Tính trung bình trên các nhà môi giới dữ liệu được kiểm tra trong ba nghiên cứu thực địa, giới tính ghi trong hồ sơ mua về của một người dùng web chỉ đúng 42,3 phần trăm số lần.1 Từng nhà môi giới dao động từ 25,7 phần trăm đến 62,7 phần trăm. Các nghiên cứu, của Nico Neumann, Catherine Tucker và Timothy Whitfield, bao quát hơn 90 tập khán giả mua từ 19 nhà môi giới dữ liệu. Phân loại ngẫu nhiên sẽ đúng khoảng 50 phần trăm số lần, và bài báo nói rằng việc dùng hồ sơ duyệt web để xác định giới tính “nhìn chung có vẻ kém hiệu quả hơn so với không dùng gì cả.” Độ tuổi còn tệ hơn. Độ chính xác cho nhóm 18 đến 24 tuổi trung bình là 10,7 phần trăm, nhóm 25 đến 34 trung bình 25,7 phần trăm, và nhóm 35 đến 44 trung bình 32 phần trăm.
Một tập khán giả mua về là một tập hợp suy luận mà người mua không thể kiểm tra
Ủy ban Thương mại Liên bang Hoa Kỳ (FTC) đã mô tả cách xây dựng các phân khúc như vậy trong một báo cáo năm 2014 về chín nhà môi giới dữ liệu. Báo cáo viết: “Các nhà môi giới dữ liệu suy luận sở thích của người tiêu dùng từ dữ liệu họ thu thập. Họ dùng những sở thích đó, cùng với các thông tin khác, để xếp người tiêu dùng vào các nhóm.”2 Các nhóm sau đó được bán dưới những cái tên như “Urban Scramble” và “Mobile Mixers”. Nhà quảng cáo mua một nhóm như vậy là đang mua suy luận đó, và bài báo của Neumann lưu ý rằng người ta biết rất ít về độ tin cậy của các hồ sơ như vậy.1
Các thử nghiệm thực địa liên kết cookie của từng nhà môi giới với một thành viên của nhóm khảo sát, và câu trả lời của chính người đó là phép kiểm tra cho nhãn.1 Tự thân một hồ sơ chỉ làm tăng tỷ lệ quảng cáo đến được người có thuộc tính mong muốn từ 0 đến 77 phần trăm so với chọn ngẫu nhiên. Với phần mềm tối ưu hóa, mức tăng trung bình là 123 phần trăm, nhưng chi phí tăng thêm là 151 phần trăm. Các tác giả kết luận rằng khán giả từ bên thứ ba “thường không hấp dẫn về mặt kinh tế, ngoại trừ các vị trí truyền thông có giá cao hơn.”
Phân khúc theo sở thích đạt điểm cao hơn vì được xây dựng từ các trang mà người ta đã truy cập
Cùng nghiên cứu đó cho thấy phân khúc theo sở thích chính xác hơn phân khúc nhân khẩu học. Người dùng được gắn nhãn quan tâm đến thể thao đã nói với nhóm khảo sát như vậy 87,4 phần trăm số lần; với thể hình con số là 82,1 phần trăm và với du lịch là 72,8 phần trăm.1 Một phần là do tỷ lệ nền, vì bài báo đưa ra tỷ lệ người Úc quan tâm đến thể thao là 67 phần trăm. So với các tỷ lệ nền đó, các tác giả tính toán rằng phân khúc theo sở thích cải thiện so với chọn ngẫu nhiên 30 phần trăm với du lịch, 30 phần trăm với thể thao và 71 phần trăm với thể hình. Họ viết: “Nhìn chung, chúng tôi thấy tỷ lệ trúng (độ chính xác) cao hơn đối với các sở thích khán giả được kiểm tra so với các thuộc tính nhân khẩu học đã kiểm tra trước đó.”
Một phân khúc theo sở thích là một bản ghi lịch sử duyệt web được biến thành nhãn, gắn vào một cookie, và được bán như một tập khán giả định sẵn.1 Nhãn đó đi theo cookie đến bất kỳ trang nào người đó mở tiếp theo. Mỗi bước giữa việc đọc và quảng cáo là một chỗ mà nhãn có thể sai. Một bong bóng bỏ qua các bước đó. AdBubbles ghép một từ trên trang mà người đọc đang xem với nhà quảng cáo đã mua từ đó, không có bất kỳ phỏng đoán nào được lưu về người đọc.
Người đọc một trang cụ thể đã cho thấy họ đang tìm gì
Chỉ thị về Quyền riêng tư của châu Âu đã cho Avi Goldfarb và Catherine Tucker một phép thử khác cho cùng luận điểm này. Dữ liệu của họ đến từ 3,3 triệu người làm khảo sát, mỗi người đã được xem một trong 9.596 chiến dịch banner. Khi Chỉ thị hạn chế việc sử dụng dữ liệu và theo dõi, hiệu quả giảm khoảng 65 phần trăm.3 Các trang có nội dung tổng quát như dịch vụ tin tức mất nhiều hơn các trang có nội dung chuyên biệt như trang du lịch và nuôi dạy con. Các tác giả viết: “Khách hàng tại các trang web du lịch và nuôi dạy con đã tự xác định mình thuộc một thị trường mục tiêu cụ thể,” nên các trang đó ít cần dữ liệu duyệt web hơn để nhắm mục tiêu quảng cáo.
Kaifu Zhang và Zsolt Katona định nghĩa quảng cáo theo ngữ cảnh là hiển thị quảng cáo “dựa trên nội dung mà người tiêu dùng xem, khai thác khả năng rằng sở thích nội dung của người tiêu dùng phản ánh sở thích sản phẩm của họ.”4 Một trang web về nuôi dạy con là ngữ cảnh ở quy mô một trang web; một từ trong bài viết là ngữ cảnh ở quy mô một câu. Người đọc đã đến được đoạn văn có cụm “convertible car seat” (ghế ô tô trẻ em chuyển đổi) đã thu hẹp khán giả hơn bất kỳ nhãn cấp trang web nào có thể làm, mà không ai cần ghi lại họ là ai.
Người mua doanh nghiệp được xác định bởi bài viết, không phải bởi hồ sơ của một nhà cung cấp
Nghiên cứu của Neumann kiểm tra các thuộc tính người tiêu dùng: giới tính, tuổi và sở thích giải trí. Nó không kiểm tra chức danh công việc và quy mô công ty, những thứ mà khán giả doanh nghiệp được bán theo, và chúng tôi chưa tìm thấy thử nghiệm thực địa nào đã công bố làm điều đó. Người đọc một bài viết chuyên ngành hoàn toàn không cần hồ sơ. Một người đang đọc về lọc dung dịch làm mát cho trung tâm gia công đã xác định ngành nghề và vấn đề của họ chính xác hơn một trường chức danh công việc có thể làm, chỉ bằng cách mở trang đó.
Anja Lambrecht và Catherine Tucker đã tìm thấy một mô hình liên quan trong tiếp thị lại (retargeting), cách làm hiển thị cho một người đúng sản phẩm họ đã xem trước đó. Trong thí nghiệm thực địa của họ, “quảng cáo tiếp thị lại động nhìn chung kém hiệu quả hơn quảng cáo chung tương đương.”5 Quảng cáo cụ thể chỉ ngừng kém hiệu quả khi việc duyệt web sau đó, chẳng hạn truy cập các trang đánh giá, cho thấy sở thích của người đó đã thay đổi. Việc đọc là tín hiệu; lượt xem sản phẩm được lưu lại thì không.
Giả sử một công ty bán hệ thống hút bụi cho các xưởng gỗ nhỏ. Trên AdBubbles, công ty sẽ mua các từ “dust collector” (máy hút bụi) và “shop air quality” (chất lượng không khí xưởng) trên các trang web mà công ty chỉ định. Trong tháng dương lịch đó, công ty sẽ là nhà quảng cáo duy nhất cho các từ đó trên các trang web đó. Bong bóng của công ty chỉ mở ra khi người đọc di chuột lên hoặc chạm vào một trong những từ đó trong một bài viết.
Hầu hết người đọc cho rằng họ bị theo dõi và ít người cảm thấy mình kiểm soát được
Trung tâm Nghiên cứu Pew đã hỏi 4.272 người trưởng thành tại Mỹ vào tháng 6 năm 2019 rằng họ cho rằng mình bị theo dõi đến mức nào. Kết quả cho thấy 72 phần trăm cảm thấy tất cả, gần như tất cả, hoặc phần lớn những gì họ làm trực tuyến hoặc trên điện thoại đều bị các nhà quảng cáo, công ty công nghệ hoặc các công ty khác theo dõi.6 Đến tháng 5 năm 2023, trong một cuộc khảo sát 5.101 người trưởng thành, 73 phần trăm cho biết họ có ít hoặc không có quyền kiểm soát đối với những gì các công ty làm với dữ liệu của họ.7
Một nhà quảng cáo tiếp cận người đọc ngách qua các từ trên trang không dính dáng gì đến điều đó. AdBubbles không đặt cookie, không lưu mã nhận dạng và không thu thập dữ liệu cá nhân của người đọc. Bảng điều khiển của nhà quảng cáo hiển thị lượt xem trang, lượt mở bong bóng và lượt nhấp theo từng từ khóa, từng trang web, từng ngày, và không bao giờ hiển thị đó là ai. Chính sách quyền riêng tư cũng nói như vậy.
Khi trang không nói gì về người đọc, hồ sơ là tín hiệu duy nhất
Nhắm mục tiêu theo nhân khẩu học vẫn làm được điều mà một trang không thể làm, và hai nghiên cứu thực địa cho thấy ở đâu. Những tổn thất lớn nhất của Goldfarb và Tucker là trên các trang tin tức tổng quát, nơi mà họ gọi là “nơi việc nhắm mục tiêu không dựa trên dữ liệu đặc biệt khó thực hiện.”3 Neumann và các đồng nghiệp loại trừ các vị trí có giá cao hơn khỏi kết luận của họ rằng khán giả mua về không mang lại lợi nhuận, và phân khúc theo sở thích của họ hoạt động tốt hơn chọn ngẫu nhiên.1 Một sản phẩm mà không ai đọc về trước khi mua, hoặc một người mua được xác định bởi một giai đoạn cuộc đời mà không bài viết nào nhắc đến, không cho quảng cáo dựa trên từ ngữ thứ gì để gắn vào.
Một từ không xuất hiện trên trang nào trong mạng lưới thì không thể được mua trên đó. AdBubbles không chọn ai được xem quảng cáo, không theo dõi người đọc từ trang hay trang web này sang trang khác, và không hứa hẹn kết quả, như bảy bước mô tả. Lập chiến dịch không tốn gì, và trước khi trả tiền, nhà quảng cáo thấy được với mỗi từ có bao nhiêu trang web chứa nó và lượt xem trang ước tính hằng tháng. Như vậy là đủ để biết người mua của một doanh nghiệp có đang đọc về nó hay không.