Ad Targeting
Ad Targeting oder auch Targeted Advertising beschreibt eine Werbetechnik, bei der auf Grundlage von früherem Verhalten oder bestimmter Präferenzen eines Internetuser, speziell auf diesen zugeschnittene Werbung auf einer Internetseite eingeblendet wird. („Ad targeting,“ n.d. // techopedia) In einer Studie von Willis & Tatar (2012) wurde genau dieses ad targeting untersucht. Hierbei wird am Beispiel des Google Werbenetzwerkes gezeigt wie Werbenetzwerke die gesammelten Daten von Nutzern verwenden. Um besser verstehen auf welcher Grundlage von Daten die jeweiligen Werbeeinblendungen beruhen, wird ein sogenannter Ad Preference Manager (APM) zu Hilfe genommen. Dieser APM dienen dazu dem User mehr Transparenz über die von ihm gesammelten Daten zu geben. Es gibt eine Vielzahl von diesen APM´s. Auch Google bietet einen solchen an. Dieser wird im Falle der Studie auch genutzt. Abbildung 16 zeigt den Google APM.

Abbildung 16: Aussehen des Google Ad Preference Managers (Willis & Tatar, 2012)
Wie in der Abbildung zu erkennen ist, verwendet Google, wie bereits mehrfach erwähnt, Cookies zur Erhebung von Daten über den jeweiligen User. Anhand dieser werden dann Daten über den User gespeichert und im APM hinterlegt. Innerhalb des APM steht es dem Benutzer frei sein Profil zu verändern, indem er selbst Interessen entfernt oder hinzufügt. Der APM in der Abbildung zeigt die hinterlegten Interessen zu Beginn der Studie und bildet somit auch den Ausgangspunkt. (Willis & Tatar, 2012) Informationen zu sensiblen Daten, wie etwa der sexuellen Ausrichtung, werden von Google nie im APM angezeigt, da dies nicht der Politik von Google entspricht. [11] Um die betrachteten Werbeeinblendungen zuordnen zu können, wurden verschiedene Kategorien von Werbeeinblendungen erstellt. Abbildung 17 zeigt einen Überblick über alle Klassifizierungen, die innerhalb der Studie untersucht wurden.

Abbildung 17: Klassifizierung der Werbeeinblendungen (Willis & Tatar, 2012)
Auf der horizontalen Achse wird angegeben welche Informationen über den User bekannt sind. Hierbei spielt der derzeitige Standort eine Rolle oder aber auch ob der User gerade in einem Profil eingeloggt ist. Auf der vertikalen Achse befinden sich Angaben zu dem vom Benutzer erwarteten Verhalten. Hierbei spielen Faktoren wie der Inhalt und Aufbau der gerade besuchten Internetseite eine Rolle. Auch Daten über frühere Verhaltensweisen, egal ob im APM hinterlegt oder nicht, spielen bei der Betrachtung der Werbung eine Rolle. Innerhalb dieses Quadranten zwischen den beiden Achsen befinden sich die verschiedenen Arten von Werbeeinblendungen. Innerhalb der Studie wird nach jeder dieser Arten gesucht und die Ergebnisse festgehalten. Es erfolgt außerdem noch eine Einteilung in erwartete und unerwartete Arten von Werbung. Wie bereits erwähnt wird in dieser Studie das Werbenetzwerk von Google betrachtet. Um Werbeeinblendungen eines Werbenetzwerkes feststellen zu können, muss man sich auf den Publisherseiten dieser bewegen. Zu diesem Zweck wurden zwanzig first party Webseiten, die nicht von Google selbst betrieben werden, ausgewählt. Abbildung 18 zeigt eine Übersicht über diese Seiten. Die ausgewählten Seiten bieten eine breite Fächerung über eine Vielzahl von Kategorien. Während der Durchführung der Studie, wurden diese Internetseiten in insgesamt 55 Sitzungen besucht und auf die jeweils angezeigten Arten von Werbeeinblendungen hin untersucht. Dabei wurden bei jedem Experiment unterschiedliche Interessen und Vorgehensweisen getestet. Diese Interessen wurden durch einfache Suchanfragen oder das Anlegen von Accounts und der Angabe von benutzerspezifischen Daten innerhalb eines Profils erzeugt. Um die erzielten Erkenntnisse besser sortieren zu können, wird die Klassifikation aus Abbildung 17 benutzt. Wird angenommen, dass sich ein User, ohne in einem Profil eingeloggt zu sein und ohne ein zuvor beobachtetes Verhalten zu besitzen, auf einer Internetseite bewegt, so werden sowohl generische, ortsabhängige und kontextuelle Werbeeinblendungen erwartet. Siehe Abbildung 17. Und genau dies war auch der Fall bei der Studie. Alle Arten dieser Werbeeinblendungen konnten festgestellt werden. Bei generischen Einblendungen handelt es sich im Prinzip um zufällige Anzeigen, die weder im Zusammenhang mit dem Inhalt oder dem Design der gerade besuchten Internetseite stehen, noch die Interessen oder das Verhalten eines Users wiederspiegeln. Während jeder Sitzung wurden auch zahlreiche kontextuelle Einblendungen festgestellt. Von einer kontextuellen Werbeeinblendung spricht man, wenn sich der Inhalt der eigeblendeten Werbung und der Inhalt der gerade dargestellten Seite ähnlich sind bzw. gänzlich gleichen. Beispielsweise wurde auf einer der Wissenschaftsseiten eine Werbeanzeige für Spiele zum Gehirntraining angezeigt. Ebenso oft wurden ortsabhängige Einblendungen festgestellt. Der Ort des Users kann entweder durch GPS festgestellt werden, falls dies aktiv ist, oder aber auch durch eingegebene Suchbegriffe geschätzt werden. Daraufhin blendet das jeweilige Werbenetzwerk Werbeanzeigen auf der Internetseite ein, die sich auf den aktuellen Standort beziehen. Es können auch Mischformen aus mehreren verschiedenen Arten von Werbeanzeigen vorkommen. So wurde eine Mischung aus einer kontextuellen und einer standortbasierten Werbeanzeige vorgefunden. Hierbei wurde auf der Seite gaylife.about.com eine Werbeanzeige von match.com getätigt, die dazu einlud homosexuelle Männer in Worcester zu besuchen („Visit Gay Man in Worcester“). Wie aus Abbildung … hervorgeht, setzen alle diese Formen der Werbeeinblendungen kein bis kaum ein Wissen über den Internetznutzer voraus. Lediglich der Standort bzw. die gerade besuchte Seite müssen dem Werbenetzwerk bekannt sein. Als nächstes wird mit einem Benutzer eine Seite besucht, auf der sich mit einem Account eingeloggt werden kann. Dies geschieht auf zwei verschiedenen Seiten, nämlich linkedin.com und pandora.com. Hierbei soll untersucht werden ob profilbasierte Werbeanzeigen auf der jeweiligen Seite zu finden sind. Dies sind Anzeigen, die sich auf benutzerspezifische Daten beziehen, die innerhalb des Accounts angelegt wurden. Dieser Art von Werbung war nur auf der Internetseite von pandora.com festzustellen. Es wurden zwei profilbasierte Einblendungen festgestellt. Im ersten Fall wurde der im Profil hinterlegte Ort, nämlich New York, als Basis für eine Anzeige genommen. Interessant zu beobachten war die zweite Anzeige auf dieser Seite. Dort wurde aufgrund des im Profil angegebenen Alters von 32 Jahren wiederum eine Einblendung von match.com geschaltet. Jedoch wurde hierbei der aktuelle Standort (Worcester) und nicht der im Profil angegebene Ort als Basis genommen. Außerdem wurden diesmal Frauen anstatt Männer als potenzielle Partner angezeigt. Obwohl innerhalb des Profils ein Alter von 32 Jahren angegeben wurde, änderte sich auch nach dem Besuchen und Einloggen auf der Seite das hinterlegte Alter innerhalb der Google APM nicht. Dieses wurde, wie schon zu Beginn, weiterhin auf 65 Jahre (siehe Abbildung 16) geschätzt. Zuletzt wurde untersucht in welchem Maße Google verhaltensabhängige Werbung schaltet. Dabei handelt es sich um Einblendungen, die sich speziell an den jeweiligen Interessen und Präferenzen eines Users orientieren. Wie in der Klassifizierung zu sehen unterscheidet die Studie zwischen erwarteten und unerwarteten verhaltensabhängigen Werbeeinblendungen. Wird ein Interesse im APM angezeigt ist also zu erwarten, dass es auch eine Einblendung zu diesem Interesse gibt. Es ist aber auch zu beobachten, dass Einblendungen zu Interessen, die durch Suchanfragen und expliziten Besuchen auf bestimmten Internetseiten erzeugt wurden, gemacht werden, die gar nicht in der APM auftauchen. Diese werden als unerwartet eingestuft, da sie nicht im APM zu finden sind und daher nicht damit gerechnet werden kann, dass Google diese Interessen kennt. Um diese Art der Werbung untersuchen zu können, wurden neue Interessen erzeugt bzw. angelegt. Abbildung 19 zeigt diese.

Abbildung 19: speziell angelegte Interessen (Willis & Tatar, 2012)
Wie zu erkennen ist, wurde versucht sechs verschiedene Interessensgruppen anzulegen. Diese Interessen wurden durch einfache Suchanfragen oder durch Besuche auf den jeweiligen Seiten initiiert. Im Beispiel des Interesses „Miami“ wurde auf Seiten wie tripadviser.com, accuweather.com oder yelp.com der Ort Miami in der Suchleiste ausgewählt. Ein Blick in den APM zeigt, dass nicht alle Interessen aus Abbildung 19 auch dort hinterlegt wurden. Die Interessen Autos und Miami waren dort nicht zu finden, was im Umkehrschluss bedeutet, dass Einblendungen zu diesen Themen unerwartet sind. (siehe Klassifizierung) Um ein aussagekräftiges Ergebnis zu erhalten wurden die genannten Interessen in insgesamt 6 Experimenten erzeugt. Dabei wurde so vorgegangen, dass pro Experiment nur eine bestimmte Anzahl in Interessen erzeugt wurde und nicht alle gleichzeitig - jedoch immer mindestens zwei. Abbildung 20 zeigt die festgestellten Ergebnisse der durchgeführten Experimente.

Abbildung 20: Häufigkeit verhaltensbezogener Einblendungen (Willis & Tatar, 2012)
Zunächst interessant ist nur die linke Seite, d. h. die Interessen bis Tennis. Wie zu sehen ist befinden sich auf der horizontalen Ebene alle erzeugten Interessen. Wie bereits erwähnt sind die mit einem Stern gekennzeichneten Interessen auch im APM zu beobachten. Die vertikale Achse gibt an in wie vielen Prozent der Sitzungen eine verhaltensbezogene Werbeeinblendung zum jeweiligen Interesse zu sehen war. Die gelben Balken geben dabei an, dass das Interesse innerhalb eines Experimentes erzeugt wurde. Die blauen Balken hingegen zeigen das Ergebnis bei Nichterzeugung des Interesses. Im Falle der Interessen Hunde und Tennis ist zu erkennen, dass Werbung zu diesen Themen nur zu finden war wen diese speziell erzeugt wurden. Dies weißt eindeutig auf verhaltensbezogene Werbung hin. Bei allgemeinen Interessen wie Autos und Investment ist festzustellen, dass es keinen Unterschied macht, ob diese Interessen spezielle angelegt wurden oder nicht. Es finden sogar häufigere Einblendungen statt, wenn diese nicht erzeugt wurden. Es bleibt aber festzuhalten, dass es eine Vielzahl von Werbeeinblendungen gibt, die sich auf das jeweils vom User zu beobachtende Verhalten beziehen. Wie auch schon in den vorhergehenden Experimenten zu den anderen Arten, wurden auch in diesem Fall wieder Mischformen aus mehreren Arten von Einblendungstypen wahrgenommen. Beispielsweise wurde auf der Seite freedictionry.com eine verhaltens- und standortabhängige Einblendung festgestellt. Wie vorher bereits erwähnt wurde ist es Teil der Unternehmenspolitik keine Daten zu sensiblen Themen innerhalb ihres APM zu zeigen [11]. Doch gilt dies auch für Werbeeinblendungen auf den Internetseiten. Um dies zu untersuchen, wurden durch dieselbe Vorgehensweise wie oben verschiedene neue Interessen initiiert. In diesem Fall allerdings handelt es sich dabei um sensible Angaben zu Themen aus den Bereichen Finanzen und Gesundheit. Wie in Abbildung zu sehen ist umfassen die Interessen Konkurs, Depression, Diabetes, Homosexualität, Schwangerschaft und Hautkrebs. Wie zu erwarten war keines der Interessen innerhalb des APM sichtbar. Die Ergebnisse aus Abbildung 20 zeigen aber, dass es vor allem im Fall von Diabetes zu einer extrem erhöhten Häufigkeit von Einblendung zu diesem Thema gekommen ist, wenn dies initiiert wurde. Bei allen anderen Interessen macht es kaum einen Unterschied ob das Interesse erzeugt wurde oder nicht. In diesem Fall ist es schwer festzustellen, ob diese Werbeanzeigen aufgrund des dargelegten Interesses eingeblendet werden oder nur Teil des gesamten Pool an Werbeanzeigen sind und daher mehr oder weniger zufällig eingeblendet werden. Es kann abschließend also nicht sicher gesagt werden, ob Google Werbeeinblendungen zu sensiblen Themen bewusst schaltet oder nicht. Was allerdings mit Sicherheit gesagt werden kann ist, dass Werbenetzwerke und in diesem Fall Google, die gesammelten Daten von Usern in hohem Maße für gezielte Werbeeinblendungen nutzen. Alle Arten von Werbeeinblendungen nach der Klassifizierung aus Abbildung 17 konnten festgestellt. In vielen Fällen sind Mischformen aus mehreren Arten von Einblendungen festzustellen, um eine noch höhere Präzision der Werbung zu erreichen. (Willis & Tatar, 2012)