{"id":13466,"url":"\/distributions\/13466\/click?bit=1&hash=891d339b00b86120568ea8e4296ded112a42876a976e2fd335004400f35cbd30","title":"\u0427\u0442\u043e \u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u044f\u0442, \u0447\u0438\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0438 \u043a\u0443\u0434\u0430 \u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 \u0432\u0430\u0448\u0438 \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b?","buttonText":"\u0423\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c","imageUuid":"24bb823c-c595-5fc8-be0f-fba9e89237c2","isPaidAndBannersEnabled":false}
Соцсети
Assel

«Около 30% таргетинга по интересам в Facebook проходит мимо своей ЦА»

Именно к такому выводу пришли участники исследования в North Carolina State University (NCSU). В исследовании говорится, что для того, чтобы понять, как Facebook генерирует данные по интересам, исходя из активностей пользователей, были созданы новые аккаунты и на каждом выполнялось множество определенных действий. Так, было обнаружено, что 33,2% предполагаемых системой интересов были неточными или нерелевантными. Чтобы убедиться в верности эксперимента, исследователи решили сделать выборку более расширенной и разнообразной, набрав 146 участников через Amazon Mechanical Turk из разных точек мира.

Команда NCSU разработала расширение для браузера, извлекающее данные из собственных учетных записей Facebook и задавать на их основе вопросы пользователям. Участники эксперимента по итогам сообщили о том же диапазоне неточности (29%), что подтверждает корректность данных в ранее проведённых контролируемых экспериментах.

Понимая, что исследовательская база для соцсети с 2,9 млрд активными пользователями мизерна, исследователи решили продолжить эксперимент. Было создано 14 новых аккаунтов, каждый из которых контролировался в ведении с демографической и поведенческой точки зрения. Это помогло лучше понять, что Facebook берет ассоциировать за пользовательские интересы и ключевой находкой здесь стало то, что платформа придерживается агрессивного подхода в логическом выведении интересов – даже простой скроллинг страницы считывается, как заинтересованность пользователя в подобного рода контенте.

Всем известный факт, что приложения следят за поведением пользователей и Facebook не исключение. Но как показали результаты исследования, даже малейшие действие может быть засчитано в список интересов, что в последствие делает таргетинг некорректным.

Любопытный факт, который также обнаружили в ходе эксперимента – система не различает негативное взаимодействие от позитивного, что также может влиять на точность таргета. К примеру, негативно откомментировав публикации на странице Гарри Поттера, пользователи видели у себя в новостной ленте рекламу Гарри Поттера и Дэниэля Рэдклиффа. Также, после посещении страницы Apple, в ленте появлялась реклама яблок (система не различает значения и смыслы слов).

Возможно, данные неточности отчасти связаны с тем, что в 2021 году Apple изменила политику отслеживания действий пользователя, что уменьшило количество получаемых данных для Facebook. Но в чем тогда причина неточностей для пользователей андроид?

Как же быть? В качестве решения для предотвращения потери 1/3 бюджета не на ту ЦА, можно воспользоваться запусками таргета на look-alike аудиторию, что должно минимизировать несоответствия.

В любом случае, Meta всегда усердно работала и работает над совершенствованием своих сервисов, и я надеюсь, что в ближайшем будущем все погрешности будут исключены, а таргет будет приносить больше лидов и делать бренды счастливее 😊

А сталкивались ли вы с нерелевантным объявлением в соцсетях?

Источник: socialmediatoday.com

0
Комментарии
Читать все 0 комментариев
null