Реклама срещу препоръка

Как целенасочената реклама убива двигатели с препоръки за ваша сметка

Прекарали сте минута в търсене на подарък за племенницата си и от тогава виждате снимки на кукли навсякъде. Звучи ли ви познато?
Целевите рекламни услуги често се определят като двигатели с препоръки, за да се размие несъответствието между стимулите на бизнеса и хората. Това е толкова често, че повечето хора смятат препоръчителните услуги за рекламни платформи.
Нека да видим как целенасочената реклама се различава от механизма за препоръки и какво означава за потребителя: вие.

Намерение да закупите [Том Фишбърн]

Какво представляват препоръките и целенасочената реклама?

Първо, какво искам да кажа с препоръка? Това е доста просто: търсите нещо, което да отговаря на вашия личен вкус, да кажем музика. Използвате услуга, където можете да въведете вашите предпочитания, като Spotify. След това тази услуга предлага нови песни, които вероятно ще харесате, предвид предишните ви вкусове. Току-що получихте препоръки.

Препоръката има за цел да оптимизира вашето преживяване чрез доставяне на най-добрите артикули въз основа на вашите лични вкусове.

От друга страна, насочената реклама включва трети страни. Кажете рекламодател A продава обувки, а рекламодател B продава туристически пакети. Всеки от тях създава своята рекламна кампания и плаща на рекламни брокери, за да показват рекламите си. Рекламодател A използва DoubleClick на Google, а рекламодател B използва AppNexus. Вие посещавате уебсайт, продаващ рекламни карета, като DailyNews. След една десета от секундата тези рекламни брокери купуват историята на вашия браузър на пазара на данни и след това наддават, за да решат коя реклама ще се показва.
Ако DoubleClick плати най-много, ще видите красивите обувки. Ако AppNexus плаща най-много, ще видите евтините екзотични туристически пакети и ще помислите за следващите си празници.

Рекламата цели оптимизиране на печалбите на рекламодателя, издателя и трети страни въз основа на вашата история на сърфиране.
Събиране на лични данни [Маркетонист]

Нека за миг слизаме към гайките и болтовете По отношение на рекламата „рекламен брокер“ се нарича платформа за търсене (DSP). DSP се изплаща, когато щракнете върху рекламата, следователно тя изчислява офертите, за да увеличите максимално вероятността от щракване. Приликата с препоръката идва, когато DSP използва вашите лични данни, купени от платформата за управление на данни (DMP).

Най-големите DMP, като Oracle или Salesforce, знаят много за вашата възраст, за уебсайтовете, които посещавате, историята на търсенето ви, офлайн покупките или активността ви в социалните мрежи. Те използват скандални бисквитки за проследяване, за да събират данни навсякъде и да синхронизират всичките ви профили заедно. DSP използва тези данни, за да предвиди вероятността от щракване. Ето защо след търсене на обувки в Google, ще видите реклами за обувки сред вашите новинарски статии.

Онлайн реклама на трети страни [Уикипедия]

Различни технически рамки

Насочената реклама се различава значително от препоръката по три основни причини: данните, включени в тези подходи, прекалено опростяване на потребителските профили и изчислителни ограничения.

1. Неявна и явна обратна връзка

На първо място, системите за препоръки са интерактивни. Можете да коригирате предпочитанията си, за да промените това, което получавате. Такива услуги използват предимно явна обратна връзка.
Напротив, рекламните системи събират само неявни отзиви, често без да искат вашето разрешение. Виждането на изобилие от бебешко снабдяване през няколко седмици е разочароващо, когато просто си купихте подарък на новоприятия си приятел. Данните, получени чрез мълчалива обратна връзка, са далеч по-малко информативни, отколкото от интерактивен процес.
Като музикален експерт бихте ли могли да препоръчате добра музика за някого след кратък разговор за музика? Със сигурност. Бихте ли успели да го направите, като се има предвид само последните им търсения в Google? Не бих щракнал върху това.

2. Грубо гълъбово профилиране на потребителски профили

Втора основна разлика идва от броя на трети страни, участващи в процеса на офериране в реално време. Тъй като DSP (рекламни брокери) и DMP (платформи за данни) са различни предприятия, обработката на вашите данни е съществено отделена от препоръката в реално време. DMP не знае какви са актуалните рекламни кампании, когато компресира множеството си точки от данни в информативни очертания. Този процес води до прекалено опростена сегментация на потребителските профили в предварително дефинирани груби категории. Бихте ли се почувствали разбрани, ако искам да стереотипирам вашите вкусове само като изберете някои от следните 44 черти?

44-те потребителски сегмента на набора от данни на iPinYou [sic]

За DMP често е по-изгодно да трупате милиарди обобщения на потребителите, отколкото да харчите време и пари за събиране на задълбочени вкусови предпочитания за няколко души. DMP може да ви обозначи като „30 години мъже, които търсят обувки“, но те не знаят какъв вид обувки предпочитате, нито дали вашият приятел е използвал вашия компютър за това търсене.

3. Изчислителна способност

Третият технически контраст, който бих искал да отбележа, е изключително краткото ограничение във времето, наложено на DSP да подават оферти за рекламно каре: често по-малко от 100 ms. Това налага използването на изключително наивни алгоритми в сравнение с това, което могат да си позволят системите за препоръчване. Алгоритъмът за прогнозиране за офериране в реално време (RTB) обикновено избира рядко подмножество от 30-40 функции, където алгоритъмът за препоръка ще използва плътни представи с десетки милиони параметри.

В комбинация с опростеното обяснено по-горе, очевидно е, че общите двигатели с препоръки имат изчислителни порядъци на мощност по-големи от тези на RTB.

Играта за офериране в реално време [AdExchanger]

Какво означава за потребител

След като изложихме основните разлики, нека да видим как това се отразява на потребителското изживяване. Поради горните технически ограничения рекламите далеч не са съобразени с вкуса на потребителите. Перфектната статистика за доказване на този факт е, че средният брой кликвания върху реклама е по-малък от 1/1000. По същия начин средният брой реализации (например покупка, изтегляне) е по-малък от 1/20 000. Двигател с препоръки със само едно добро предположение някога 20 000 догадки не можаха да се погледнат в огледалото сутринта.

Тъй като те се заплащат с кликвания, онлайн рекламодателите използват добре познати методи, за да привлекат вниманието на незаинтересованите потребители: мигащи анимации, висок визуален контраст и звукови ефекти. Това очевидно вреди на онлайн изживяването и обяснява защо хората се втурват към софтуер за блокиране на реклами. eMarketer очаква 30% от интернет потребителите да използват такава през 2018 година.

Брой устройства, използващи софтуер за рекламен блок [PageFair]

Тази система за наддаване сама по себе си оказва влияние върху опита. Избраната реклама в крайна сметка е тази от DSP, която плаща най-много. Това, което потребителят вижда, е не само без значение, но и е силно пристрастен към богатите бизнеси. Инди-лентите или създателите на филми никога няма да бъдат рекламирани, когато се конкурират с големи индустрии, дори ако те са по-подходящ за вас.

В крайни случаи потребителите не виждат нищо, без скъпа рекламна кампания да плаща за това. Рекламните карета не са място за предлагане на хора да посещават този скрит парк, за който съседите ви са ви разказвали, или мъничкият обществен музей, който сте открили две години след като минавате всеки ден. За разлика от това, един добър двигател с препоръки, а не задвижван от печалбата, определено би ги взел, ако работи за вас. Особено безплатни артикули и дейности!

Нека възстановим доверието в двигателите с препоръки

Когато доверието е повредено, отношенията се променят завинаги. Нараняването на онлайн практиката ни прави все по-подозрителни към алгоритмичните предложения, които получаваме. Истинският механизъм за препоръки трябва да се интересува само от вас, индивида и да работи в най-добрия си интерес. Не бих се доверил на препоръки от платформа, предлагаща спонсорирани продукти или по-лошо, като продавам личните си данни на агенции на трети страни.

Представете си две бъдещи: едно, където рекламата печели и изскачащи потоци директно в оптичните ви нерви; второто, където AI е тук, за да ви помогне да откриете неща, които обичате. Кое бъдеще искате да участвате в изграждането?
Ето защо в Crossing Minds създаваме хай, интерактивен механизъм за препоръки за медии и развлечения, без всякакви пристрастия. Можете да се регистрирате тук, за да изпробвате алфа версията: милиони параметри, обучени сами, за да притежавате печалба!