Cross device tracking что это
Что произошло, когда смартфон «услышал» телевизор, или как работает cross-device tracking
Кажется, телевидение уже не может нас чем-то удивить — зритель просто не замечает существенных изменений форматов и технологий по сравнению с тем прогрессом, который он видит в сети. Но на помощь приходят смартфоны, которые мы открываем, пока смотрим ТВ.
Иногда и вовсе вытесняют ТВ-контент в режим фонового просмотра, и этот тренд во всю берут на вооружение представители рекламной индустрии. Рассказываю, что к чему.
Фото JD X / Unsplash.com
Что происходит
Если говорить простыми словами, то использование смартфона рядом с работающим телевизором может раскрыть достаточно чувствительную информацию о вас и ваших предпочтениях. Дело даже не в анализе звуковой составляющей телепередач, кино или сериалов. Рекламщики во всю эксплуатируют неслышимые высокочастотные звуки от ТВ и других устройств, и о подобных возможностях «исследования чужой гостиной» и связанных с ними рисках большая часть обывателей не знает.
Дело в том, что подобные технологии направлены на профилирование аудитории с достаточно высокой точностью и детальной сегментацией. Доходить может и до отслеживания типов используемых устройств. Осуществляют этот процесс с помощью звуков, находящихся практически в ультразвуковом диапазоне. Их используют в рекламных роликах, а с помощью приложений — считывают и фиксируют «отпечаток» того или иного зрителя ТВ. Так можно понять, какие телевизионные программы человек смотрит, как долго это делает и реагирует ли на рекламу — например, начинает что-то искать в интернет-магазинах в момент выхода того или иного ролика.
Мнения и критика
Такие подходы действительно вызывают вопросы. Речь идет о детализации на уровне отдельных устройств, которые в том числе могут обрабатывать и персональные данные, связанные с медицинскими показателями человека и состоянием здоровья. Каждый наш гаджет отображает своеобразный набор действий и привычек — теперь они становятся доступными (пусть и в относительно обезличенном виде) большому числу достаточно крупных рекламных сетей.
Как и кому еще могут быть перепроданы такие «профили», остается только догадываться.
Что об этой ситуации пишут западные технологические журналисты и эксперты: «По сравнению с технологией browser fingerprinting, использование аудиосигнала в рекламных роликах является более точным способом идентификации… их обрабатывает в фоновом режиме приложение на устройстве зрителя. Так можно выяснить, какую рекламу видел человек, как долго он ее смотрел, перед тем как переключить канал, каким смарт-устройством пользуется и другую информацию».
Фото Hack Capital X / Unsplash.com
Если вы не подозреваете о таком способе сбора поведенческой информации и не в курсе того, что какие-то из ваших приложений могут заниматься фоновым анализом неслышимых звуков, то в подобные «исследования» легко могут попасть все ваши гаджеты в зоне доступа к ТВ. Как говорят в Ars Technica и TechCrunch, одна только компания-провайдер таких библиотек для приложений может мониторить десятки миллионов смартфонов и привлекать инвестиции на развитие.
Развитие ситуации
Cross-device tracking позволяет маркетологам составить невероятно подробную характеристику аудитории, сопоставляя данные с разных его устройств: от поисковых запросов в духе симптомов заболеваний до музыкальных предпочтений. Принцип работы походит на cookies, но в этом случае их установку невозможно запретить, если не знать о самой возможности чего-то подобного.
Технологию уже применяют и, вероятнее всего, будут использовать и дальше (в той или иной форме). Посмотрим, как будут реагировать регуляторы и выступят ли они на стороне аудитории.
Как работает кросс-девайс реклама: сложности и перспективы развития технологии
Введение
Все большее число пользователей выходят в сеть с помощью различных устройств. При этом взаимодействие рекламодателя с потенциальным покупателем происходит с использованием множества рекламных каналов. Часто, устройство с которого человек потребляет контент и определяет этот канал взаимодействия. Пользователь может заинтересоваться телевизионной рекламой или наоборот — отвлечься во время её показа для общения в социальной сети на мобильном телефоне или персональном компьютере. Потенциальный покупатель на своем пути от первого контакта с брендом или товаром до момента покупки может сменить не одно устройство, и при этом не всегда оно будет персональным.
По данным из [1] 95% Россиян имеют мобильный телефон, в то время как лишь только 80% пользуются ноутбуком или персональным компьютером. По данным Google Россия [2] еще в 2014 году 62% использовали мобильные устройства для поиска информации о товарах, а 39% отечественных пользователей хотя бы раз совершали покупку со смартфона. Там же отмечается, что путь к покупке, например, в ритейл сегменте, который начинался с поиска на мобильном устройстве, заканчивался покупкой на этом же устройстве лишь только в 3% случаях.
В свою очередь, специалисты компании Criteo прогнозировали [3], что рост числа покупок, совершенных в Рунете с мобильных устройств, в 2016 году превысит 50%.
Рис. 1 — Владельцы цифровых устройств среди взрослого населения Российской Федерации по данным из [1].
Вышесказанное определяет необходимость в оценке эффективности рекламных кампаний через все используемые каналы и по всем устройствам, посредством которых рекламодатель взаимодействует с покупателем.
Использование метода создания связанной рекламы для различных устройств позволяет в том числе и персонифицировать рекламное предложение для пользователей, имеющих сразу несколько источников доступа к сети. Так называемая связанная реклама имеет множество англоязычных синонимов и популяризируется под множеством продающих фраз, например:
С появлением экосистемы для автоматизиваронной закупки рекламы рекламодатель может идентифицировать своего пользователя не только в рамках конкретной площадки, но и в рамках всех площадок, участвующих в рекламной кампании. Это позволяет достоверно оценивать охват рекламной кампании и настраивать частоту показа рекламного объявления на уникального пользователя. Однако для предоставления такой услуги рекламная платформа должна проводить аккуратную работу по сопоставлению множества идентификаторов пользователя к одному — универсальному, в рамках которого: настраиваются частота показа, аудиторные таргетинги; отслеживается эффективность рекламной кампании.
Глобально можно выделить следующие задачи так или иначе связанные с работой по сопоставлению множества различных идентификаторов пользователя к одному — универсальному:
Рис. 2 — Иллюстрации к кросс-идентификации пользователя: (а) — Идентификация пользователя на различных SSP, (б) — Идентификация пользователя между браузерами, (в) — Идентификация пользователя между браузерами и приложениями на мобильном устройстве.
Идентификация пользователя на различных SSP
Одна DSP (Demand-Side Platform) всегда подключена более чем к одной SSP, и один и тот же пользователь (наблюдаемый через разные SSP) даже с одного устройства может рассматриваться в рамках рекламной кампании как несколько разных людей. Это не позволяет достоверно соблюдать частоту показа рекламных объявлений на уникального пользователя.
Протокол Open RTB [4] от IAB для объекта User предусматривает два поля для идентификации пользователя в момент запроса (бида) от SSP к DSP: id — идентификатор пользователя в рамках конкретной SSP и buyerid — идентификатор пользователя DSP. Для того, чтобы SSP могла передавать информацию о buyerid, необходима реализация технологии матчинга идентификаторов на стороне SSP, например, [5]. Однако не все SSP готовы хранить зачастую очень большую таблицу матчинга на своей стороне и тратить на это технологические ресурсы.
На практике, чаще всего поступают иначе — SSP передает свой идентификатор пользователя на сторону DSP в рамках процесса матчинга идентификаторов. В этом случае SSP достаточно заполнить поле id в объекте User и DSP будет самостоятельно понимать — для какого пользователя предлагается потенциальный показ. Еще реже используется двусторонний обмен идентификаторами.
Внимательная работа DSP по кросс-идентификации пользователей получаемых через различные SSP позволяет достоверно соблюдать необходимую рекламодателю частоту показов и обеспечивать больший охват рекламной кампании.
Идентификация пользователя в браузерах и в приложениях
Не редка ситуация, когда в рамках одного браузера идентифицировать пользователя оказывается невозможно, это может быть связано с тем, что пользователь для целей анонимизации использует специальные браузерные расширения и установка определенного вида куки оказывается невозможной (особенно актуально для Safari на мобильных устройствах). Это сразу же приводит к тому, что рекламный трафик от таких пользователей невозможно использовать даже для нужд классического ретаргетинга а контроль за частотой показа рекламных объявлений такому пользователю перестает работать. Для решения описанной проблемы и идентификации этих пользователей обычно используется технология fingerprint (например, Panopticlick, [6]), достаточно полное сравнение различных реализаций которой представлено в [7]. Там же показано, что пользователь, который использует определенные технологии анонимизации оказывается наоборот — более уязвим с точки зрения анонимности в сети.
При разработке DSP Exebid.DCA мы поступили гораздо проще, прекратив эксперименты по намеренной идентификации пользователя, который очевидно в данный момент против этого. Нам удалось выделить сегмент таких пользователей и избавить их от рекламных кампаний в которых устойчивая идентификация является важной. В более простых случаях, когда не удается поставить т.н. third-party cookie можно использовать возможности современных браузеров такие как Локальное хранилище ( localStorage ) и postMessage [8].
Для настольных устройств также оказывается достаточно частой ситуация, когда пользователь пользуется двумя разными браузерами для различных задач. Если не предпринимать специальных мер идентификации, то такой пользователь будет рассмотрен рекламной платформой как несколько разных пользователей, никак не связанных друг с другом. Здесь для идентификации в используются браузеро-независимые признаки, например из [9]: IP адресс, информация об установленных шрифтах, временная зона, разрешение экрана и др.
Отдельной проблемой оказывается сопоставление поведения пользователя внутри мобильного приложения и на веб сайте. В общем случае данная проблема так и не имеет решения, однако для отслеживания эффективности рекламы в мобильных приложениях можно использовать технологию «нативного клика» (Native Browser Click, например [10]). При этом появляется возможность сопоставить IDFA (Identifier for Advertizer) из приложения с кукой пользователя в браузере мобильного устройства.
Выбирают на телефоне а покупают с персонального компьютера
Склонность современных интернет-покупателей знакомиться с рекламным предложениями с планшетов или смартфонов, а покупать товар позже с персонального компьютера отметил и старший аналитик «Google Россия» Станислав Видяев. «Совершить покупку или заказать услугу с маленького экрана смартфона или планшета затруднительнее, чем с десктопа», — заявил он на конференции Google Think Performance [11], подводя аудиторию к идее неизбежности внедрения кросс-девайс отслеживания уникальных пользователей.
Одни устройства помогают сконвертироваться другим
Умение связать модели поведения пользователя со смартфона/планшета и ПК и определить, что это один и тот же человек, существенно упростит жизнь рекламодателям. Используя новую технологию, они смогут подталкивать нерешительных посетителей сайта или мобильного приложения к повторному визиту с другого устройства и покупке (ремаркетинг на основе кросс-девайс идентификатора пользователя), а так же экономить бюджет, не показывая рекламу на планшете тем, кто уже проигнорировал ее со смартфона или стационарного компьютера, и наоборот.
В плюсе от внедрения модели кросс-девайс рекламы должны остаться и сами интернет-пользователи. Они начнут получать только интересные персонифицированные предложения и избавятся от утомительного потока одинаковой неактуальной для них рекламы на всех устройствах.
Хотя кросс-девайс реклама еще не успела стать объективной реальностью из-за ряда технических сложностей, некоторые компании уже успели опробовать новый метод и получить первые результаты. Так, журналисты американского профильного издания о рекламе Adweek узнали [12] о результатах рекламной кампании производителя люксовых автомобилей, использовавшего технологию ретаргетинга для пользователей, просматривавших рекламу на трех разных устройствах — смартфонах, планшетах и персональных компьютерах. Выяснилось, что автоконцерн повысил конверсию на 15% в сравнении с контактами на одном устройстве.
Подходы к кросс-идентификации пользователя
Но как же определить, что у смартфона, планшета и ПК один и тот же хозяин? Сервис Google Analytics предлагает идентифицировать уникальных пользователей не только отслеживая файлы cookie браузеров персонального компьютера или id-мобильного устройства, но и посредством идентификатора клиента конкретного магазина (это приводит к тому, что данная технология кросс-девайс матчинга работает только для зарегистрированной аудитории сайта). Одного и того же пользователя, сидящего с разных устройств, система распознает после авторизации. По словам [11] Станислава Видяева из российского Google, это помогает рекламодателям отслеживать путь пользователя к покупке и избегать ошибочных суждений вроде «реклама для планшетов неэффективна, потому что все транзакции совершаются при помощи персональных компьютеров».
Такой детерминистический подход (deterministic tracking), фактически основан на сопоставлении логинов пользователей в интернет системах, это может быть не только конкретная целевая площадка-магазин, но и социальные сети и даже браузеры, например, синхронизация настроек и истории посещений в браузере Google Chrome между различными устройствами доступна с 18 версии, 2012 год [13]. Таким образом данный подход мог быть реализован и популяризован гораздо раньше.
Использовать детерминистический трекинг могут любые платформы и паблишеры, которые собирают учетные данные пользователей. Однако не для всех пользователей путь до покупки состоит из двух простых шагов: просмотр предложения с мобильного устройства или планшета, оформление заказа через персональный компьютер; и далеко не все хотят регистрироваться на сайте.
Второй, и более сложный подход к кросс-девайс матчингу — вероятностный трекинг (probabilistic tracking), который предполагает использование вероятностных алгоритмов для анализа поведения пользователей на различных устройствах. Крупные технологические компании, например BlueCava, Adelphic, Tapad и Drawbridge или российской DCA собирают данные о множестве файлов cookie, анализируют схожие шаблоны использования поисковых систем и с помощью специальных тестов определяют связь различных устройств с одним и тем же профилем пользователя.
Наиболее очевидно подойти к реализации кросс-девайс технологии можно рассмотрев все множество идентификаторов всех устройств всех пользователей как граф, вершины которого суть эти идентификаторы, а взвешенная связь двух идентификаторов ребром означает, то, что с определенной вероятностью эти идентификаторы принадлежат одному человеку, например, патент [14]. Такой подход позволяет применять известные методы поиска кластеров в социальных сетях и идентифицировать одного и того же пользователя на различных устройствах.
По заявлениям Drawbridge вероятностный трекинг может гарантировать точность в 97.3% [15]. В 2013 году Expedia (сайт для онлайн бронирования билетов и отелей) проводил тесты этой системы, в рамках которых для десктопной аудиотрии сайта на их мобильных телефонах демонстрировалось объявление с предложением установить приложение Expedia [16]. По результатам тестов было отмечено увеличение конверсионности на целые порядки.
Заключение и перспективы развития
Внедрение эффективно работающей кросс-канальной модели станет маркетинговой революцией, но заняться ее разработкой вплотную специалисты смогут только тогда, когда без изъянов заработает кросс-девайс модель. Сейчас мы наблюдаем сложности с конвергенцией устройств даже в рамках одного канала — интернета. Пользователь, выходящий в сеть при помощи двух браузеров все еще воспринимается системой как два разных человека. Более того, в мобильных устройствах пользователь внутри приложения и в браузере (которых может быть несколько) учитывается как несколько пользователей. Поэтому разработка технологии матчинга IDFA, который используется для идентификации пользователя внутри приложений, с кукой дефолтного браузера мобильного устройства является актуальной востребованной задачей.
В России к этому добавляются дополнительные сложности: «персональными» во многих семьях являются только смартфоны, а планшетами и ПК часто пользуются сразу несколько членов семьи, и рекламные предложения в этом случае могут не достигать своего адресата.
Несмотря на видимые трудности, очевидно — за кросс-девайс рекламой будущее. Именно поэтому бизнесу необходимо развивать методы сбора и обработки информации о потенциальных клиентах и их нуждах.
Cross-device tracking
Если говорить простыми словами, то использование смартфона рядом с работающим телевизором может раскрыть достаточно чувствительную информацию о вас и ваших предпочтениях. Дело даже не в анализе звуковой составляющей телепередач, кино или сериалов. Рекламщики во всю эксплуатируют неслышимые высокочастотные звуки от ТВ и других устройств, и о подобных возможностях «исследования чужой гостиной» и связанных с ними рисках большая часть обывателей не знает.
Дело в том, что подобные технологии направлены на профилирование аудитории с достаточно высокой точностью и детальной сегментацией. Доходить может и до отслеживания типов используемых устройств. Осуществляют этот процесс с помощью звуков, находящихся практически в ультразвуковом диапазоне. Их используют в рекламных роликах, а с помощью приложений — считывают и фиксируют «отпечаток» того или иного зрителя ТВ. Так можно понять, какие телевизионные программы человек смотрит, как долго это делает и реагирует ли на рекламу — например, начинает что-то искать в интернет-магазинах в момент выхода того или иного ролика.
Защитники неприкосновенности частной жизни предостерегают органы федеральной власти о новой угрозе, связанной с использованием неслышимых высокочастотных звуков. Эта технология позволяет отслеживать действия в режиме реального времени на целом ряде устройств, включая телефоны, телевизоры, планшеты и компьютеры.
Близкий к ультразвуковому диапазон частот используют в телевизионных рекламных роликах или в случаях, когда пользователь сталкивается с рекламой в интернете. Несмотря на то, что человеческое ухо не может услышать этот звук, его могут уловить находящиеся поблизости планшеты и смартфоны. Когда это происходит, файлы «cookie» браузера определяют несколько устройств пользователя и отслеживают, какие телевизионные ролики он смотрит, как долго это делает и реагирует ли на рекламу (поиск в интернете, покупка товаров).
Идентификация интернет-пользователя по типу устройства задевает важные вопросы, касающиеся неприкосновенности частной жизни. В течение дня люди используют как минимум пять устройств: телефон, компьютер, планшет, устройство, следящее за здоровьем и т.д. До сих пор не существовало простого способа отслеживания активности пользователя на одном устройстве в связке с целым спектром других гаджетов.
«Когда человек занят своими обычными делами, его активность на каждом устройстве и сервисе генерирует различные потоки данных, несущие информацию о предпочтениях и поведении. Cross-device tracking позволяет маркетологам объединить эти потоки, связав их с одной личностью, и увеличить уровень детализации информации об этом человеке».
Отслеживание между устройствами относится к технологии, которая позволяет отслеживать пользователей на нескольких устройствах, таких как смартфоны, телевизоры, смарт-телевизоры и персональные компьютеры.
Эта форма отслеживания используется в основном технологическими компаниями и рекламодателями, которые используют эту информацию для создания единого профиля пользователя. Эти профили информируют и предсказывают тип рекламы, которую получает пользователь.
СОДЕРЖАНИЕ
Задний план
Онлайн-отслеживание проявляется по-разному. Исторически сложилось так, что когда компании хотели отслеживать поведение пользователей в Интернете, они просто заставляли пользователей входить на их веб-сайт. Это форма детерминированного отслеживания между устройствами, при которой устройства пользователя связываются с учетными данными их учетных записей, такими как их адрес электронной почты или имя пользователя. Следовательно, пока пользователь вошел в систему, компания может вести историю того, на каких сайтах он был и с какими рекламными объявлениями он взаимодействовал между компьютерами и мобильными устройствами.
Таким образом, отслеживание между устройствами изначально возникло как средство создания профиля пользователей на нескольких устройствах, а не только на одном.
Одна из таких тактик для отслеживания между устройствами называется снятие отпечатков пальцев браузера и происходит, когда браузеры, которые можно изменять по вкусу пользователей, выдают уникальный сигнал, который компании или рекламодатели могут использовать для выделения пользователя. Дактилоскопирование браузера вызывает беспокойство из-за его эффективности, а также из-за того, что он не позволяет пользователям отказаться от отслеживания.
Другая тактика, используемая Google, называется AdID и работает на смартфонах в тандеме с файлами cookie на компьютере пользователя для отслеживания поведения на разных устройствах.
Ультразвуковое слежение
В марте 2016 года FTC направила предупреждающие письма 12 разработчикам приложений, использующим в своих приложениях отслеживание на разных устройствах. FTC предупредила этих разработчиков, что они могут нарушать Закон FTC, если заявляют или подразумевают, что их приложения не отслеживают привычки просмотра телевидения, хотя на самом деле это так.
Приложения
Исследования показали, что 234 приложения Android перехватывают эти ультразвуковые каналы без ведома пользователя.
Другое исследование показало, что группы особых интересов Apple, Google и Bluetooth должны делать больше для предотвращения отслеживания между устройствами.
Проблемы конфиденциальности и наблюдения
Ультразвуковое слежение
Отслеживание между устройствами имеет последствия для конфиденциальности и позволяет более детально отслеживать пользователей, чем традиционные методы отслеживания. Данные могут быть собраны с нескольких устройств, используемых одним пользователем, и сопоставлены для формирования более точной картины отслеживаемого человека. Более того, злоумышленники могут использовать варианты технологии для деанонимности пользователей сети анонимности.
Технологии ультразвукового отслеживания могут представлять серьезную угрозу конфиденциальности пользователя. Эта новая форма отслеживания связана с четырьмя основными проблемами конфиденциальности:
Паноптическое наблюдение и коммерциализация цифровой идентичности пользователей
Наблюдательный капитализм
Ученые начинают обсуждать возможность количественной оценки денежной стоимости личных данных пользователей. Примечательно, что алгоритмы, используемые для извлечения и анализа пользовательских данных, все чаще рассматриваются как бизнес-активы и, таким образом, защищаются коммерческой тайной. Действительно, использование бесплатных онлайн-сервисов, таких как общедоступный Wi-Fi, часто обходится пользователю неизвестной ценой, поскольку он отслеживается и профилируется компанией, предоставляющей услугу. По сути, происходит транзакция: персональные данные пользователей обмениваются для доступа к бесплатному сервису. Все чаще ученые отстаивают право пользователей более глубоко понимать фундаментальную ценность своих личных данных, чтобы быть более сообразительными, информированными потребителями, которые имеют возможность защищать конфиденциальность своей онлайн-информации и не поддаваться манипулированию с целью непреднамеренной раздачи личных данных. Информация.
Приложения для здоровья и хорошего самочувствия
Файлы cookie, флеш-файлы cookie и веб-маяки
Кроме того, проблема конфиденциальности касается окружающих файлов cookie, флеш-куки и веб-маяков на веб-сайтах сегодня. В конечном итоге, согласно исследованию, использование файлов cookie, флеш-файлов cookie и веб-маяков связано с пятью основными проблемами:
Капитализм данных
Решения
Правовые и этические вопросы
Хотя в Соединенных Штатах отсутствуют обширные права на неприкосновенность частной жизни, Четвертая поправка обеспечивает некоторые меры защиты конфиденциальности. Четвертая поправка гласит, что «право людей на безопасность в своих лицах, домах, документах и имуществе от необоснованных обысков и захватов не должно нарушаться», предполагая, что, хотя отдельные лица защищены со стороны правительства всех уровней, они не защищены законом от частных компаний или лиц со злым умыслом.
С этической точки зрения Зубофф указывает на извлечение, превращение в товар и анализ личного человеческого опыта, а также на усиление наблюдения, которое иногда скрывается в повседневной жизни, как нарушение прав пользователей на неприкосновенность частной жизни. Использование скрытых методов, при которых пользователь не знает, в какой степени он или она отслеживается, переносит механизмы отслеживания, такие как файлы cookie, флеш-файлы cookie и веб-маяки, в этическую сферу, поскольку пользователи не получать информацию об этом отслеживании, возможно, так часто, как следовало бы.