Na média dos corretores de dados testados em três estudos de campo, o gênero registrado no perfil comprado de um usuário da web estava correto em 42,3% das vezes.1 Os corretores, individualmente, variaram de 25,7% a 62,7%. Os estudos, de Nico Neumann, Catherine Tucker e Timothy Whitfield, abrangeram mais de 90 públicos comprados de 19 corretores de dados. Uma classificação aleatória acertaria cerca de 50% das vezes, e o artigo diz que usar perfis de navegação para o gênero "parece, em média, menos eficiente do que não usar nada". A idade foi pior. A precisão para a faixa de 18 a 24 anos foi, em média, de 10,7%, para 25 a 34 anos, de 25,7%, e para 35 a 44 anos, de 32%.
Um público comprado é um conjunto de inferências que o comprador não pode inspecionar
A Federal Trade Commission descreveu como esses segmentos são montados em um relatório de 2014 sobre nove corretores de dados. "Os corretores de dados inferem os interesses dos consumidores a partir dos dados que coletam", diz o relatório. "Eles usam esses interesses, junto com outras informações, para colocar os consumidores em categorias."2 As categorias são então vendidas com nomes como "Urban Scramble" e "Mobile Mixers". Um anunciante que compra uma delas está comprando essa inferência, e o artigo de Neumann observa que pouco se sabe sobre a confiabilidade desses perfis.1
Os testes de campo vincularam o cookie de cada corretor a um membro de um painel de pesquisa, cujas próprias respostas serviam para conferir o rótulo.1 Sozinho, um perfil aumentou de 0% a 77% a parcela de anúncios que chegava a uma pessoa com o atributo desejado, em comparação com uma seleção aleatória. Com software de otimização, o ganho médio foi de 123%, mas o custo adicional foi de 151%. Os autores concluem que os públicos de terceiros são "muitas vezes economicamente pouco atraentes, exceto para posicionamentos de mídia de preço mais alto".
Os segmentos de interesse pontuaram melhor porque foram construídos a partir de páginas que as pessoas visitaram
O mesmo estudo constatou que os segmentos de interesse eram mais precisos do que os demográficos. Os usuários rotulados como interessados em esportes tinham dito isso ao painel em 87,4% das vezes; para condicionamento físico, o número foi de 82,1% e, para viagens, de 72,8%.1 Parte disso é a taxa de base, porque o artigo situa o interesse por esportes entre os australianos em 67%. Diante dessas taxas de base, os autores calculam que os segmentos de interesse melhoraram em relação à seleção aleatória em 30% para viagens, 30% para esportes e 71% para condicionamento físico. "No geral", escrevem, "encontramos taxas de acerto (precisão) mais altas para os interesses de público que testamos do que para os atributos demográficos testados anteriormente."
Um segmento de interesse é um histórico de navegação transformado em rótulo, vinculado a um cookie e vendido como um público predefinido.1 O rótulo acompanha o cookie até qualquer página que a pessoa abrir em seguida. Cada etapa entre a leitura e o anúncio é uma oportunidade para o rótulo estar errado. Uma bolha pula essas etapas. A AdBubbles associa uma palavra na página que o leitor está vendo ao anunciante que a comprou, sem nenhuma suposição armazenada sobre o leitor.
Os leitores de uma página específica já mostraram o que procuram
A Diretiva de Privacidade da Europa deu a Avi Goldfarb e Catherine Tucker outro teste do mesmo ponto. Os seus dados vieram de 3,3 milhões de respondentes de pesquisas, a cada um dos quais tinha sido mostrada uma de 9.596 campanhas de banner. Depois que a Diretiva restringiu o uso de dados e o rastreamento, a eficácia caiu cerca de 65%.3 Os sites de conteúdo geral, como os serviços de notícias, perderam mais do que os sites de conteúdo específico, como os de viagem e de criação de filhos. "Os clientes de sites de viagem e de criação de filhos já se identificaram como parte de um determinado mercado-alvo", escrevem os autores, então esses sites tinham menos necessidade de dados de navegação para segmentar os seus anúncios.
Kaifu Zhang e Zsolt Katona definem a publicidade contextual como exibir anúncios "com base no conteúdo que os consumidores veem, explorando a possibilidade de que as preferências de conteúdo dos consumidores indiquem as suas preferências de produto".4 Um site sobre criação de filhos é contexto na escala de um site; uma palavra dentro de um artigo é contexto na escala de uma frase. O leitor que chegou ao parágrafo onde aparece "cadeirinha conversível" estreitou o público mais do que qualquer rótulo no nível do site conseguiria, sem que ninguém registrasse quem ele é.
Um comprador corporativo é identificado pelo artigo, não pelo registro de um fornecedor
O estudo de Neumann testou atributos de consumidores: gênero, idade e interesses de lazer. Ele não testou os cargos e os portes de empresa pelos quais os públicos corporativos são vendidos, e não encontramos nenhum teste de campo publicado que faça isso. O leitor de um artigo especializado não precisa de perfil algum. Alguém que lê sobre filtragem de fluido de corte para centros de usinagem identificou o seu ramo e o seu problema com mais precisão do que um campo de cargo conseguiria, só por abrir a página.
Anja Lambrecht e Catherine Tucker encontraram um padrão relacionado no retargeting, a prática de mostrar a uma pessoa o produto exato que ela viu antes. No experimento de campo delas, "anúncios de retargeting dinâmico são, em média, menos eficazes do que o seu equivalente genérico".5 O anúncio específico só deixou de ter desempenho inferior quando a navegação posterior, como visitar sites de avaliações, sugeriu que as preferências da pessoa tinham mudado. A leitura era o sinal; a visualização de produto armazenada não era.
Suponha que uma empresa venda sistemas de coleta de pó para pequenas marcenarias. Na AdBubbles, ela compraria as palavras "coletor de pó" e "qualidade do ar da oficina" nos sites que indicasse. Durante aquele mês do calendário, ela seria o único anunciante nessas palavras nesses sites. A sua bolha só se abriria quando um leitor passasse o cursor sobre uma dessas palavras ou a tocasse em um artigo.
A maioria dos leitores supõe que é rastreada e poucos se sentem no controle
O Pew Research Center perguntou a 4.272 adultos dos EUA, em junho de 2019, quanto rastreamento eles supunham haver. Constatou que 72% sentiam que tudo, quase tudo ou a maior parte do que fazem on-line ou no celular é rastreado por anunciantes, empresas de tecnologia ou outras empresas.6 Em maio de 2023, em uma pesquisa com 5.101 adultos, 73% disseram ter pouco ou nenhum controle sobre o que as empresas fazem com os seus dados.7
Um anunciante que chega a um leitor de nicho por meio das palavras da página não tem parte nisso. A AdBubbles não define cookies, não armazena identificadores e não coleta dados pessoais dos leitores. O painel do anunciante mostra visualizações de página, aberturas de bolhas e cliques por palavra-chave, por site e por dia, e nunca quem. A política de privacidade diz o mesmo.
Onde a página não diz nada sobre o leitor, um perfil é o único sinal
A segmentação demográfica ainda faz algo que uma página não consegue, e os dois estudos de campo mostram onde. As maiores perdas de Goldfarb e Tucker ocorreram em sites de notícias gerais, que eles chamam de lugares "onde a segmentação que não se baseia em dados é particularmente difícil de fazer".3 Neumann e colegas excluem os posicionamentos de preço mais alto da sua conclusão de que os públicos comprados não compensam, e os seus segmentos de interesse superaram a seleção aleatória.1 Um produto sobre o qual ninguém lê antes de comprar, ou um comprador definido por uma fase da vida que nenhum artigo menciona, não dá a um anúncio baseado em palavras nada a que se prender.
Uma palavra que não aparece em nenhuma página da rede não pode ser comprada nela. A AdBubbles não escolhe quais pessoas veem um anúncio, não segue um leitor de uma página ou de um site para outro e não promete resultados, como descrevem as sete etapas. Montar uma campanha não custa nada, e, antes de pagar, o anunciante vê para cada palavra quantos sites a exibem e as visualizações de página mensais estimadas. Isso basta para saber se os compradores de uma empresa já leem sobre ela.