«Який ти фрукт», або для чого насправді потрібні онлайн-тести

Ми даємо дозвіл на використання своїх персональних даних і навіть не здогадуємося про це. Нещодавній скандал з компанією Cambridge Analytica, яка «витягла» дані про 87 млн користувачів з Facebook показав, що у захисті персональних даних в інтернеті існує велетенська купа «дірок». І це зовсім не проблема однієї соціальної мережі.

Ретаргетинг та мікротаргетинг — не просто терміни рекламників, які не стосуються простих користувачів. Це системи рекламування, які стали частиною нашого життя і постійно впливають на наш вибір.

Тому не дивуйтеся, якщо вчора ви купували каблучку, а сьогодні вас переслідуватиме реклама весільних банкетів. Яким чином це відбувається та чому параноїкам не варто проходити онлайн-тести у Facebook — далі у статті.

Cookies — шлях із хлібних крихт до вашого гаманця

Кожен ваш клік у мережі нікуди не зникає. Браузери збирають про вас усю можливу інформацію — навіть якщо ви старанно видалятимете її.  

Cookies — це файли, які веб-сервери надсилають вашому браузеру слідом за сторінками, які ви відкриваєте. Так ці файли утворюють такий собі «гачок», щоб сторінка змогла зачепитися на вашому гаджеті. «Реп’яшків», як ще називають cookies, за час користування інтернетом на вашому приладі накопичується чимала кількість. Всі вони показують пошуковикам що саме ви шукаєте у мережі.

Така система була створена для того, щоб користувачі мали змогу заходити на улюблені сайти без постійних повторних реєстрацій.

Cookies використовують для роботи онлайн-банкінгів, інтернет-магазинів, соціальних мереж та багатьох інших сайтів. При чому, більшість із них попереджує своїх користувачів про використання «реп’яшків». Наприклад, так:

Завдання сookies — допомогти користувачам зекономити час при авторизації, однак зараз їх почали використовувати для ретаргетингу.

Ретаргетинг — це рекламний механізм, завдяки якому онлайн-реклама певної продукції направляється до користувачів, які уже цікавилися подібною продукцією на інших сайтах. Тому, якщо ви хоча б один раз погуглили нові кросівки — начувайтеся: інтернет-магазини переслідуватимуть вас зі своєю рекламою не менш як тиждень.

Якщо ви не хочете, щоб сookies накопичувалися на вашому пристрої — можете скористатися режимом «incognito», який видалятиме їх після кожної завершеної сесії. У вас також є можливість відмовитися від відправки «реп’яшків» взагалі — щоправда, деякі сайти без них працювати не будуть.

Трамп — король Big Data, або як у діру в безпеці Facebook прослизнула Cambridge Analytica

Скоріше за все, ви не раз проходили онлайн-тести на кшталт «Хто твоя тотемна тварина» або «Який колір волосся у твоєї майбутньої половинки». Facebook пропонує багато варіантів подібного дозвілля — аби тільки користувачі проводили побільше часу у соціальній мережі. 

Мікротаргетинг переслідує вас всюди, навіть якщо ви нечасто користуєтеся соціальними мережами. Це відносно новий вид таргетування реклами, основне завдання якого — підлаштуватися під вподобання конкретної групи користувачів.

При чому, найчастіше користувачі навіть не здогадуються, що їм намагаються щось прорекламувати: комерційне повідомлення можуть зашифрувати під звичайний контент, у який дуже обережно вмонтовано необхідний меседж.

Фактично, мікротаргетинг — це зброя для розповсюдження реклами, потрібно тільки зарядити патрони. Так компанія Cambridge Analytica знайшла лазівку в інформаційній безпеці FB і доволі вправно нею скористалася.

Cambridge Analytica — це британська приватна компанія, яка використовує методику глибинного аналізу для комунікацій у соціальній мережі під час виборчих кампаній. Зараз CA відома як компанія, яка допомагала вести комунікацію в інтернеті багатьом «сильним світу цього». У їх портфоліо — підтримка Дональда Трампа у президентських виборах, вплив на голосування виходу Великобританії з Європейського Союзу, а також сприяння у покращенні показників скорінгу для російської мережі «Сбербанк».

Ще у 2008 році Михайло Косинський — психолог із Кембріджського університету, який розробив основні алгоритми обробки даних для CA, з однокурсниками розробив додаток MyPersonality для Facebook. У цьому додатку кожному користувачеві було запропоновано пройти онлайн-тест на визначення типу особистості, заснованого на техніці OCEAN.

«Океан» — це диспозиційна модель особистості, що базується на 5 характеристиках, які власне і утворюють анаграму OCEAN. А саме — відкритість для нового досвіду (openness), сумлінність (conscientiousness), екстраверсія (extraversion), доброзичливість (agreeableness) та невротизм (neuroticism).

За притаманністю до тих чи інших емоційних станів тест виявляє психотип користувача.

Тобто, після проходження тесту у MyPersonality користувач отримував свій психологічний портрет, а автори тесту — особисті дані опитаних. Навряд чи онлайн-тести можна назвати розвагою: скоріше, користувачі проходять анкетування під назвою «Яку рекламу я б хотів отримувати». Таким чином, засновники проекту зібрали величезну кількість інформації про мільйони людей.

Пізніше Михайло Коcинський почав вивчати дії опитуваних і на Facebook: їх «лайки» та «репости», стать, національність, вік і місце проживання. Для цього було розроблено тест «Аpplymagicsauce», який на основі даних з соціальних мереж визначає тип особистості опитуваного. 

У Cambridge Analytica говорять, що менше ніж за 70 лайків можна зрозуміти, яка ви особистість, а з 250 лайків програма дізнається про вас навіть більше, ніж ваша мама. Cambridge Analytica має у розпорядженні понад 50 характеристик кожного користувача, який пройшов тест — хіба ваші друзі назвуть більше? 

На принципі онлайн-тестування будується і робота мікротаргетингу — отримавши максимальну кількість інформації, рекламодавці можуть найбільш точно віднести вас до того чи іншого кола споживачів. У свою чергу, розподіл споживачів поділяється на два методи — сегментацію і кластеризацію.

Сегментація — це метод розподілу споживачів на групи, під час якого параметр класифікації відомий завчасно, тобто обраний власне аналітиками. До початку роботи з даними у аналітиків є декілька різнобічних характеристик користувачів — наприклад, чоловіки до 40 років, які люблять червоне і автомобілі.

За даними характеристиками з величезного масиву даних ми можемо сформувати сегменти користувачів, схожих за своїми вподобаннями. А у сформовані сегменти можна таргетувати рекламу, яка, як стверджують аналітики, буде дієвою з ймовірністю до 90%.

Сучасні дослідники вважають метод сегментації консервативним. Він займає більше часу у порівнянні з кластерним методом, але у той же час має передбачуваний результат, готовий до подальшого використання.

З появою нейромереж з’явився новий метод обробки даних — кластеризація. Це зворотній до сегментації метод розподілу даних, у якому параметр класифікації визначає тільки штучний інтелект. І чим більше тренована нейромережа, тим краще вона виконає аналіз інформації.

Особливість кластеризації полягає у тому, що аналітики не задають ніякі параметри взагалі. Нейромережа сама поділяє масив даних на кластери за схожими, на її погляд, характеристиками.

Завдяки методу кластеризації можна зекономити велику кількість часу, яку аналітики зазвичай витрачають на визначення сегментів. Однак ніхто точно не може сказати, які категорії кластерів нейромережа створить у результаті. Серед отриманих даних аналітики ризикують не знайти жодного 40-річного поціновувача червоних автомобілів.

Однак, нейромережа може виявити абсолютно інші схожості, які не були враховані під час сегментації. Завдяки її роботі можна виключити суб’єктивний погляд на розподіл аудиторії — і це є головною перевагою методу кластеризації. Все-таки, людський фактор і досі вважається одним із найголовніших джерел похибок у дослідженнях.

Сегментація і кластеризація дозволяють аналітикам отримати чітке бачення споживацьких уподобань.

А завдяки нейромережам обробка Big data — не проблема, головне мати достатню кількість даних. Ось так той, хто має найбільший масив інформації, стає найвпливовішим у інформаційному просторі.

Поки що позиції інформаційних магнатів утримують 5 компаній — Amazon, Apple, Facebook, Google та Microsoft.

Але чи дійсно персоналізована реклама разом із Big Data може сколихнути світ, примусивши людей голосувати за Трампа і Brexit, чи на це впливають інші фактори?

Частково вплив таргетованого контенту відіграв свою роль у схваленні Brexit та перемозі Дональда Трампа. Але стверджувати, що мікротаргетинг був єдиним важелем у даній ситуації — надто поверхово. Цілком зрозуміло, що для впровадження подібних кампаній необхідні куди масштабніші заходи, ніж просто «реклама» в інтернеті.  

Нещодавній скандал Facebook, який допустив збір даних Cambridge Analytica призвів до масових невдоволень. Так зараз мережею поширюється флешмоб #DeleteFacebook, який підтримали Ілон Маск, Джим Керрі, Вілл Ферелл та багато інших. 

Чи виправдана така реакція — вирішувати вам.

З одного боку, всі ми ризикуємо опинитися в інформаційному вакуумі, який створюватимуть зацікавлені особи. І, можливо, майбутнє з мультсеріалу «Футурама», в якому рекламу транслювали прямо у сни, не таке вже й примарне.

З іншого боку, сучасні методи таргетування дають змогу використовувати інформацію про ті товари та послуги, яких ми потребуємо.

Хіба погано отримувати рекламу морозива тоді, коли ти його хочеш?