広告に対する無料使用: これはソーシャル ネットワークの通常の取り決めです。ユーザーは個人データを使用してサービスの料金を支払います。 Bytedance、Meta、X は、広告目的での使用を通じて収益を得ています。
イェッケル: 「ソーシャル ネットワークは広告機械です」
「結局のところ、ソーシャル ネットワークは主に広告機械です」と Emetriq マネージング ディレクターの Stephan Jäckel 氏は言います。 Telekom の子会社は、データ駆動型マーケティングを専門とするオンライン マーケティング会社です。この分野では、Jäckel は合成データの使用に大きく依存しています。同氏によれば、10 年後には個人データの使用に取って代わられるだろうという。
編集上の推奨事項
合成データは機械学習を使用して作成されます。その起源は個人データにありますが、最初のステップでのみ使用されます。理由: 合成データはファーストパーティ データを使用して作成されます。このコンテンツは匿名化されているため、元のデータプロバイダーを追跡することはできません。 「匿名化とは、個人への言及を排除することを意味します。これは広告業界として私たちがとるべき決定的な一歩です。私はそれを確信しています」とヤッケルは言います。
匿名化されたデータでパターンが見つかる
次に、機械学習を使用して、匿名化されたコンテンツ内のパターンが認識されます。次のステップでは、これらを使用して、ターゲット グループに到達するために重要なコホートを形成します。 Jäckel 氏は簡単な例を挙げています。Apple ユーザーはサングラスを探す可能性が高いですか、それとも Android ユーザーは老眼鏡を探す可能性が高いですか?
推奨される編集コンテンツ
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企業は最終的にこの人工データを処理し、たとえば Web サイトに広告を掲載するために使用します。この例では、Web サイトが Apple デバイスを認識すると、サングラスの広告が再生されます。
広告主にとってのデメリット: 合成データでは、サードパーティ Cookie のように正確にユーザーにアクセスすることができません。匿名コホートは、サードパーティ Cookie に比べて精度が低くなります。
ユーザーは無意識にデータを提供する可能性がある
ユーザーにとって、合成データの使用はデータ セキュリティの夢ではありません。 Jäckel氏によれば、匿名化のためユーザーの同意は必ずしも必要ではないという。ただし、同意ボタンなしで済むことに利点があると彼は考えています。一方、ユーザーにとっては、知らず知らずのうちにトレーニング データを提供してしまうリスクがあります。
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ヤッケル氏はこの問題を知っています。したがって、彼によれば、完全に「システムから自分自身を引き離す」機会がなければなりません。実際には、ユーザーは追跡を積極的に拒否するオプションを持たなければなりません。
これは、合成データであっても、少なくとも最初は個人データなしでは完全に機能できないことを意味します。それにも関わらず、Jäckel 氏は、これらがユーザーと広告主との関係の改善であると考えています。 「最終的に、業界は何年もの間、あらゆる機会を利用してきました。キーワード: 助けてください、私の靴がインターネットを通じて私を追いかけています」と彼は言います。これによりユーザーが「疎外」されました。
これについては、t3n インタビューの新しいエピソードで詳しく説明します
t3n インタビューのこのエピソードで、Jäckel 氏は、これが将来どのように変化するか、合成データ作成のためのファーストパーティ データの品質がどのように確保されるか、そして企業が将来どのようにそれを扱うことができるかについて説明します。
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