Итак, насколько точны параметры таргетинга рекламы Facebook?
В последние годы платформа попала в заголовки газет благодаря сложному процессу таргетинга аудитории , который узнает о ваших чертах и интересах на основе активности в приложении, а затем направляет эту информацию в свой механизм таргетинга рекламы, позволяя брендам представлять свои предложения наиболее заинтересованным, восприимчивой аудитории с помощью различных вариантов отображения.
Сообщается, что политические активисты использовали это, чтобы повлиять на мнение избирателей . Бренды смогли ориентироваться на пользователей, основываясь на вещах, которые они, возможно, даже не осознавали, что они сами еще заинтересованы . Некоторые исследования даже предполагают, что Facebook знает о вас больше, чем друзья или семья , но на самом деле, какова фактическая степень точности вариантов таргетинга рекламы Facebook и каковы последствия ложных срабатываний для рекламных расходов?
Это то, что команда из Университета штата Северная Каролина стремилась выяснить с помощью нового исследования , в котором изучалась конкретная эффективность отслеживания интересов Facebook и то, как он распределяет поведение и темы для каждого пользователя.
Их основной вывод — около 30% предполагаемых интересов Facebook являются неточными или нерелевантными, что может иметь серьезные последствия для расходов на рекламу.
Как поясняется в исследовании :
« Чтобы получить представление о том, как Facebook формирует интересы на основе действий пользователя в Facebook, мы провели контролируемые эксперименты, создав новые учетные записи и систематически выполняя множество запланированных действий. Мы обнаружили, что 33,22% предполагаемых интересов были неточными или неуместными. Чтобы понять, верны ли наши результаты для большой и разнообразной выборки, мы провели исследование пользователей, в ходе которого мы набрали 146 участников (через Amazon Mechanical Turk) из разных регионов мира, чтобы оценить точность интересов, выведенных Facebook. Мы разработали расширение для браузера, позволяющее извлекать данные из собственных учетных записей Facebook и задавать вопросы на основе таких данных. Наши участники сообщили о том же диапазоне (29%) неточности, что и в наших контролируемых экспериментах».
Стоит отметить, что это относительно небольшой исследовательский пул — у Facebook более 2,9 млрд активных пользователей в месяц , поэтому группа из 146 испытуемых — лишь дробный элемент.
Но, тем не менее, результаты ориентированы на процесс — как отмечено здесь, в первом элементе исследователи провели комплексное тестирование того, как Facebook приписывает интересы на основе активности, при этом экспериментальные профили начинаются с пустого места, что означает, что у них не было конкретных интересов, привязанных к начинается с.
«Исследователи создали 14 новых учетных записей пользователей на Facebook. Исследователи контролировали демографические данные и поведение каждой учетной записи, а также отслеживали список интересов, созданный Facebook для каждой учетной записи. Этот эксперимент позволил нам увидеть, какие действия были связаны с тем, что Facebook сделал вывод об интересе, и ключевой вывод здесь заключается в том, что Facebook использует агрессивный подход к выводу об интересе — даже такая простая вещь, как прокрутка страницы, привела к тому, что Facebook определил, что у пользователя есть интерес. интерес к этому предмету».
Конечно, все знают, что Facebook отслеживает все, что вы делаете в приложении, но, согласно этому исследованию, даже малейшее действие может вызвать ошибку в вашем профиле таргетинга рекламы, что может привести к неточному таргетингу.
Исследователи также отмечают, что система Facebook часто не различает положительные и отрицательные взаимодействия, что также может привести к неточностям.
« Например, мы отрицательно прокомментировали страницу о Гарри Поттере и получили интерес к Гарри Поттеру и Дэниелу Рэдклиффу (ведущий актер в фильмах о Гарри Поттере)».
Исследование также показало, что иногда система Facebook неправильно атрибутирует сущности:
«Например, при посещении страницы Apple (технологическая компания) Apple (фрукты) рассматривалась как интерес».
В этом типе сопоставления могут быть разные степени ошибок, и это лишь некоторые примеры того, как ваши интересы иногда неправильно атрибуются в приложении — что, вероятно, не слишком удивительно, но масштаб неточных результатов заслуживает внимания.
Может ли это быть из-за обновления Apple ATT?
Возможно, что из-за того, что Facebook теряет понимание данных, поскольку все больше пользователей отключают его от отслеживания на iOS в результате подсказок Apple ATT, Facebook теперь уделяет больше внимания сигналам в приложении, чтобы вместо этого стимулировать сегментацию своей аудитории. У нас нет сравнительных данных по этому поводу, поскольку большая часть этого исследования была проведена после внедрения предупреждений Apple ATT (в апреле 2021 года), но это может быть еще одним действующим элементом, который может исказить отслеживание Facebook.
Но в любом случае, это интересное соображение. До сих пор машина для сбора данных Facebook считалась наиболее полной из когда-либо созданных систем отслеживания и мощным механизмом таргетинга на аудиторию. Но если это не точно в 1/3 случаев, это может привести к снижению эффективности рекламы.
Итак, что вы делаете по этому поводу? Ну, как рекламодатель, вы мало что можете сделать.
Использование Lookalike Audiences и аналогичного сопоставления должно повысить точность, основываясь на ряде факторов, в отличие от сопоставления отдельных тем, но на самом деле вы доверяете системам Facebook для получения наилучших результатов, а это означает, что если есть ошибки в атрибуции , что повлияет на вашу производительность.
Meta всегда работает над улучшением своих систем в этом отношении, и более поздняя обратная связь заключалась в том, что таргетинг и производительность рекламы Facebook улучшаются, поэтому также может случиться так, что эти ошибки со временем исправляются. Но на самом деле все сводится к отслеживанию эффективности вашей рекламы и ее уточнению на основе результатов, которые вы видите. Объявления Facebook требуют фазы обучения , чтобы максимизировать эффективность, и вы надеетесь, что в рамках этого она также отсеивает ложные срабатывания, подобные этому.
Но в любом случае это интересное исследование, которое может дать дополнительные сведения об эффективности вашей кампании.
