En promedio, entre los corredores de datos evaluados en tres estudios de campo, el género registrado en el perfil comprado de un usuario de la web era correcto el 42.3% de las veces.1 Según el corredor, la cifra iba del 25.7% al 62.7%. Los estudios, de Nico Neumann, Catherine Tucker y Timothy Whitfield, abarcaron más de 90 audiencias compradas a 19 corredores de datos. Una clasificación al azar acertaría alrededor del 50% de las veces, y el artículo dice que usar perfiles de navegación para el género "parece, en promedio, menos eficiente que no usar nada". La edad fue peor. La precisión para la franja de 18 a 24 años promedió el 10.7%, para la de 25 a 34 promedió el 25.7% y para la de 35 a 44 promedió el 32%.
Una audiencia comprada es un conjunto de inferencias que el comprador no puede examinar
La Comisión Federal de Comercio describió cómo se construyen esos segmentos en un informe de 2014 sobre nueve corredores de datos. "Los corredores de datos infieren los intereses de los consumidores a partir de los datos que recopilan", dice el informe. "Usan esos intereses, junto con otra información, para colocar a los consumidores en categorías".2 Luego, las categorías se venden con nombres como "Urban Scramble" y "Mobile Mixers". Un anunciante que compra una está comprando esa inferencia, y el artículo de Neumann señala que se sabe poco sobre la fiabilidad de esos perfiles.1
Las pruebas de campo vincularon la cookie de cada corredor a un miembro de un panel de encuestas, cuyas propias respuestas servían para comprobar la etiqueta.1 Por sí solo, un perfil aumentaba entre un 0 y un 77% la proporción de anuncios que llegaban a una persona con el atributo buscado, en comparación con una selección al azar. Con software de optimización, la ganancia promedio era del 123%, pero el costo adicional era del 151%. Los autores concluyen que las audiencias de terceros son "a menudo poco atractivas desde el punto de vista económico, salvo en las ubicaciones de medios de mayor precio".
Los segmentos de interés obtuvieron mejores resultados porque se construyeron a partir de páginas que la gente visitó
El mismo estudio halló que los segmentos de interés eran más precisos que los demográficos. Los usuarios etiquetados como interesados en los deportes así lo habían declarado al panel el 87.4% de las veces; en el caso del fitness la cifra era del 82.1% y en el de los viajes, del 72.8%.1 En parte se debe a la tasa base, porque el artículo sitúa el interés por los deportes entre los australianos en el 67%. Frente a esas tasas base, los autores calculan que los segmentos de interés mejoraron la selección al azar en un 30% para los viajes, un 30% para los deportes y un 71% para el fitness. "En general", escriben, "encontramos tasas de acierto (precisión) más altas en los intereses de audiencia evaluados que en los atributos demográficos evaluados anteriormente".
Un segmento de interés es un registro de navegación convertido en etiqueta, asociado a una cookie y vendido como audiencia predefinida.1 La etiqueta sigue a la cookie hasta cualquier página que la persona abra después. Cada paso entre la lectura y el anuncio es una ocasión para que la etiqueta se equivoque. Una burbuja se salta esos pasos. AdBubbles hace coincidir una palabra de la página que el lector está mirando con el anunciante que la compró, sin ninguna suposición guardada sobre el lector.
Los lectores de una página concreta ya han mostrado lo que buscan
La Directiva de Privacidad de Europa dio a Avi Goldfarb y Catherine Tucker otra forma de poner a prueba la misma idea. Sus datos provenían de 3.3 millones de personas encuestadas a las que se había mostrado una de 9,596 campañas de banners. Una vez que la Directiva restringió el uso de datos y el seguimiento, la eficacia cayó alrededor de un 65%.3 Los sitios de contenido general, como los servicios de noticias, perdieron más que los sitios de contenido específico, como los de viajes y crianza. "Los clientes de los sitios web de viajes y de crianza ya se han identificado como parte de un mercado objetivo concreto", escriben los autores, así que esos sitios necesitaban menos los datos de navegación para segmentar sus anuncios.
Kaifu Zhang y Zsolt Katona definen la publicidad contextual como mostrar anuncios "en función del contenido que ven los consumidores, aprovechando la posibilidad de que las preferencias de contenido de los consumidores indiquen sus preferencias de productos".4 Un sitio de crianza es contexto a escala de sitio; una palabra dentro de un artículo es contexto a escala de oración. El lector que ha llegado al párrafo donde aparece "silla de auto convertible" ha acotado la audiencia más de lo que podría hacerlo cualquier etiqueta a nivel de sitio, sin que nadie registre quién es.
A un comprador empresarial lo identifica el artículo, no el registro de un proveedor
El estudio de Neumann evaluó atributos de consumidores: género, edad e intereses de ocio. No evaluó los cargos y tamaños de empresa con los que se venden las audiencias empresariales, y no hemos encontrado ninguna prueba de campo publicada que lo haga. El lector de un artículo especializado no necesita ningún perfil. Alguien que lee sobre la filtración de refrigerante para centros de mecanizado ha identificado su oficio y su problema con más precisión de la que podría un campo de cargo, con solo abrir la página.
Anja Lambrecht y Catherine Tucker encontraron un patrón relacionado en el retargeting, la práctica de mostrarle a una persona el producto exacto que vio antes. En su experimento de campo, "los anuncios de retargeting dinámico son en promedio menos eficaces que su equivalente genérico".5 El anuncio específico dejó de rendir menos solo cuando la navegación posterior, como visitar sitios de reseñas, indicaba que las preferencias de la persona habían cambiado. La lectura era la señal; la visita al producto guardada, no.
Supongamos que una empresa vende sistemas de recolección de polvo a pequeños talleres de carpintería. En AdBubbles compraría las palabras "colector de polvo" y "calidad del aire del taller" en los sitios que indique. Durante ese mes calendario sería el único anunciante con esas palabras en esos sitios. Su burbuja solo se abriría cuando un lector pasara el cursor sobre una de esas palabras de un artículo o la tocara.
La mayoría de los lectores supone que se les rastrea y pocos sienten que tienen el control
El Pew Research Center preguntó a 4,272 adultos estadounidenses en junio de 2019 cuánto seguimiento suponían que había. Halló que el 72% sentía que todo, casi todo o la mayor parte de lo que hacen en línea o en su teléfono celular lo rastrean los anunciantes, las empresas de tecnología u otras compañías.6 En mayo de 2023, en una encuesta a 5,101 adultos, el 73% dijo tener poco o ningún control sobre lo que las empresas hacen con sus datos.7
Un anunciante que llega a un lector de nicho a través de las palabras de la página no tiene ningún papel en eso. AdBubbles no coloca cookies, no guarda identificadores y no recopila datos personales de los lectores. El panel del anunciante muestra visitas a la página, aperturas de burbujas y clics por palabra clave, por sitio y por día, y nunca quién. La política de privacidad dice lo mismo.
Cuando la página no dice nada del lector, un perfil es la única señal
La segmentación demográfica todavía hace algo que una página no puede hacer, y los dos estudios de campo muestran dónde. Las mayores pérdidas de Goldfarb y Tucker se dieron en los sitios de noticias generales, a los que llaman lugares "donde la segmentación que no se basa en datos es especialmente difícil".3 Neumann y sus colegas eximen a las ubicaciones de mayor precio de su conclusión de que las audiencias compradas no compensan, y sus segmentos de interés superaron a la selección al azar.1 Un producto sobre el que nadie lee antes de comprarlo, o un comprador definido por una etapa de la vida que ningún artículo nombra, no le da a un anuncio basado en palabras nada a qué asociarse.
Una palabra que no aparece en ninguna página de la red no se puede comprar en ella. AdBubbles no elige qué personas ven un anuncio, no sigue a un lector de una página o un sitio a otro y no promete ningún resultado, como describen los siete pasos. Armar una campaña no cuesta nada, y antes de pagar el anunciante ve, para cada palabra, cuántos sitios la contienen y las visitas mensuales estimadas. Eso basta para saber si los compradores de una empresa ya leen sobre ella.