

Я вводил URL-адрес, а затем мы все ждали 10 секунд, пока не появится изображение — изображение 64 на 64 пикселя Моны Лизы. Аплодисменты не были чем-то необычным.

Два года спустя я переехал в недавно построенный университетский корпус и впервые ощутил радость широкополосного доступа. Здание было подключено к ADSL, и загрузка происходила со скоростью четыре мегабита в секунду, скорость, которая и сегодня остается довольно приличной. Я только что создал свою собственную веб-страницу и помню, как обновлял ее снова и снова, поражаясь тому, как быстро загружались мои тщательно отфотошопленные кнопки на мозаичном фоне зеленой травы. Мне казалось очевидным, что это вопрос времени, когда почти вся сеть мгновенно появится в браузере.

Действительно, сеть, когда она только существовала, была быстрой. The New York Times запустила свой первый веб-сайт в январе 1996 года, и общий размер страницы составлял 49 килобайт; из моей комнаты в Университете Британской Колумбии я мог загрузить его за десятую долю секунды, менее чем за половину моргания ока.

А затем, на рубеже веков, Интернет замедлился. Сегодня загрузка страницы медиа-сайта обычно занимает около полутора секунд (четыре моргания). Одной из причин этого, конечно же, является то, что контент стал больше — изображения в высоком разрешении, предварительно загруженные видео, веб-шрифты, библиотеки JavaScript. Но основная причина сегодняшней задержки в обслуживании nytimes.com или Weather.com связана с размещением рекламы.

Прежде чем веб-страница полностью загрузится, активируется сложная сеть продавцов и покупателей рекламы, брокеров данных и бирж в режиме реального времени, которые «размещают» веб-рекламу в вашем браузере. Объявления продаются непосредственно вам или тому, кем вас считают рекламодатели.

Отслеживание файлов cookie в маркетинге

Вот что происходит в течение полутора секунд:

Когда вы заходите на веб-страницу, инициируется запрос на размещение одной или нескольких рекламных объявлений в определенном месте на странице. На языке онлайн-маркетинга показ рекламы называется показом. Собирается запрос на показ, который включает информацию о странице, на которую вы попали (что это новость, что она находится в разделе культуры, что на ней упоминается сыр), а также все, что издатель страницы уже знает о вас.

Что такое отслеживание файлов cookie?

Отслеживающие файлы cookie — это образцы текста, которые собирают данные из браузера пользователя в Интернете. Файлы cookie могут отслеживать пользователей от веб-сайта к веб-сайту и использовать их действия на веб-сайте, историю просмотров, местоположение и тенденции покупок для создания целевой рекламы.

Эта личная информация почти наверняка включает ваш IP-адрес (электронную подпись вашего устройства) и данные о вас, которые хранятся в любом количестве файлов cookie. Файлы cookie — это локальные файлы, хранящиеся на вашем компьютере и содержащие информацию о вашем поведении в Интернете. Самое главное, они сохраняют для вас уникальные идентификаторы, чтобы при следующей загрузке cookie владельцы страницы могли с уверенностью знать, что это вы вернулись.

Действительно, первый cookie-файл, когда-либо развернутый веб-сайтом Netscape в 1994 году, использовался только для проверки того, посещал ли пользователь уже этот сайт. Сегодняшнее печенье представляет собой сложное шоколадное печенье с тертым кокосом, семенами льна и сушеной клюквой; Cookie, хранящий Новый York Times содержит 177 кусочков о вас, со странными метками, такими как ALED_EXENTERN 88.D14D67E59728ELBISB2C86CB4AC6C4, и PickLeadScampaign, каждый сохранение одинаково загадочного значения ( 160999873%3A16106SG, I S4S942676435, [C »:« C ».

Партнеры по рекламе также могут доставлять и собирать свои собственные файлы cookie; при загрузке nytimes.com сегодня без блокировщика рекламы вы увидите 11 различных файлов cookie, записанных или прочитанных с вашего компьютера, в том числе из Facebook, Google, Snapchat и DoubleClick.

После того как запрос на показ сформирован из доступных пользовательских данных, он отправляется на рекламный сервер издателя. Там программа проверяет, соответствует ли запрос какому-либо предпроданному инвентарю: например, купил ли производитель сыра рекламу историй, в которых упоминается сыр, или купил ли застройщик места размещения для любого, кто пришел из определенный почтовый индекс (его легко узнать по вашему IP-адресу).

Если объявления, готового к размещению, нет, запрос на показ отправляется на одну из нескольких рекламных бирж. Эти биржи представляют собой оживленные автоматизированные торговые площадки, на которых каждую секунду продаются тысячи рекламных показов.

Потенциальные покупатели рекламы связываются с другими серверами, чтобы использовать уже имеющиеся у них данные о пользователе. Брокер данных может подумать, что он многое знает о вашей личности по вашему IP-адресу — что вы живете в Чикаго, что у вас есть абонемент в спортзал, что вы водите «Хонду», что у вас хроническое заболевание кишечника, что вы принадлежите к группе геев. сайт знакомств, что вы голосуете за демократов. Эти данные (правильные или неверные) продаются потенциальному покупателю рекламы с намерением помочь ему принять лучшее решение о покупке показа вашей рекламы.

На данный момент прошло 65 миллисекунд (пятая часть моргания). Запрос на показ был собран и отправлен, с брокерами были проведены консультации, и в центре внимания оказалась ваша конкретная картина данных. Теперь биржа рекламы проводит аукцион в реальном времени, чтобы сделать ставку на шанс показать вам рекламу. Целых дюжина потенциальных продавцов рекламы могут соперничать за место в вашем браузере, и в зависимости от того, кто вы и что читаете, цена за рекламу может варьироваться от одной десятой цента до более чем доллара. Аукцион занимает еще 50 миллисекунд.

Участнику, предложившем самую высокую цену, предоставляется возможность разместить рекламу на вашей странице, а изображение будет доставлено, загружено и обработано. Страница загружается, клуб Cheese of the Month с нетерпением ждет клика, а вы, пользователь, в блаженном неведении обо всем, что произошло.

В течение секунды мы видим большую часть капитализма в миниатюре. Команды по исследованию рынка и продажам, а также по закупкам и доставке сократились до миллисекунд. Рекламные биржи Google и Yahoo используют процедуру аукциона, которая восходит к 19Коллекционеры марок 19-го века: закрытый аукцион второй цены, также известный как аукцион Викри.

В этом типе продажи участники делают ставки, не зная, что другие участники аукциона предлагают заплатить. Сторона, предложившая самую высокую цену, побеждает, но выигрывает она за вторую по величине цену. Математические модели показали, что такая структура аукциона способствует «правдивым торгам»; то есть вовлеченные стороны, как правило, делают ставки вокруг того, что, по их мнению, является фактической стоимостью. Недостатки аукциона Викри, а именно вероятность того, что два участника торгов могут вступить в сговор, совместно снизив свои ставки, но при этом гарантируя победу одной из сторон, смягчаются чрезвычайно коротким временем проведения аукциона. В одной сотой секунды не так много места для сговора.

Данные о таргетинге рекламы

Первые рекламные баннеры появились вверху главной страницы Wired филиала журнала HotWired 27 октября 1994 года. .

«Люди говорили нам, что если вы разместите рекламу в Интернете, Интернет вырвется на нас», — сказал Луи Россетто, соучредитель Wired. «Я думал, что оппозиция смешна. Вряд ли найдется область человеческой деятельности, которая не была бы коммерческой. Почему Интернет должен быть исключением? Так что мы сказали: «К черту это», и просто пошли дальше и сделали это».

Одно из первых 12 объявлений было для AT&T. В нем был блок текста, заполненный конфетти случайных цветов, который гласил: «Вы когда-нибудь щелкали мышью прямо ЗДЕСЬ?» Рядом с текстом была стрелка, указывающая на слова «ТЫ БУДЕШЬ».

Оглядываясь назад, сочетание плохого дизайна и высокомерия кажется очень подходящим. AT&T заплатила 10 000 долларов за размещение этой рекламы и хотела знать, сработало ли оно, поэтому коллеги Россетто построчно просмотрели журналы сервера, подсчитывая, сколько людей нажали на изображение.

За этим последовала десятилетняя игра, в которую играли на фоне лифтовых презентаций и финансирования венчурного капитала. Рекламодатели спрашивали все больше и больше: сколько людей кликнули, кто кликнул и откуда. Разработчики создали системы для отслеживания этих вещей, а затем и других вещей.

«Можем ли мы показывать разные объявления разным людям?» — спросили корпорации. Послушно, веб-команды создали системы именно для этого, собрав воедино систему файлов cookie и проиндексированных пользовательских данных. А затем появились рекламные серверы и биржи, брокеры данных и все остальное, оползень сбора и обнадеживающей корреляции. Никто, кажется, не остановился, чтобы спросить, было ли это хорошей идеей, было ли это законным, не могла ли их технология таргетинга использоваться в более гнусных целях, чем продажа пакетов телефона и интернета. Или, оказывается, работало ли что-то из этого на самом деле.

В 2013 году Латанья Суини, в то время главный технолог Федеральной торговой комиссии, опубликовала исследование, демонстрирующее тревожную расовую дискриминацию в продукте Google AdSense, одной из самых популярных и распространенных систем размещения рекламы. Она показала, что на страницах с личными именами — например, на странице сотрудников исследовательского института — AdSense гораздо чаще размещала определенные объявления для людей с именами, присвоенными в основном чернокожим младенцам, таким как ДеШон, Дарнелл и Жермен. Эти объявления наводили на мысль об арестах, в отличие от объявлений, размещенных для белых имен (Джеффри, Джилл, Эмма).

В 2016 году ProPublica намеревалась покупать блоки веб-рекламы аренды жилья у Facebook и просила нацелить их на ряд очень специфических групп пользователей: афроамериканцев, пользователей инвалидных колясок, матерей старшеклассников, евреев и говорящих по-испански. Эти группы выбраны намеренно, поскольку они защищены федеральным Законом о справедливом жилищном обеспечении, который запрещает любую рекламу, дискриминирующую по признаку расы, цвета кожи, религии, пола, инвалидности, семейного положения или национального происхождения.

«Каждое объявление, — пишет ProPublica, — было одобрено в течение нескольких минут».

Facebook быстро извинился. «Это был провал в нашем правоприменении, — заявил Ами Вора, вице-президент компании по управлению проектами, — и мы разочарованы тем, что не выполнили взятые на себя обязательства». Обещали решить проблему.

В 2017 году ProPublica повторила эксперимент. Он даже расширил группы, для которых пытался купить, добавив «футбольных мам», людей, интересующихся американским языком жестов, геев и христиан. Как и в предыдущем эксперименте, его объявления были одобрены сразу. Facebook снова пообещал исправить проблему, хотя это заняло некоторое время: в марте 2019 года., Facebook объявил, что рекламодатели больше не могут ориентировать пользователей на защищенные категории для предложений жилья, работы и кредита.

Почему Facebook потребовалось так много времени, чтобы закрыть двери для практики, которая была принципиально незаконной? Возможно, это была бюрократическая неэффективность или неспособность отдать приоритет соблюдению законодательства перед более предпочтительными показателями количества пользователей и расходов на рекламу. Или, возможно, это произошло потому, что Facebook знал, что проблема дискриминационного таргетинга рекламы гораздо глубже, чем кто-либо мог себе представить.

В начале лета 2019 года группа исследователей из Корнелла продемонстрировала, что даже когда покупатели рекламы преднамеренно инклюзивны, работа массивной и запутанной машины доставки может исключать определенные группы пользователей. На Facebook они показали, что усилия компании по финансовой оптимизации в сочетании с ее собственными системами на основе ИИ, предназначенными для прогнозирования «релевантности» рекламы, позволили показать контент состоятельным белым пользователям, несмотря на нейтральные настройки таргетинга.

Используя умные методологии, разработанные для изоляции рыночных эффектов от собственных автоматизированных систем Facebook, исследователи продемонстрировали результаты, которые кажутся похожими на результаты исследований word2vec Мэтью Кенни. Рекламные объявления о жилье распределялись по признаку расы, при этом некоторые объявления были показаны аудитории, состоящей более чем из 85 процентов белых пользователей, а другие — всего лишь из 35 процентов.

Объявления о вакансиях демонстрировали большую предвзятость по признаку пола, а также расы. Вакансии дворника чаще появлялись в лентах темнокожих мужчин. Секретарские должности чаще показывали женщинам. Рабочие места в индустрии искусственного интеллекта достались в основном белым мужчинам. Во всех этих случаях покупатели не делали конкретного выбора, чтобы направлять рекламу определенной демографической группе; Facebook сам позаботился о дискриминации.

Это исследование и другие, подобные ему, предполагают, что сама машина таргетинга рекламы предвзята, нарушая меры защиты, изложенные в федеральном Законе о справедливом жилищном обеспечении и даже в Конституции. Нет никаких флажков, необходимых для таргетинга (или исключения) белых людей или чернокожих, трансгендеров, мусульман или инвалидов, когда система послушно предоставляет рекламу на основе своих собственных встроенных предубеждений.

Facebook и другие платформы, ориентированные на рекламу, потратили десять лет на обучение вознаграждению в виде прибыли за рекламу, и они должным образом научились различать.