В среднем по брокерам данных, проверенным в трёх полевых исследованиях, пол, указанный в купленном профиле веб-пользователя, был верен в 42,3 процента случаев.1 У отдельных брокеров этот показатель колебался от 25,7 до 62,7 процента. Исследования Нико Ноймана, Кэтрин Такер и Тимоти Уитфилда охватили более 90 купленных аудиторий от 19 брокеров данных. Случайная классификация была бы верна примерно в 50 процентах случаев, и в статье говорится, что использование профилей просмотра для определения пола «в среднем оказывается менее эффективным, чем отсутствие каких-либо данных». С возрастом дело обстояло хуже. Точность для группы 18–24 лет в среднем составила 10,7 процента, для 25–34 лет — 25,7 процента, для 35–44 лет — 32 процента.
Купленная аудитория — это набор выводов, которые покупатель не может проверить
Федеральная торговая комиссия США описала, как строятся такие сегменты, в отчёте 2014 года о девяти брокерах данных. «Брокеры данных делают выводы об интересах потребителей на основе собираемых ими данных, — говорится в отчёте. — Они используют эти интересы наряду с другой информацией, чтобы относить потребителей к категориям».2 Затем категории продаются под названиями вроде «Urban Scramble» и «Mobile Mixers». Рекламодатель, покупающий такую категорию, покупает этот вывод, и в статье Ноймана отмечается, что о надёжности таких профилей известно мало.1
В полевых тестах cookie каждого брокера связывался с одним участником опросной панели, чьи собственные ответы служили проверкой метки.1 Сам по себе профиль увеличивал долю объявлений, доходящих до человека с нужным признаком, на 0–77 процентов по сравнению со случайным выбором. С программой оптимизации средний прирост составил 123 процента, но дополнительные затраты — 151 процент. Авторы заключают, что сторонние аудитории «часто экономически непривлекательны, за исключением более дорогих медийных размещений».
Сегменты по интересам оказались точнее, потому что строились по страницам, которые посещали люди
То же исследование показало, что сегменты по интересам точнее демографических. Пользователи, помеченные как интересующиеся спортом, подтвердили это в опросе в 87,4 процента случаев; для фитнеса показатель составил 82,1 процента, для путешествий — 72,8 процента.1 Отчасти это объясняется базовой частотой: по данным статьи, спортом интересуются 67 процентов австралийцев. С учётом этих базовых частот авторы рассчитали, что сегменты по интересам улучшали результат случайного выбора на 30 процентов для путешествий, на 30 процентов для спорта и на 71 процент для фитнеса. «В целом, — пишут они, — мы обнаружили более высокую долю попаданий (точность) для протестированных интересов аудитории, чем для протестированных ранее демографических признаков».
Сегмент по интересам — это история просмотров, превращённая в метку, привязанную к cookie и продаваемую как заранее определённая аудитория.1 Метка следует за cookie на любую страницу, которую человек откроет следующей. Каждый шаг между чтением и рекламой — это место, где метка может ошибиться. Пузырь эти шаги пропускает. AdBubbles сопоставляет слово на странице, которую смотрит читатель, с рекламодателем, который его купил, без каких-либо сохранённых догадок о читателе.
Читатели конкретной страницы уже показали, что они ищут
Европейская директива о конфиденциальности дала Ави Голдфарбу и Кэтрин Такер другую проверку того же тезиса. Их данные получены от 3,3 миллиона участников опросов, каждому из которых показывали одну из 9596 баннерных кампаний. После того как директива ограничила использование данных и отслеживание, эффективность упала примерно на 65 процентов.3 Сайты общего содержания, например новостные службы, потеряли больше, чем сайты конкретной тематики, например сайты о путешествиях и воспитании детей. «Посетители сайтов о путешествиях и воспитании детей уже сами определили себя как часть конкретного целевого рынка», — пишут авторы, поэтому таким сайтам меньше требовались данные о просмотрах для таргетинга рекламы.
Кайфу Чжан и Жолт Катона определяют контекстную рекламу как показ объявлений «на основе контента, который просматривают потребители, используя то, что предпочтения потребителей в отношении контента могут указывать на их предпочтения в отношении товаров».4 Сайт о воспитании детей — это контекст в масштабе сайта; слово внутри статьи — контекст в масштабе предложения. Читатель, дошедший до абзаца, где встречается «автокресло-трансформер», сузил аудиторию сильнее, чем могла бы любая метка уровня сайта, и при этом никто не записал, кто он.
Покупателя-компанию определяет статья, а не запись поставщика данных
Исследование Ноймана проверяло потребительские признаки: пол, возраст и интересы в сфере досуга. Оно не проверяло должности и размеры компаний, по которым продаются бизнес-аудитории, и нам не удалось найти опубликованный полевой тест, который бы это делал. Читателю отраслевой статьи профиль вообще не нужен. Человек, читающий о фильтрации СОЖ для обрабатывающих центров, обозначил свою отрасль и свою проблему точнее, чем поле «должность», — просто открыв страницу.
Аня Ламбрехт и Кэтрин Такер обнаружили похожую закономерность в ретаргетинге — практике показа человеку именно того товара, который он смотрел раньше. В их полевом эксперименте «динамические ретаргетированные объявления в среднем менее эффективны, чем их общие аналоги».5 Конкретное объявление переставало проигрывать только тогда, когда последующие просмотры, например посещение сайтов с обзорами, указывали на то, что предпочтения человека изменились. Сигналом было чтение, а не сохранённый просмотр товара.
Предположим, фирма продаёт системы пылеудаления небольшим столярным мастерским. В AdBubbles она купила бы слова «пылеуловитель» и «качество воздуха в мастерской» на названных ею сайтах. В течение этого календарного месяца она была бы единственным рекламодателем на этих словах на этих сайтах. Её пузырь открывался бы только тогда, когда читатель наводит курсор на одно из этих слов в статье или касается его.
Большинство читателей считают, что за ними следят, и немногие чувствуют контроль
В июне 2019 года Pew Research Center спросил 4272 взрослых жителя США, насколько, по их мнению, за ними следят. Оказалось, что 72 процента считают, что рекламодатели, технологические фирмы или другие компании отслеживают всё, почти всё или большую часть того, что они делают в интернете или на мобильном телефоне.6 К маю 2023 года в опросе 5101 взрослого 73 процента ответили, что почти или совсем не контролируют то, что компании делают с их данными.7
Рекламодатель, который достигает нишевого читателя через слова на странице, к этому непричастен. AdBubbles не устанавливает cookie, не хранит идентификаторов и не собирает персональные данные читателей. Панель рекламодателя показывает просмотры страниц, открытия пузырей и клики по каждому ключевому слову, сайту и дню — и никогда не показывает, кто это был. В политике конфиденциальности сказано то же самое.
Там, где страница ничего не говорит о читателе, профиль — единственный сигнал
Демографический таргетинг всё же делает то, чего не может страница, и два полевых исследования показывают, где именно. Наибольшие потери у Голдфарба и Такер пришлись на сайты общих новостей, которые они называют местами, «где таргетинг без опоры на данные особенно затруднён».3 Нойман и коллеги исключают более дорогие размещения из своего вывода о том, что купленные аудитории не окупаются, а их сегменты по интересам превосходили случайный выбор.1 Товар, о котором никто не читает перед покупкой, или покупатель, определяемый этапом жизни, который не называет ни одна статья, не дают рекламе на основе слов ничего, к чему можно было бы привязаться.
Слово, которое не встречается ни на одной странице сети, купить в ней нельзя. AdBubbles не выбирает, какие люди видят рекламу, не следит за читателем при переходе с одной страницы или сайта на другие и не обещает результата, как описывают семь шагов. Создание кампании ничего не стоит, и до оплаты рекламодатель видит по каждому слову, на скольких сайтах оно есть и сколько примерно просмотров страниц в месяц они получают. Этого достаточно, чтобы узнать, читают ли покупатели компании о её теме.