Gezielt und getroffen

Manchmal ist es schon wunderlich, welche Vorschläge und Werbeanzeigen angezeigt werden.

GänsefüsschenKönnen die Gedanken lesen? Wissen die, was ich auf dem Rechner habe oder werde ich vielleicht sogar ausspioniert?

Ich kann Sie beruhigen, nichts davon ist der Fall. Aber wie funktioniert dann die personalisierte Werbung bei Facebook, Google, Amazon & Co?

Wie werden werberelevante Daten ausgewertet?

Viele haben den Eindruck, dass die Datenkrake Facebook über Ihre gesamte Online-Bewegung Bescheid weiß. Das ist natürlich nicht der Fall. Nur das, was Sie innerhalb von Facebook tun, fließt auch in die Personalisierung der Werbung mit ein. Natürlich auch via Chat und Privatnachricht. Hier werden Schlüsselbegriffe ausgewertet, mit denen wiederum die Verschlagwortung der Werbeanzeigen abgeglichen wird. Das Targeting der Anzeigen ist jedoch nicht in Facebooks Hand, das bestimmen die Auftraggeber der jeweiligen Werbeanzeigen selbst. Bei den „empfohlenen Beiträgen“ funktioniert das nach denselben Algorithmen.

Aber nicht nur Texte werden registriert und ausgewertet, auch Bildmaterial gibt Aufschluss über die Vorlieben von uns Usern. Nicht nur die Facebook-Gesichtserkennung, die zunächst ein großes Hallo auslöste, sondern auch eine einfache Ähnlichkeitssuche, die anhand von Bildaufteilung, Farbwerten und geometrischen Formen  Bildmaterial abgleicht und optisch Ähnliches anzeigt. Schlimmer geht's nimmerDas kann manchmal kuriose Blüten treiben wie hier die Bildähnlichkeit zwischen dem angezeigten Beitrag der Userin in einer offenen Gruppe und der angezeigten Werbung für mich als Betrachterin.

Für Suchmaschinen, insbesondere Google, ist Facebook allerdings geschlossen, das ist einer der großen Kritikpunkte. Ebenso für Bing, der Kooperationspartner von Facebook ist.

Und wenn wir vermeintlich außerhalb Facebooks sind?

Wie bereits erwähnt, kann Facebook nur die Online-Bewegungen aufzeichnen und auswerten, die innerhalb Facebooks stattfinden.

GänsefüsschenWieso aber bekomme ich aber plötzlich vermehrt Werbung von Möbelherstellern? Als ich gestern nach einem Schuhschrank gegooglet habe, hatte ich die Facebookseite doch gar nicht offen. Also doch ein Ausspionieren meiner Google-Suche?

Nein. Keine Sorge! Das ist natürlich nicht der Fall. Wie das zustande kommt, ist ganz einfach: Viele Seitenbetreiber – so auch wir – haben auf ihren Webseiten oder in ihrem Produktangebot sogenannte „Like-Buttons“ oder „Share-Buttons“. Diese Social Plugins werden von Facebook kostenlos zur Verfügung gestellt, und sollen die Verbreitung des eigenen Angebots erleichtern. An sich eine tolle Sache. Was viele nicht wissen ist, dass durch diese Buttons eine unsichtbare Standleitung zu Facebook aufrechtgehalten wird. Besuchen Sie also den Möbelshop, der einen Facebook-Button eingebunden hat, wird Facebook das erfahren. Und klicken Sie beim stylischen Schuhschrank auf „gefällt mir“, dann wird das registriert und ausgewertet, denn es findet technisch gesehen innerhalb von Facebook statt.

Ebenso verhält es sich mit den Online-Bewegungen, die bei anderen Diensten unternommen werden, bei denen sich mit Facebook-Zugangsdaten eingeloggt werden kann. Das trifft mittlerweile auf eine ganze Menge Dienste zu, nahezu jeder Online-Shop bietet diese praktische Möglichkeit an. So erspart man der Kundschaft den lästigen Registrierungsprozess und setzt damit die Kaufhemmung weiter herab. Aber auch hier tut Facebook das nicht uneigennützig, denn durch den Einblick in unser Online-Verhalten profitiert der Dienst erheblich.

Auch in diesem Fall betrifft es lediglich die Online-Bewegung, nicht die Inhalte, die Sie eingeben. Nutzen Sie also den Yahoo-Chat, nachdem Sie sich mit Ihren Facebook-Zugangsdaten bei Yahoo eingeloggt haben, erfährt Facebook, dass und welche Yahoo-Dienste Sie nutzen und wertet diese Information entsprechend aus. Was Sie in diesem Chatverlauf jedoch schreiben, bleibt Facebook verborgen und kann nicht entsprechend in die Auswertung einfließen. Zumindest nicht seitens Facebook, dafür aber natürlich seitens Yahoo Yahoo! Emoticon

Und was ist mit den anderen Empfehlungen?

Die Empfehlungen von Warenhäusern wie Amazon funktionieren weniger aufwändig, aber ebenfalls nur intern. Hier wurden zunächst nur Produkte empfohlen, die Menschen, die dieselben Produkte gekauft haben, ebenfalls  kauften. Das war eine ziemlich simple Art der Verknüpfung.

Inzwischen ist das Empfehlungssystem ausgereifter. Die inzwischen patentierte Technologie hört auf den Namen Content personalization based on actions performed during a current browsing session oder einfach kurz US20050102202 und funktioniert nach dem Prinzip des kollaborativen Filterns (engl. collaborative filtering).

Die Datengrundlage dieser Technik basiert nicht auf Produkteigenschaften, sondern auf die individuellen Präferenzen anderer Kunden mit gleichen Interessen: Ein aktiver Kunde bewertet mittels impliziter (Surfverhalten, Kaufbeobachtungen) oder expliziter Datenerhebung (Fragenbögen, Skalenbewertung) einen bestimmten Artikel, der in diesem Fall dessen Präferenzprofil entspricht. Daraufhin werden die Präferenzprofile aller  Kunden aus den Stammdaten vom Empfehlungssystem auf Ähnlichkeit zum Präferenzprofil des aktiven Kunden verglichen und die Artikel empfohlen (sog. Proximitätsberechnung), die „ähnliche“ Kunden (sog. Mentoren) bereits in diesem Zusammenhang gekauft und als gut bewertet haben.

Am ausgefeiltesten ist das System wohl bei Google, die jegliche Browserbewegung auswertet, falls der hauseigene Browser Chrome verwendet wird. Auch unzählige andere Dienste kommen aus der Google-Schmiede, die wohl den meisten Usern nur als Suchmaschine ein Begriff ist. Das geht dann schon in Richtung Semantic Web

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