Czy systemy rekomendacji powinny być zwolnione z ery post-śledzenia?

Wraz ze wzrostem znaczenia pierwszej strony danych dla marketerów i pośredników danych, zwiększona uwaga na “zamknięte” systemy gromadzenia danych naraża jeden z najbardziej gorących sektorów badań nad sztuczną inteligencją na kontrowersje i większą regulację.

Działania podejmowane przez firmy FAANG i producentów FOSS w ciągu najbliższych 12-18 miesięcy mają na celu zakończenie kultury śledzenia międzydomenowego, która ogarnęła systemy analityczne użytkowników w ciągu ostatnich dwudziestu lat, a która kulminowała w skandalach Cambridge Analytica i nieodwracalnym powszechnym żądaniem zwiększonej prywatności online.

Niezależnie od tego, czy wdrożenie spełnia ideał, oraz niezależnie od stopnia, w jakim bardziej ogólne systemy śledzenia (takie jak FLOC Google i SKAdNetwork Apple ) mogą załagodzić gniew konsumentów i zadowolić reklamodawców, nowa fala zainteresowania prywatnością użytkowników dotyczy tylko ekstrakcji danych międzydomenowych w “publicznym” kontekście, a nie w zamkniętych lub własnych środowiskach konsumentów, oraz w systemach rekomendacji, które napędzają zaangażowanie tam.

Dane bogate w ogrodach muranych

Platformy takie jak Netflix, Disney+, HBO Max, Roku i ekosystem Amazon (w tym Prime Video i rekomendacje produktów), które wykorzystują niestandardowe systemy rekomendacji oparte na maszynach, są wśród usług medialnych, które obecnie proliferują i umacniają się wraz z balkanizacją przemysłu streamingowego.

Wraz ze zmniejszaniem się gromadzenia danych stron trzecich, przewaga, którą posiadają więksi gracze streamingowi w zakresie dostępu do danych dotyczących użytkowników, wydaje się prawdopodobna do zainspirowania zazdrości i naśladownictwa, oraz odnowionego nacisku na ramy pierwszej strony jako sposób odzyskania hiper-personalizowanego targetowania z bardziej ogólnych nowych systemów analitycznych.

Jeśli tak się stanie, nie jest prawdopodobne, aby było to tak demokratyczne czy meritokratyczne, jak wcześniejsze kryteria przyjęcia, ponieważ największa korzyść przypadnie dostawcom z najbardziej rozległą siecią platform pierwszej strony; z wystarczającymi zasobami developerskimi, aby zapewnić bezpieczne lokalne systemy uwierzytelniania; oraz które są w stanie zarządzać, analizować i monetyzować duże ilości danych lokalnie.

To skupiłoby publiczną uwagę na aspektach prywatności “zamkniętych” systemów rekomendacji w sposób, w jaki wcześniej byli w stanie uniknąć, ponieważ wcześniej były one wyjątkowymi przypadkami i cieszyły się wyjątkowymi przywilejami, działając w kontekście, w którym użytkownik końcowy wyraźnie zgodził się na agresywne praktyki gromadzenia danych, które nie są ogólnie dozwolone w sieciach otwartych.

Szeroki powrót do hermetycznych środowisk pierwszej strony

Zwiększony nacisk na dane pierwszej strony wydaje się prawdopodobny, aby spowodować powrót do systemów uwierzytelniania specyficznych dla domeny, które poprzedzały popularność metod uwierzytelniania stron trzecich dostarczanych przez Google (0Auth 2.0), Facebook i Twitter, a także innych popularnych platform społecznościowych, takich jak Disqus.

Dziesięć lat temu powszechne przyjęcie tych platform uwierzytelniania stron trzecich rozwiązało wiele problemów bezpieczeństwa dla domen z ograniczonymi zasobami developerskimi, ale również utrudniło uzyskanie tej samej granulacji danych użytkowników, które pozwala dedykowany i lokalny system uwierzytelniania i monitorowania.

Logowanie jako rozwiązanie kryzysu egzystencjalnego

Obecnie przewaga leży w tym, aby upewnić się, że użytkownik jest zalogowany, nawet jeśli nie ma jawnych mechanizmów monetyzacji. Przykładem tego jest rosnąca liczba mediów, które wymagają logowania, aby wyświetlić treści, nawet w przypadku braku płatnej ściany.

Ograniczenia tego typu mogą być trudne do ustalenia dla indywidualnego widza, ponieważ mogą się różnić w zależności od geolokalizacji lub innych okoliczności. Na przykład, powyższy artykuł Guardian nie jest ograniczony w żaden sposób, gdy jest nawigowany z poziomu samej strony Guardian (nawet jeśli czytelnik nie jest zalogowany), lub gdy jest dostępny bezpośrednio. Wymaganie logowania z odniesienia Google jest tanim sposobem wygenerowania popytu na zwiększenie członkostwa bez alienacji “wcześniej schwytanych” czytelników.

Chociaż zawsze były korzyści w tym rodzaju zaangażowaniu pierwszej strony (tj. “lokalnym” logowaniu), upadek śledzenia międzydomenowego może podnieść tę praktykę z “korzystnej” do egzystencjalnej konieczności, aby uniknąć rzadszych strumieni danych marketingowych FLOC i SKAdNetwork.

Impuls w kierunku gromadzenia danych pierwszej strony

Dowody “złotej gorączki” danych pierwszej strony są widoczne. Według jednego z insiderów branży w Forbes, upadek ciasteczek stron trzecich doprowadzi do nowych możliwości dla firm, aby kurdyować i sprzedawać dane drugiej strony, gdzie mają wystarczającą infrastrukturę pierwszej strony, aby skutecznie stać się pośrednikami danych we własnym imieniu.

Analiza w innych miejscach również prognozuje, że detaliści (którzy inwestują ciężko w systemy rekomendacji oparte na maszynach) staną się nowymi “magnatami mediów”.

W poście na blogu platformy monetyzacji Setupad ilustruje intencję branży reklamowej, aby nie ulegać systemom federowanym i ograniczonym danymi, takim jak FLOC, stwierdzając, że “targetowanie behawioralne jest odpowiedzią na przyszły sukces dla reklamodawców”, a przechwytywanie danych pierwszej strony jest absolutnym wymogiem dla tego.

Targetowanie behawioralne to to, co spowodowało obecny przesunięcie tektoniczne w prywatności konsumentów; i to, co branże marketingowe i profesjonalni influencerzy chcą odzyskać – za pośrednictwem, podstępem lub jakimikolwiek innymi środkami, niezależnie od tego, czy może to ostatecznie wciągnąć sektor badań nad systemami rekomendacji wraz z nim.

Klub pierwszej strony

Oprócz wymogu drogiej infrastruktury, a także zasobów bezpieczeństwa i developerskich, inny czynnik wskazuje, dlaczego tylko większe firmy prawdopodobnie prosperować będą w erze systemów gromadzenia danych pierwszej strony: firma musi mieć przekonywujące zdobycie rynku, aby zmusić konsumentów do powrotu do systemów logowania lokalnych, które byli szczęśliwi porzucić dekadę temu.

Jest to ryzykowny krok, nawet dla dużego gracza, a pamięć upadku Digg w 2010 roku nadal niepokoi świat SEO i marketingu. Im bardziej przekonywujące jest zdobycie rynku przez firmę, tym mniej szkodliwy będzie ten ruch, a większe firmy będą w stanie lepiej przetrwać doliny i dostosować się do ekosystemu pierwszej strony niż mniejsze firmy.

Wpływ na badania nad systemami rekomendacji

W miarę rozwoju sytuacji może to zagrozić względnemu “wolnemu przejściu”, jakie nadzór regulacyjny udzielił badaniom nad systemami rekomendacji opartymi na maszynach z firm takich jak Google, Amazon i Netflix.

W pewnym stopniu nowe propozycje Unii Europejskiej dotyczące prawodawstwa AI przewidują większą kontrolę systemów rekomendacji. Chociaż nie jest jasne, czy przepis przeciwko “technikom subliminalnym poza świadomością osoby, w celu materialnego zniekształcenia zachowania osoby” będzie stosowany do systemów rekomendacji, przewiduje się, że reklamodawcy i badacze systemów rekomendacji będą lobbyować o wyjątkowe traktowanie.

Ale może być trudno uzasadnić wyłączenie badań nad systemami rekomendacji w przypadku, gdy podejście “ogrodu muranego” stanie się nowym standardem branżowym, a spokojne pastwiska akademickie, które gospodarzyły ten sektor badań nad sztuczną inteligencją, staną się gorącym łóżkiem dla komercjalizowanego rozwoju badań behawioralnych pierwszej strony.

Duże inwestycje w przepływy pracy danych pierwszej strony mogą być jedyną nadzieją na odtworzenie tego samego rodzaju skutecznych “psychicznych” reklam i propagandy politycznej, które charakteryzowały erę Cambridge Analytica; ale dla regulatorów może się wydawać, że śmierć ciasteczka strony trzeciej po prostu przeniosła “niedopuszczalne” praktyki z ulic do zamkniętych pomieszczeń. Jeśli zewnętrzny efekt tych działań ponownie wywoła publiczny gniew, może to okazać się niewielkim azylem.