Errechnet Facebook bald die Zukunft der User, um gezieltere Werbung zu ermöglichen?

In einem inoffiziellen Dokument stellt Facebook eine starke neue Targeting-Option für Werbetreibende vor. Dabei handelt es sich um eine Form des Predictive Behavorial Targetings. So soll statistisch vorhersagbar sein, wann ein User kurz davor ist, zu einer anderen Marke zu wechseln. Der Advertiser kann hier eingreifen und gezielt werben, um die zukünftige Entscheidung zu beeinflussen. Ob und wann diese Möglichkeit tatsächlich ausgerollt wird, ist jedoch noch unklar.

Loyalty Prediction – Facebook errechnet, was du tun wirst

In den Wogen des Cambridge Analytica Skandals ist The Intercept ein vertrauliches Briefing in die Hände gespielt worden, dass die Targeting-Variante beschreibt. The Intercept ist eine Plattform für investigativen Journalismus, die vom eBay-Gründer Pierre Omidyar ins Leben gerufen wurde. Der Redakteur Sam Biddle bringt das Prinzip der Werbeform auf den Punkt:

Instead of merely offering advertisers the ability to target people based on demographics and consumer preferences, Facebook instead offers the ability to target them based on how they will behave, what they will buy, and what they will think.

Dies ermöglicht eine Technologie namens FBLearner Flow, die Facebook 2016 vorstellte. In dem Blogpost wird sie als interne Plattform eingeführt, die auf der Basis von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz einige Abläufe erleichtern soll. Der potentielle Einsatz für Werbung ist demnach sehr verwunderlich.

Konkret betitelt Facebook die Werbeoption als Loyalty Prediction. Vereinfacht gesagt behauptet das Soziale Netzwerk auf der Datengrundlage seiner 2 Milliarden Nutzer vorhersagen zu können, ob jemand in naher Zukunft von VW zu Renault wechselt – und damit der Marketingabteilung von VW einen Grund liefert, aktiv zu werden. Der Algorithmus identifiziert diese Personen im Voraus und bietet sie Advertisern als Zielgruppe an.

Es geht also um Mustererkennung zur Beeinflussung – Facebook als Werkzeug, um zukünftige Entscheidungen zu bestärken oder abzuwenden. Das ist eine andere Stufe des Marketings als zu berechnen, wer empfänglich für deine Ads ist und höchstwahrscheinlich klicken wird. Das Dokument selbst nennt dies „improved marketing efficiency“.

Psychografisches Targeting – bald auch bei Facebook?

Dank Cambridge Analytica ist Psychografisches Targeting der breiten Masse ein Begriff. Sollte das vertrauliche Dokument authentisch sein, scheint Facebook diese Idee nun selbst in seine Werbetools integrieren zu wollen. Praktischerweise muss Facebook anders als Cambridge Analytica keine Daten von Drittanbietern extrahieren, sondern ist selbst Herr über Userdaten, wie sie detaillierter kaum einem anderen Unternehmen auf dem Planeten vorliegen.

Welche Daten allerdings genau in die Engine fließen, um Vorhersagen treffen zu können, wird im Dokument nicht deutlich. Die Rede ist jedoch von Standortdaten, Geräteinformationen, WiFi-Details, Videonutzung, Neigungen und einer Analyse der Freundschaften.

Zwei grundsätzliche Fragen und bislang keine Antworten

Der Fall wirft eine Vielzahl, aber insbesondere zwei Fragen auf. Zunächst: Kann diese Form von Werbung schon als Manipulation gelten?

Auch Andrew Hutchinson von Social Media Today ist sich nicht sicher, wie diese Technologie moralisch zu vertreten ist. Manipulation auf der einen Seite, aber auf der anderen Seite: Was soll Werbung denn sonst bezwecken? Geht es nicht im Kern um die Beeinflussung zukünftiger Kaufentscheidungen? Warum sollte es verboten sein, Werbung auf der Grundlage von aussagekräftigen Daten zu betreiben? Kommt es auf den Rahmen an?

Die andere Frage ist die: Ist Facebooks Technologie wirklich so mächtig? Oder ist das alles nur Schall und Rauch unter dem Deckmantel von Artificial Intelligence? Wie genau kann eine solche Vorhersage getroffen werden? Oder ist dies nur ein weiterer Schritt Zuckerbergs, um an das Geld der Advertiser zu kommen?

Facebook selbst hat laut The Interception dementiert, dass FBLearner Flow für Marketingzwecke genutzt wird. Das Unternehmen beruft sich auf Machine Learning als Motor für Ads. Dabei spiele die 2016 vorgestellte Plattform keine Rolle. Eine klare Positionierung zum vertraulichen Dokument blieb bislang aus.