211service.com
De merkelig spesifikke filtrene kampanjer bruker for å mikromålrette deg
Pexels
Nyhetene: De NYU Ad Observatory ga ut nye data denne uken om inndataene Trump og Biden-kampanjene bruker for å målrette målgrupper for annonser på Facebook. Det er et virvar av brede og spesifikke egenskaper alt fra ekstremt brede (alle brukere mellom 18-65 år) til spesielle egenskaper (mennesker med interesse for Lin-Manuel Miranda). Kampanjer bruker disse filtrene – vanligvis flere på hver annonse – for å sende annonser til segmenter av Facebook-brukere i forsøk på å overtale, mobilisere eller samle inn penger. Dataene viser at begge kampanjene har investert tungt i personlighetsprofilering ved bruk av Facebook, lik taktikken Cambridge Analytica hevdet å bruke i 2016. Den viser også hvor personlig målretting kan være: kampanjer er i stand til å laste opp lister over spesifikke individuelle profiler de ønsker å målrette mot. , og det er tydelig fra studien at dette er en veldig vanlig praksis.
Biden-kampanjeannonse opprettet med filteret 'interessert i: Lin-Manuel Miranda'
Slik fungerer målrettede annonser: Kampanjer skaper velgeroppsøkende strategier ved å bruke modeller som knuse data og spytte ut spådommer om hvordan folk sannsynligvis vil stemme. Ut fra dette identifiserer de hvilke av disse segmentene de håper å samle inn penger fra, overtale eller delta i valglokalene. Facebook gir i mellomtiden annonsører et sett med måter å målrette mot disse brukerne, inkludert grunnleggende demografiske filtre, en liste over brukerinteresser eller muligheten til å laste opp en liste over profiler. (Facebook lager listen over emner som brukere kan være interessert i basert på vennene deres og atferd på nettet.) Kampanjer bruker personlighetsprofiler for å matche segmentene deres til Facebook-interessene.
Når kampanjer laster opp lister over spesifikke brukere, er det imidlertid mye mindre klart hvordan de har identifisert hvem de skal målrettes mot og hvor profilnavnene kom fra. Kampanjer kjøper ofte lister med profilnavn fra tredjeparter eller lager listene selv, men hvordan en kampanje matchet en velger med en Facebook-profil er uutholdelig vanskelig å spore.
Trump-kampanjeannonse opprettet med filteret 'interessert i: Barstool Sports'
Dataen: Dataene er ikke uttømmende eller representative, da de kommer fra rundt 6500 frivillige som har valgt å last ned Ad Observatory-plugin . Facebook publiserer ikke disse dataene, så frivillig deling er det eneste vinduet inn i denne prosessen. Det betyr at det er vanskelig å gjøre en rettferdig sammenligning mellom kampanjene eller ta en bred titt på hva de gjør. I samarbeid med Ad Observatory-teamet klarte vi å trekke ut noen eksempler på filtre og annonsesammenkoblingen som ble levert til den målrettede målgruppen, inkludert i denne historien. Du kan utforske resten av dataene på nederst på dette dashbordet .
Slik tolker du det: NYU-forskerne sier at det er noen innsikter å hente. For det første er det klart at kampanjer fortsetter å eksperimentere og investere i målrettede reklamekampanjer på Facebook. Forskerne sa også at annonser laget med tilpassede lister hadde en tendens til å bli brukt til overbevisende meldinger. Det er uklart nøyaktig hvorfor dette er, men det er en lukrativ industri rundt å finne og sende meldinger til velgere som kan overtales.
De fleste av annonsene som ble opprettet ved hjelp av de spesifikke filtrene rundt interesser var ment for pengeinnsamlingsformål, men ikke utelukkende. Innsamlingsannonser er målrettet mot støttespillere, så det kan hende at kampanjer har mer sofistikerte modeller (og bedre data) når det gjelder interessene og personlighetene til deres egne støttespillere.
Biden-kampanjeannonse ved hjelp av et filter for «Kjønn: kvinne»
Trump-kampanjeannonse målrettet mot en tilpasset målgruppe av brukere i North Carolina lastet opp av 'DT Client Services LLC'
Hva dette betyr for politisk mikromålretting: I 2016 ble Cambridge Analytica anklaget for å bruke Facebook-data for å lage personlighetsprofiler til potensielle amerikanske velgere. Den hevdet å identifisere de personene som sannsynligvis ville bli overtalt til å stemme på Trump på grunnlag av denne personlighetskartleggingen. Det er ingen bevis for at det fungerte, men Laura Edelson, en ingeniør ved Ad Observer, sa at jeg faktisk ikke vet om noen bevis på at det ikke er effektivt heller. Hun bemerket at det kan være ineffektivt og fortsatt skadelig. Den kontinuerlige investeringen i denne typen profilering og segmentering indikerer at denne typen datadrevet, storskala mikromålretting bare har vokst og blitt mer mainstream.
Biden-kampanjeannonse opprettet ved hjelp av filteret 'interessert i: NPR og/eller det demokratiske partiet i Florida'
Trump-kampanjeannonse laget med filteret 'interessert i: Humor for menn'
Hva nå: Vi kan kanskje ikke få denne typen innsikt mye lenger: The Wall Street Journal rapporter at Facebook har skrevet til forskerne bak Ad Observatory og advart dem om at prosjektet er i strid med vilkårene. Fordi verktøyet skraper data fra nettstedet, hevder rapporten, sa den sosiale medieplattformen at prosjektet må stenges og all data slettes, ellers kan NYU 'bli gjenstand for ytterligere håndhevelsestiltak.' Forskere har lenge hevdet at Facebook begrenser synligheten til aktivitet på nettstedet: CrowdTangle, et av hovedverktøyene for å måle aktivitet på Facebook, ble kjøpt opp av Palo Alto-selskapet i 2016.