Начало

Реклама, базирана на наблюдение

     В цифровия свят всеки наш клик, всяко наше действие, дори всяко движение в уеб пространството може да бъде проследено, анализирано и използвано за предоставяне на персонализирана реклама. Поведението ни в онлайн средата представлява информационно злато за компаниите, които събират и продават нашите данни, за да се реализират продажби на стоки и услуги. С развитието на изкуствения интелект персонализираните реклами навлизат все повече в живота на хората и това поставя сериозни етични въпроси на дневен ред.

    В Активни потребители вярваме, че е жизненоважно всеки потребител да бъде информиран и способен да ограничи рисковете от онлайн наблюдението. С настоящата статия ще разясним какво точно означава "реклама, базирана на наблюдение", по какъв начин влияе на нас и как можем да се защитим.

Какво е реклама, базирана на наблюдение, и какво е потребителски профил?

    Рекламата, базирана на наблюдение, е маркетингов метод, който използва събрани данни за поведението на потребителите в интернет, за да предостави персонализирани реклами. Основава се на принципа, че ако знае предпочитанията, интересите и поведението на потребителите, може да предложи реклами, които са по-релевантни и атрактивни за потребителите. Целта на този подход е да се увеличи вероятността потребителите да реагират на рекламите и да закупят продукта или услугата. Всеки един от нас има създаден профил в сървърите на отделните компании, като именно тези компании знаят повече за нас от близките ни.

Потребителски профил

    Потребителският профил за рекламиране е динамичен модел, създаден от рекламодателите, за да събере на едно място уникалните характеристики на индивидуални потребители или групи от потребители. В този профил се включват различни данни, събрани от поведението на потребителя в онлайн средата, включително предпочитания, интереси, демографски данни, история на преглеждане и други. Основната цел на създаването на този профил е да се предостави по-персонализирано и целево рекламиране, което е по-вероятно да привлече вниманието на конкретния потребител и да предизвика желаното действие - кликване на реклама, покупка на продукт и други.

    Алгоритмите за машинно обучение играят ключова роля в създаването на потребителски профили, като анализират големи количества данни и откриват скрити модели, тенденции и свързаности. Например, ако даден потребител редовно посещава уебсайтове свързани с пътувания и активно гледа видеа за туризъм, той би могъл да бъде категоризиран в профила "любители на пътуванията". Следователно, рекламодателите биха могли да насочат реклами за организирани пътувания, хотели или авиокомпании към този потребител, тъй като те биха били по-вероятно отговарящи на неговите интереси. Така потребителският профил за рекламиране позволява рекламодателите да правят своите рекламни кампании по-ефективни и релевантни за правилните хора.

    Одисеята с профилирането на потребители обаче не приключва просто със събирането им. За да станат тези данни полезни, те трябва да бъдат анализирани и интерпретирани, а тук е мястото, където алгоритмите за машинно обучение играят ключова роля. Алгоритмите могат да откриват модели и тенденции в големи набори от данни, често по начини, които човешките анализатори не са способни да открият. Свидетелство за това са рекламите, които са ни предоставяли наистина нужни продукти.

Какво се следи?

• Устройството, с което се сърфира в интернет

Събира се информация за характеристиките на устройството, което потребителят използва за достъп до интернет, включително марката, модела и операционната система. В зависимост от устройството може да се направи заключение за потребителя, че е вероятно да закупи определен тип стока, например ако е „iPhone“, потребителят може да получава повече реклами за продукти на Apple.

• Социални медии

    Основна роля играят и социалните медии, откъдето се събира информация за интересите на потребителите, хобитата, образованието и работата им. Интеракциите с други потребители, коментирането на определени теми и страници също е ценна информация за рекламодателите.

    Рекламодателите използват социалните медии за насочване на рекламни съобщения към конкретни групи от потребители на базата на тяхното поведение, предпочитания и интереси, които могат да бъдат извлечени от техните действия и взаимодействия в рамките на платформата. Например, ако потребител често коментира публикации, свързани с градинарство, той може да получи реклами за градински инструменти и растения.

    Някои социални медии като Facebook, твърдят, че не продават личните данни на потребителите на трети страни. Вместо това, те предоставят на рекламодателите възможност да насочват реклами към определени демографски групи или групи на основата на интереси, без да разкриват индивидуална информация за тези потребители. Въпреки това, този подход все още създава въпроси за поверителността и сигурността на данните. 

• Онлайн покупки

    Данните за покупките са едни от най-ценните източници на информация за рекламодателите, защото директно отразяват потребителските предпочитания и навиците на потребителите. Те могат да включват информация за видовете продукти или услуги, които потребителят купува, кога и колко често прави покупки, колко е готов да похарчи и в кои дни е по-склонен да го направи, какъв е неговият бюджет за покупки и още много други.

    С анализ на събраните данни се идентифицират модели и тенденции в поведението на потребителя, като се използват впоследствие за създаване на персонализирани рекламни съобщения, които съвпадат с потребителските предпочитания и очаквания. Например, ако данните показват, че потребител често купува био продукти, той може да получи реклами за био продукти или услуги, свързани със здравословен начин на живот, уреди за по-здравословен живот, програми за хранене, фитнес програми и други.

    Освен това, данните за покупките могат да бъдат използвани за предвиждане на бъдещото поведение на потребителите. С изкуствен интелект може да се анализират историческите данни за покупките на потребителя, за да идентифицират поведенчески модели и да предвиждат какви продукти или услуги потребителят е най-вероятно да купи в бъдеще. Тези прогнози могат да бъдат използвани за подобряване на ефективността на рекламните кампании. Това „бъдещо предвиждане“ всъщност може да бъде начин за създаване на изкуствена нужда от предмети, като това ще донесе печалба на рекламодателите.

    Също така, данните за покупките могат да помогнат на рекламодателите да разберат какви фактори влияят на решенията на потребителите за покупка, като например цената, качеството, марката, удобството и др. Това позволява на рекламодателите да оптимизират своите стратегии и да предлагат по-атрактивни и подходящи предложения на своите потребители.

• Местоположение

    Данните за местоположението могат да играят ключова роля в рекламните стратегии. Те позволяват на рекламодателите да достигат до целевите аудитории по един много специфичен и персонализиран начин, в зависимост от това къде се намират потребителите.

    Един от начините, по които данните за местоположението могат да се използват в рекламата, е чрез гео-таргетиране. Това е методът на насочване на реклами към потребителите, базирани на тяхното географско местоположение. Тази техника може да бъде използвана за достигане до потребителите в определен град, област или държава, или дори в близост до конкретна локация, като магазин или ресторант.

    Също така, гео-таргетирането може да бъде използвано за насочване на реклами, базирани на местоположението на потребителите в реално време. Това може да бъде особено ефективно за насочване на специални оферти или реклами към потребителите, които са в непосредствена близост до конкретен бизнес или магазин.

    Данните за местоположението могат да се използват за създаване на синтезиран анализ за поведението на потребителите. Това може да включва информация за това къде и кога потребителите са най-активни онлайн, какви видове места посещават и какво поведение имат на различни местоположения. Тази информация може да бъде използвана за по-добро откриване на целевите аудитории и за създаване на по-ефективни рекламни стратегии.

• Други

    Изключително ценна е информацията за езика, който потребителят използва онлайн, както и за времето, което прекарва в интернет и времето на деня, през което е активен. Събира се също така информация за типа и жанра на съдържанието, което потребителят разглежда, както и информация за комуникацията и взаимодействието му с други потребители в онлайн средата.

    Всички тези данни (и още много други) заедно помагат за създаването на детайлен и цялостен потребителски профил, което в крайна сметка позволява на рекламодателите да предложат по-персонализирани и ефективни реклами.