Ar Trebui Să Fie Excluse Sistemele De Recomandare De La Vârsta De După Urmărire?

Pe măsură ce colectarea de date de primă parte devine noul reper pentru marketeri și brokeri de date, atenția sporită asupra sistemelor de colectare a datelor “închise” riscă să trage una dintre cele mai fervente sectoare de cercetare a învățării automatizate în controversă și reglementare mai strictă.

Acțiunile întreprinse de jucătorii FAANG și de producătorii FOSS în următorii 12-18 luni sunt destinate să închidă cultura urmăririi transversale care a înconjurat sistemele de analize ale utilizatorilor în ultimii douăzeci de ani și a culminat cu scandalurile Cambridge Analytica și, ulterior, cu o cerere irezistibilă de creștere a confidențialității online.

Indiferent dacă implementarea corespunde idealului și indiferent de măsura în care sistemele de urmărire mai generalizate (cum ar fi FLOC de la Google și SKAdNetwork de la Apple ) pot calma mânia consumatorilor și pot satisface reclamantele, această nouă undă de preocupare pentru confidențialitatea utilizatorilor se aplică numai la extragerea de date transversale într-un context “public” și nu la medii închise sau proprietare de consum, și la sistemele de recomandare personalizate care alimentează implicarea acolo.

Date Bogate În Grădini Închise

Platformele precum Netflix, Disney+, HBO Max, Roku și ecosistemul Amazon (inclusiv Prime Video și recomandări de produse), care utilizează sisteme de recomandare personalizate construite la comandă, sunt printre serviciile de conținut care proliferează și se retrag în timp ce industria de streaming se balcanizează.

Pe măsură ce colectarea de date de la terți recede, avantajul pe care îl păstrează jucătorii mai mari de streaming în ceea ce privește accesul fin la datele de utilizare ale clienților pare să inspire invidie și imitație și o accentuare reînnoită asupra cadrului de primă parte ca o modalitate de a recâștiga țintirea hiper-personalizată de la noile sisteme de analize mai generalizate.

Dacă se întâmplă acest lucru, nu este probabil să fie la fel de democratic sau meritocratic ca criteriile anterioare de admitere, deoarece cel mai mare avantaj va cădea furnizorilor cu cea mai extinsă rețea de platforme de primă parte; cu suficiente resurse de dezvoltare pentru a oferi sisteme de autentificare locală securizate; și care sunt capabile să gestioneze, să analizeze și să monetizeze date de volum ridicat local.

Acest lucru ar putea concentra atenția publică asupra aspectelor de confidențialitate ale sistemelor de recomandare “închise” într-un mod în care acestea au fost capabile să le evite până acum, deoarece, până la acest punct, au fost cazuri excepționale și au avut privilegii excepționale, funcționând într-un context în care utilizatorul final a optat în mod explicit pentru practici de colectare a datelor agresive care nu sunt permise în general în rețelele deschise.

Reîntoarcerea La Medii De Primă Parte Ermeneutice Mai Late

O accentuare sporită asupra datelor de primă parte pare să ducă la o reîntoarcere la sistemele de autentificare specifice domeniului care au precedat popularitatea metodelor de autentificare de la terți oferite de Google (0Auth 2.0), Facebook și Twitter, precum și la alte platforme sociale populare de tip bolt-on, cum ar fi Disqus.

Acum zece ani, adoptarea pe scară largă a acestor platforme de autentificare de la terți a rezolvat multe probleme de securitate pentru domenii cu resurse de dezvoltare limitate, dar a făcut și mai dificilă obținerea aceleiași granularități de date de utilizator actionabile pe care o permite un sistem de autentificare și monitorizare local dedicat și local. La acea vreme, nu conta prea mult, deoarece urmărirea transversală putea podi această lacună de date.

Conectarea Ca Soluție La O Criză Existentială

Acum, avantajul constă în a se asigura că un utilizator este conectat, chiar dacă nu există mecanisme explicite de monetizare a acestuia. Un exemplu în acest sens este numărul tot mai mare de canale media care solicită conectarea pentru a vizualiza conținut, chiar și atunci când nu există un zid de plată în loc.

De exemplu, The Guardian experimentează în prezent cu cerințe de conectare pentru vizualizarea articolelor care provin din căutări Google:

Captură de ecran a unui ‘zid de conectare’ pentru vizualizarea unui articol din The Guardian care provine dintr-o căutare Google. Acest lucru nu poate fi capturat în instantanele de arhivă web, deoarece restricția este generată de către antetele de referință sau sisteme bazate pe IP care dezvăluie Google ca inițiator al clicului.

Restricțiile de acest tip pot fi dificil de determinat pentru un vizitator individual, deoarece ele pot varia în funcție de geolocații sau de alte circumstanțe. De exemplu, articolul din The Guardian de mai sus nu este restricționat în niciun fel atunci când este navigat din interiorul site-ului The Guardian (chiar dacă cititorul nu este conectat), sau atunci când este accesat direct. Cerința de conectare din partea unei referințe Google este o metodă ieftină de a genera o creștere a cererii de abonamente fără a aliena cititorii “pre-capturați”.

Deși au existat întotdeauna avantaje de colectare a datelor în acest tip de implicare de primă parte (adică o “conectare locală”), căderea urmăririi transversale este probabil să ridice această practică de la “avantajoasă” la o “necesitate existențială” pentru a evita fluxurile de date de marketing mai sărace ale FLOC și SKAdNetwork.

Impulsul Către Colectarea De Date De Primă Parte

Dovezile unei “goane după aur” pentru date de primă parte sunt evidente. Conform punctului de vedere al unui expert din industrie de la Forbes, căderea cookie-urilor de la terți va conduce la noi oportunități pentru companii de a cura și vinde date de a doua parte, acolo unde au suficientă infrastructură de primă parte pentru a deveni brokeri de date în propriul lor drept.

Analiza din altă parte prognozează că retailerii (care investesc puternic în sisteme de recomandare personalizate) vor deveni noii “moguli ai mass-media”.

Într-o postare pe blog, platforma de monetizare Setupad exemplifică intenția industriei publicitare de a nu ceda sistemelor federate și limitate de date, cum ar fi FLOC, stabilind că ‘țintirea comportamentală este răspunsul pentru succesul viitor al reclamenților’, și că captura de primă parte este absolut necesară pentru aceasta.

Țintirea comportamentală este ceea ce a cauzat schimbarea actuală de paradigmă în ceea ce privește confidențialitatea consumatorilor; și este ceea ce industria marketingului și a influencerilor profesioniști dorește să recâștige – prin proxy, prin furiș sau prin orice alt mijloc, indiferent dacă va trage în cele din urmă sectorul de cercetare a sistemelor de recomandare în jos, împreună cu el.

“Clubul” De Primă Parte

Pe lângă cerința de infrastructură costisitoare, precum și resurse de securitate și dezvoltare, un alt factor indică de ce numai preocupările mai mari sunt probabil să prospere în era sistemelor de colectare a datelor de primă parte: o companie va avea nevoie de o captură de piață convingătoare pentru a constrânge consumatorii să se întoarcă în sistemele locale de conectare pe care le-au abandonat cu zece ani în urmă.

Acesta este un pas riscant, chiar și pentru un jucător major, și amintirea declinului Digg în 2010 încă bântuie lumea SEO și marketing. Cu cât o companie are o captură de piață mai puternică, cu atât mai puțin dăunător va fi acest pas, companiile mai puternice fiind capabile să suporte scăderi și să se adapteze mai bine la ecosistemul de primă parte decât preocupările mai mici.

Efectele Asupra Cercetării Sistemelor De Recomandare

Pe măsură ce evoluează această situație, ea poate amenința “trecerea liberă” relativă pe care supravegherea reglementară a acordat-o cercetării sistemelor de recomandare personalizate de la companii precum Google, Amazon și Netflix.

Până la un anumit punct, noile propuneri ale UE pentru legislația privind inteligența artificială anticipează o supraveghere mai strictă a sistemelor de recomandare în orice caz. Deși nu este clar dacă prevederea proiectului împotriva ‘tehnicilor subliminale dincolo de conștientizarea unei persoane pentru a distorsiona în mod semnificativ comportamentul unei persoane’ se va aplica sistemelor de recomandare, se anticipează că reclamenții și cercetătorii sistemelor de recomandare vor pleda pentru un tratament excepțional.

Dar poate fi dificil să se facă un caz pentru încercuirea cercetării sistemelor de recomandare în cazul în care abordarea “grădinii închise” devine noul standard al industriei, și pășunile liniștite care au găzduit acest sector de cercetare a învățării automate devin un loc fierbinte pentru dezvoltarea cercetării comportamentale de primă parte, puternic comercializată.

Investițiile majore în fluxurile de lucru cu date de primă parte pot fi singura speranță pentru a recria aceleași tipuri de reclame “psihice” și propagandă politică extrem de eficiente care au caracterizat epoca Cambridge Analytica; dar pentru reglementatori, poate părea că moartea cookie-urilor de la terți a mutat pur și simplu practicile “nedemne de încredere” de pe străzi și în incinte închise. Dacă efectul exterior al acestor activități va trezi din nou mânia publică, aceasta poate dovedi un refugiu precar.