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Publicidade dirigida: riscos e benefícios

Publicidade dirigida: riscos e benefícios

Silvério Cordeiro 15/06/2022 09:03

Este tipo de anúncios pode criar bolhas de filtro (isolação intelectual onde algoritmos selecionam a informação que o utilizador quer ver e privam-no de ver a oposição), e câmaras de eco (as nossas ideias são reforçadas por meio de constante repetição, aliadas a uma ausência de oposição, aumentando a nossa crença da sua verosimilidade)

Os anúncios personalizados são vistos como o “Santo Graal” do marketing moderno e, segundo a Forbes, numa publicação de 2016, estes são um dos fatores críticos de sucesso. De acordo com um estudo da Adlucent: 71% dos consumidores, revela preferência por este tipo de publicidade; os negócios podem alcançar um aumento de lucros na ordem dos 15%; a probabilidade de os consumidores repetirem as compras é de 44%.

Com efeito, existem diferentes níveis de publicidade dirigida, nomeadamente: Contextual (anúncios sobre a mesma temática do que está a ser consumido pelo utilizador); Comportamental (semelhante à contextual, mas aqui considera-se o histórico de pesquisas do utilizador, tempo que passa em cada página, links em que clicou, páginas que segue em redes sociais, etc.); Segmentada geograficamente; e Redes sociais.

Neste contexto, colocamos a seguinte questão “Sendo a publicidade dirigida tão intrusiva, porque motivo os utilizadores a preferem?” No estudo supracitado, 46% dos consumidores defendem que reduz a publicidade irrelevante, 25% indicam que é uma forma de descobrirem novos produtos, 19% defendem ser uma forma mais rápida e simples de encontrar os produtos de interesse. Certo é que, a maioria dos consumidores, 87%, acreditam que publicidade personalizada significa conteúdo exclusivo, baseado nas suas compras ou comportamentos anteriores.

Efetivamente, sabemos que os negócios precisam de anúncios e, se os dados recolhidos forem exclusivamente utilizados para este efeito, estaríamos a falar de marketing na sua essência.

Porém, a publicidade dirigida comporta riscos, recorde-se o caso do escândalo da Cambridge Analytica, pela divisão política que criou, tanto no Reino Unido, como nos Estados Unidos. Estes casos tornaram evidente, que este tipo de anúncios pode criar bolhas de filtro (isolação intelectual onde algoritmos selecionam a informação que o utilizador quer ver e privam-no de ver a oposição), e câmaras de eco (as nossas ideias são reforçadas por meio de constante repetição, aliadas a uma ausência de oposição, aumentando a nossa crença da sua verosimilidade). Nestes casos, este tipo de publicidade foi, não só veículo para divisão e polarização de pessoas, como também para o aumento da circulação de desinformação perigosa.

Na verdade, a grande maioria dos anúncios online são comerciais, e não políticos. Nesse sentido, um artigo recentemente publicado (junho 2021) na Nature “Epistemic fragmentation poses a threat to the governance of online targeting” investigou quais os efeitos negativos que este tipo de publicidade poderia ter na população, isto, para além das conhecidas questões de privacidade.

Por exemplo, no mundo real, um anúncio fraudulento numa paragem de autocarros é facilmente detetado e reportado às autoridades competentes. Porém, no caso dos consumidores online, estes estão isolados numa bolha, dado que a informação que recebem foi-lhes dirigida. De facto, o problema de só vermos anúncios com os quais provavelmente concordamos, ou para os quais estamos menos preparados para lhes reconhecer um sentido malicioso ou fraudulento, dificulta que estes sejam detetados e denunciados.

Devido ao volume de anúncios online, supervisores humanos não podem controlar todas as campanhas. No entanto, soluções automatizadas também se provaram ineficazes. De facto, um estudo de 2008 da Carnegie Mellon University (Auditing Digital Platforms for Discrimination in Economic Opportunity Advertising), revelou que as máquinas têm grandes dificuldades para reconhecerem quando um anúncio é malicioso, especialmente no que compete a interpretá-los num contexto. Com efeito, verificou-se que os algoritmos em vez de dissociarem anúncios de contextos inapropriados, tendem a amplificar o seu compósito. Por exemplo, apresentar um anúncio de comida rica em gordura de forma dirigida a crianças, o conteúdo de per si não é negativo, todavia quando enquadrado neste contexto poderá ser prejudicial. Tradicionalmente as autoridades adotam uma abordagem reativa, atuando em função da reclamação dos consumidores.

Atualmente, os reguladores estão a adotar uma combinação de duas estratégias para enfrentar estes desafios, que passam por colocar ênfase na educação dos consumidores para estes terem “controlo” sobre como são direcionados, e pela monitorização proativa de campanhas publicitárias, através da automatização dos mecanismos de triagem, antes de os anúncios serem publicados online. Todavia, ambas as estratégias apresentam limitações.

Finalmente, somos de opinião que se deveria restaurar o papel dos consumidores enquanto participantes ativos na regulamentação da publicidade online. Ora, tal pode ser alcançado quer diminuindo a precisão das categorias de segmentação, quer instituindo quotas de segmentação, quer acabando completamente com a segmentação. Deste modo, admitimos que pelo menos uma parte dos anúncios online, seria garantidamente vista por consumidores mais diversos, num contexto partilhado, onde as objeções podem ser mais facilmente levantadas e discutidas.

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