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30%的Facebook广告定位不准确或不相关！！！

小象出海
小象出海
2881
2022-04-01 19:26
2022-04-01 19:26
2881
小象出海
 Facebook 的广告定位选项到底有多准确？

该平台近年来因其错综复杂的受众定位流程而成为最受公众喜爱的软件，该流程根据应用内活动了解您的特征和兴趣，然后将这些信息汇集到其广告定位引擎中，使品牌能够向参与度最高的人展示他们的产品，通过其各种显示选项接受观众。
据报道，政治活动家利用这一点来影响选民的意见，品牌已经能够根据他们甚至可能没有意识到他们对自己感兴趣的事情来定位用户。一些研究甚至表明，Facebook 比朋友或家人更了解你——但实际上，Facebook 广告定位选项的实际准确率是多少，误报对广告支出的影响是什么？
这就是北卡罗来纳州立大学的一个团队试图找出的答案，他们通过一项新研究检查了 Facebook 兴趣跟踪的具体表现，以及它如何为每个用户分配行为和主题。
他们的主要发现——大约30% 的 Facebook 推断兴趣不准确或不相关，这可能对广告支出产生重大影响。
正如研究中所解释的：
“为了深入了解 Facebook 如何从用户的 Facebook 活动中产生兴趣，我们通过创建新账户和系统地执行大量计划活动来进行受控实验。我们发现 33.22% 的推断利益不准确或不相关。为了了解我们的研究结果是否适用于大量且多样化的样本，我们进行了一项用户研究，我们从世界不同地区招募了 146 名参与者（通过 Amazon Mechanical Turk）来评估 Facebook 推断出的兴趣的准确性。我们开发了一个浏览器扩展程序来从他们自己的 Facebook 账户中提取数据，并根据这些数据提出问题。我们的参与者报告了与我们在对照实验中观察到的相似范围（29%）的不准确性。”
值得注意的是，这是一个规模相对较小的学习池——Facebook 拥有超过29 亿的月活跃用户，因此一组 146 名测试对象只是一小部分。
但它以过程为中心，但结果可能仍然存在——正如这里所指出的，在第一个元素中，研究人员围绕 Facebook 如何根据活动来归因兴趣进行了包含测试，实验配置文件从空白开始，这意味着他们没有特定的兴趣附加到首先。
“研究人员在 Facebook 上创建了 14 个新用户账户。研究人员控制每个账户的人口统计数据和行为，并跟踪 Facebook 为每个账户生成的兴趣列表。这个实验让我们能够看到哪些活动与 Facebook 推断兴趣相关，这里的关键发现是 Facebook 采取了一种激进的方法来推断兴趣——即使是像滚动页面这样简单的事情也会导致 Facebook 确定用户有对那个主题感兴趣。”
当然，每个人都知道 Facebook 会跟踪您在应用程序中所做的一切，但根据这项研究，即使是最小的动作也会导致您的广告定位配置文件出现推断，从而导致定位不准确。
研究人员还指出，Facebook 的系统通常不区分正面和负面互动，这也可能导致不准确。
“例如，我们在哈利波特页面上发表了负面评论，并收到了对哈利波特和丹尼尔拉德克利夫（哈利波特电影的男主角）的兴趣。”
该研究还表明，有时，Facebook 的系统会错误地将实体归类：“例如，在访问苹果（科技公司）页面时，苹果（水果）被推断为一种兴趣。”
在这种类型的匹配中会有不同程度的错误，这些只是您的兴趣有时会在应用程序中被错误分配的一些示例——这可能并不过分令人惊讶，但不准确结果的规模值得注意。
这可能是因为 Apple 的 ATT 更新吗？
由于 Facebook 失去了数据洞察力，随着越来越多的用户因 Apple 的 ATT 提示而将其从 iOS 上的跟踪中切断，Facebook 现在可能更加重视应用内信号来推动其受众细分。我们没有这方面的比较数据，因为这项研究的大部分是在 Apple 的 ATT 警报（2021 年 4 月）实施之后进行的，但这可能是另一个因素，这可能会扭曲 Facebook 的跟踪。
但无论哪种方式，这是一个有趣的考虑。到目前为止，Facebook 的数据收集机器一直被视为有史以来最全面的跟踪系统和强大的受众定位引擎。但是，如果 1/3 的时间不准确，那就令人担忧了，这可能会降低广告效果。那你怎么办呢？好吧，作为广告商，您无能为力。
使用 Lookalike Audiences 和类似匹配应该会根据一系列因素提高准确性，而不是单一主题匹配 - 但实际上，您信任 Facebook 的系统来推动最佳结果，这意味着如果归因中存在错误，这会影响你的表现。
Meta 一直在努力改进这方面的系统，最近的反馈是 Facebook 广告定位和性能正在改善，因此这些错误也可能会随着时间的推移而得到解决。但这实际上归结为跟踪您的广告效果，并根据您看到的结果进行优化。Facebook 广告需要一个学习阶段以最大限度地提高性能，能消除这样的误报。
但无论哪种方式，这都是一项有趣的研究，它可以为您的广告系列表现提供额外的洞察力。

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