Facebook and other advertising platforms exploit users data for marketing purposes by allowing advertisers to select specific users and target them (the practice is being called micro-targeting). However, advertisers such as Cambridge Analytica have maliciously used these targeting features to manipulate users in the context of elections. The European Commission plans to restrict or ban some targeting functionalities in the new European Democracy Action Plan act to protect users from such harms. The difficulty is that we do not know the economic impact of these restrictions on regular advertisers. In this paper, to inform the debate, we take a first step by understanding who is advertising on Facebook and how they use the targeting functionalities. For this, we asked 890 U.S. users to install a monitoring tool on their browsers to collect the ads they receive on Facebook and information about how these ads were targeted. By matching advertisers on Facebook with their LinkedIn profiles, we could see that 71% of advertisers are small and medium-sized businesses with 200 employees or less, and they are responsible for 61% of ads and 57% of ad impressions. Regarding micro-targeting, we found that only 32% of small and medium-sized businesses and 30% of large-sized businesses micro-target at least one of their ads. These results should not be interpreted as micro-targeting not being useful as a marketing strategy, but rather that advertisers prefer to outsource the micro-targeting task to ad platforms. Indeed, Facebook is employing optimization algorithms that exploit user data to decide which users should see what ads; which means ad platforms are performing an algorithmic-driven micro-targeting. Hence, when setting restrictions, legislators should take into account both the traditional advertiser-driven micro-targeting as well as algorithmic-driven micro-targeting performed by ad platforms.


翻译:Facebook和其他广告平台将用户数据用于营销目的,让广告商选择特定用户并针对他们(这种做法被称为微目标化)。然而,剑桥分析分析公司等广告商恶意地利用这些目标设定功能在选举背景下操纵用户。欧盟委员会计划限制或禁止新的欧洲民主行动计划法案中的某些目标设定功能,以保护用户免受此类伤害。困难在于我们不知道这些限制对定期广告商的经济影响。在本文中,为了通报辩论情况,我们第一步是了解谁在Facebook上做广告以及如何使用目标设定功能。为此,我们要求890 U.S. 用户在其浏览器上安装一个监测工具,以收集他们在Facebook上收到的广告和关于这些广告被锁定目标的信息。通过将Facebook上的广告商与他们的链接In简介相匹配,我们可以看到71%的广告商是小型和中型企业,有200名员工或更少的员工,他们负责61%的广告和57%的广告评级。关于微目标化平台如何运行,我们发现,在微目标化平台上,我们更喜欢的是,只有32%的中标的客户才能成为一个真正的营销目标化战略。

0
下载
关闭预览

相关内容

《计算机信息》杂志发表高质量的论文,扩大了运筹学和计算的范围,寻求有关理论、方法、实验、系统和应用方面的原创研究论文、新颖的调查和教程论文,以及描述新的和有用的软件工具的论文。官网链接:https://pubsonline.informs.org/journal/ijoc
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年9月14日
Arxiv
19+阅读 · 2022年7月29日
Arxiv
46+阅读 · 2021年10月4日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员