Iklan yang ditargetkan

Iklan yang ditargetkan atau pemasaran berbasis data adalah bentuk iklan, termasuk iklan online, yang ditujukan kepada audiens dengan karakteristik tertentu, berdasarkan produk atau orang yang diiklankan. Karakteristik tersebut dapat berupa demografis dengan fokus pada ras, status ekonomi, jenis kelamin, usia, generasi, tingkat pendidikan, tingkat pendapatan, dan pekerjaan, atau psikografis yang difokuskan pada nilai-nilai konsumen, kepribadian, sikap, pendapat, gaya hidup, dan minat. Fokus ini juga dapat berisi variabel perilaku, seperti riwayat browser, riwayat pembelian, dan aktivitas online terbaru. Proses penargetan algoritma menghilangkan pemborosan. Bentuk iklan tradisional, termasuk spanduk, surat kabar, majalah, dan saluran radio, secara bertahap digantikan oleh iklan online. Melalui munculnya saluran online baru, kegunaan iklan yang ditargetkan meningkat karena perusahaan bertujuan untuk meminimalkan pemborosan iklan. Sebagian besar iklan media baru yang ditargetkan saat ini menggunakan proxy orde kedua untuk target, seperti melacak aktivitas web online atau seluler konsumen, mengasosiasikan demografi konsumen halaman web historis dengan akses halaman web konsumen baru, menggunakan kata kunci pencarian sebagai dasar minat yang tersirat, atau iklan kontekstua

Perusahaan memiliki teknologi yang memungkinkan mereka untuk mengumpulkan informasi tentang pengguna web. Dengan melacak dan memantau situs web yang dikunjungi pengguna, penyedia layanan internet dapat langsung menampilkan iklan yang sesuai dengan preferensi konsumen. Sebagian besar situs web saat ini menggunakan teknologi targeting ini untuk melacak perilaku internet pengguna dan ada banyak perdebatan tentang isu privasi yang ada.

Pemasaran melalui mesin pencari menggunakan mesin pencari untuk menjangkau audiens target. Misalnya, Kampanye Remarketing Google adalah jenis pemasaran yang ditargetkan di mana pengiklan menggunakan alamat IP komputer yang telah mengunjungi situs web mereka untuk memasarkan kembali iklan mereka secara khusus kepada pengguna yang sebelumnya telah mengunjungi situs web mereka saat mereka menjelajahi situs web yang merupakan bagian dari jaringan tampilan Google, atau saat mencari kata kunci terkait produk atau layanan di mesin pencari Google. Remarketing dinamis dapat meningkatkan iklan yang ditargetkan karena iklan dapat mencakup produk atau layanan yang telah dilihat konsumen sebelumnya di situs web pengiklan dalam iklan.

Google Ads mencakup platform yang berbeda. Jaringan Pencarian menampilkan iklan di 'Google Search, situs Google lain seperti Maps dan Shopping, dan ratusan situs mitra pencarian non-Google yang menampilkan iklan yang sesuai dengan hasil pencarian'. 'Jaringan Tampilan mencakup sekelompok situs web Google (seperti Google Finance, Gmail, Blogger, dan YouTube), situs mitra, dan situs dan aplikasi seluler yang menampilkan iklan dari Google Ads yang sesuai dengan konten pada halaman tertentu.

Dua jenis jaringan periklanan ini dapat bermanfaat untuk setiap tujuan tertentu dari perusahaan, atau jenis perusahaan. Sebagai contoh, jaringan pencarian dapat memberikan manfaat bagi perusahaan untuk mencapai konsumen yang aktif mencari produk atau layanan tertentu.

Cara lain kampanye periklanan dapat menargetkan pengguna adalah dengan menggunakan riwayat peramban dan riwayat pencarian. Sebagai contoh, jika pengguna mengetik pulpen promosi ke dalam mesin pencari seperti Google, iklan untuk pulpen promosi akan muncul di bagian atas halaman di atas daftar organik. Iklan ini akan dioptimalkan geografis sesuai dengan area alamat IP pengguna, menunjukkan produk atau layanan di daerah lokal atau wilayah sekitarnya. Posisi iklan yang lebih tinggi seringkali diberikan kepada iklan yang memiliki skor kualitas lebih tinggi. Skor kualitas iklan dipengaruhi oleh 5 komponen dari skor kualitas: ekspektasi tingkat klik iklan, kualitas halaman arahan, relevansi iklan/pencarian, kinerja geografis, dan perangkat yang ditargetkan.

Ketika dinilai berdasarkan kriteria ini, akan memengaruhi pengiklan dengan meningkatkan kelayakan lelang iklan, biaya per klik sebenarnya, posisi iklan, dan perkiraan penawaran posisi iklan; untuk merangkum, semakin tinggi skor kualitas, semakin baik posisi iklan, dan biaya yang lebih rendah.

Google menggunakan jaringan tampilannya untuk melacak apa yang dilihat pengguna dan mengumpulkan informasi tentang mereka. Ketika pengguna mengunjungi situs web yang menggunakan jaringan tampilan Google, akan mengirimkan cookie ke Google, menunjukkan informasi tentang pengguna, apa yang mereka telusuri, dari mana asalnya, ditemukan berdasarkan alamat IP, dan kemudian membangun profil di sekitar mereka, memungkinkan Google untuk dengan mudah menargetkan iklan ke pengguna secara lebih spesifik.

Sebagai contoh, jika pengguna sering mengunjungi situs web perusahaan promosi yang menjual pulpen promosi, Google akan mengumpulkan data dari pengguna seperti usia, jenis kelamin, lokasi, dan informasi demografis lainnya serta informasi tentang situs web yang dikunjungi, pengguna kemudian akan dimasukkan ke dalam kategori produk promosi, memungkinkan Google untuk dengan mudah menampilkan iklan di situs web yang dikunjungi pengguna yang berkaitan dengan produk promosi.

Targeting media sosial merupakan bentuk iklan yang ditargetkan, yang menggunakan atribut targeting umum seperti geotargeting, behavioral targeting, dan socio-psychographic targeting, serta mengumpulkan informasi yang konsumen berikan di setiap platform media sosial.

Menurut riwayat penelusuran pengguna media, pelanggan yang tertarik pada kriteria tertentu akan secara otomatis ditargetkan oleh iklan produk atau layanan tertentu. Sebagai contoh, Facebook mengumpulkan sejumlah besar data pengguna dari infrastruktur surveilans di platformnya. Informasi seperti suka pengguna, riwayat penelusuran, dan lokasi geografis digunakan untuk menargetkan konsumen dengan produk yang dipersonalisasi. Iklan berbayar di Facebook bekerja dengan membantu bisnis untuk menjangkau calon pelanggan dengan membuat kampanye yang ditargetkan. Media sosial juga membuat profil konsumen dan hanya perlu melihat satu tempat, profil pengguna, untuk menemukan semua minat dan 'suka'. Misalnya, Facebook memungkinkan pengiklan menargetkan menggunakan karakteristik umum seperti jenis kelamin, usia, dan lokasi. Selain itu, mereka memungkinkan penargetan yang lebih sempit berdasarkan demografi, perilaku, dan minat.

Televisi
Iklan dapat ditargetkan kepada konsumen tertentu yang menonton kabel digital, Smart TV, atau video over-the-top. Targeting dapat dilakukan berdasarkan usia, jenis kelamin, lokasi, atau minat pribadi dalam film, dll. Alamat kotak kabel dapat disilangkan dengan informasi dari data broker seperti Acxiom, Equifax, dan Experian, termasuk informasi tentang pernikahan, pendidikan, catatan kriminal, dan riwayat kredit. Kampanye politik juga dapat dicocokkan dengan catatan publik seperti afiliasi partai dan pemilihan dan pemilihan partai mana yang telah diikuti oleh penonton.
Perangkat seluler

Sejak awal tahun 2000-an, iklan telah merambah secara online dan baru-baru ini di pengaturan seluler. Iklan yang ditargetkan berdasarkan perangkat seluler memungkinkan lebih banyak informasi tentang konsumen untuk ditransmisikan, tidak hanya minat mereka, tetapi juga informasi tentang lokasi dan waktu mereka. Hal ini memungkinkan pengiklan untuk menghasilkan iklan yang dapat disesuaikan dengan jadwal dan lingkungan yang lebih spesifik.

Targeting konten dan konteks
Metode targeting yang paling langsung adalah targeting konten/kontekstual. Ini terjadi ketika pengiklan menempatkan iklan di tempat tertentu, berdasarkan konten yang ada di sana. Metode ini dapat digunakan melalui berbagai media, misalnya di artikel online, pembelian rumah akan memiliki iklan yang sesuai dengan konteks ini, seperti iklan asuransi. Ini biasanya dicapai melalui sistem pencocokan iklan yang menganalisis konten pada halaman atau menemukan kata kunci dan menampilkan iklan yang relevan, terkadang melalui pop-up. Terkadang sistem pencocokan iklan dapat gagal, karena dapat lupa membedakan antara korelasi positif dan negatif. Hal ini dapat mengakibatkan penempatan iklan yang bertentangan, yang tidak sesuai dengan konten.

Targeting teknis
Targeting teknis terkait dengan status perangkat lunak atau perangkat keras pengguna. Iklan diubah tergantung pada bandwidth jaringan yang tersedia pengguna, misalnya, jika pengguna menggunakan ponsel yang memiliki koneksi terbatas, sistem pengiriman iklan akan menampilkan versi iklan yang lebih kecil untuk kecepatan transfer data yang lebih cepat. Sistem iklan yang dapat diakses langsung melayani iklan berdasarkan atribut demografis, psikografis, atau perilaku yang terkait dengan konsumen yang terpapar iklan. Sistem-sistem ini selalu digital dan harus dapat diakses karena endpoint yang melayani iklan (set-top box, situs web, atau tanda digital) harus mampu menampilkan iklan secara independen dari endpoint lain berdasarkan atribut konsumen tertentu dengan endpoint tersebut pada saat iklan disajikan. Sistem iklan yang dapat diakses, oleh karena itu, harus menggunakan karakteristik konsumen yang terkait dengan endpoint sebagai dasar untuk memilih dan melayani iklan.

Targeting Waktu
Menurut Jurnal Pemasaran, lebih dari 1,8 miliar klien menghabiskan setidaknya 118 menit setiap hari melalui media sosial berbasis web pada tahun 2016. Hampir 77% dari klien ini berinteraksi dengan konten melalui suka, berkomentar, dan mengklik tautan yang terkait dengan konten. Dengan tren konsumen yang mengagumkan ini, pengiklan perlu memilih waktu yang tepat untuk menjadwalkan konten, untuk memaksimalkan efisiensi periklanan. Untuk menentukan waktu hari mana yang paling efektif untuk menjadwalkan konten, penting untuk mengetahui kapan otak paling efektif dalam menyimpan ingatan. Penelitian dalam bidang kronopsikologi telah mengakui bahwa waktu hari mempengaruhi variasi diurnal dalam aksesibilitas memori kerja seseorang dan telah menemukan bahwa aktivasi proses inhibisi meningkatkan efektivitas memori kerja selama waktu aksesibilitas memori kerja rendah. Memori kerja dikenal sebagai hal yang penting untuk pemahaman bahasa, pembelajaran, dan penalaran, memberi kita kemampuan untuk menyimpan, mengambil, dan memproses informasi dengan cepat. Bagi banyak orang, aksesibilitas memori kerja bagus ketika mereka bangun di pagi hari, paling rendah pada tengah hari, dan sedang pada malam hari.

Targeting sosiodemografis berfokus pada karakteristik konsumen. Hal ini meliputi usia, generasi, jenis kelamin, gaji, dan kewarganegaraan mereka. Ideanya adalah untuk menargetkan pengguna secara khusus dan menggunakan data yang terkumpul ini, misalnya, menargetkan seorang pria dalam rentang usia 18-24 tahun. Facebook dan platform media sosial lainnya menggunakan bentuk targeting ini dengan menampilkan iklan yang relevan dengan demografi pengguna di akun mereka, ini bisa muncul dalam bentuk iklan banner, iklan mobile, atau video komersial.

Targeting geografis berbasis lokasi melibatkan menargetkan pengguna berbeda berdasarkan lokasi geografis mereka. Alamat IP dapat menandai lokasi seorang pengguna dan biasanya dapat mentransfer lokasi melalui kode ZIP. Lokasi kemudian disimpan untuk pengguna dalam profil statis, sehingga pengiklan dapat dengan mudah menargetkan individu-individu ini berdasarkan lokasi geografis mereka.

Targeted advertising ini berfokus pada lokal konten, misalnya, seorang pengguna dapat diminta dengan pilihan aktivitas di daerah tersebut, misalnya, tempat makan, toko-toko terdekat, dll. Meskipun menghasilkan iklan dari layanan berbasis lokasi konsumen dapat meningkatkan keefektifan pengiriman iklan, ini dapat menimbulkan masalah dengan privasi pengguna.

Targeting perilaku berpusat pada aktivitas/tindakan pengguna dan lebih mudah dicapai di halaman web. Informasi dari menjelajahi situs web dapat dikumpulkan dari penambangan data, yang menemukan pola dalam riwayat pencarian pengguna. Pengiklan yang menggunakan metode ini percaya bahwa ini menghasilkan iklan yang akan lebih relevan bagi pengguna, sehingga mengarah pada konsumen yang lebih mungkin dipengaruhi oleh mereka.

Targeting perilaku telah muncul sebagai salah satu teknologi utama yang digunakan untuk meningkatkan efisiensi dan keuntungan pemasaran digital dan iklan, karena penyedia media dapat menyediakan pengguna individu dengan iklan yang sangat relevan. Dalam teori bahwa iklan dan pesan yang ditargetkan dengan benar akan mendatangkan minat konsumen lebih banyak, penerbit dapat menagih premium untuk iklan yang ditargetkan secara perilaku dan pemasar dapat mencapainya. Pemasaran perilaku dapat digunakan sendiri atau bersamaan dengan bentuk targeting lainnya. Banyak praktisi juga merujuk pada proses ini sebagai "target audiens".

Meskipun targeting perilaku dapat meningkatkan efektivitas iklan, hal ini juga menimbulkan kekhawatiran privasi. Pengguna mungkin merasa tidak nyaman dengan ide perilaku online mereka dilacak dan digunakan untuk tujuan periklanan. Menemukan keseimbangan antara personalisasi dan privasi sangat penting.

Pengertian perilaku juga dapat diterapkan pada semua properti online dengan asumsi bahwa hal itu meningkatkan pengalaman pengunjung atau memberikan manfaat bagi properti online, biasanya melalui peningkatan tingkat konversi atau peningkatan tingkat pengeluaran. Para pionir teknologi/filosofi ini adalah situs editorial seperti HotWired, periklanan online dengan ad server online terkemuka, dan situs e-commerce lainnya sebagai teknik untuk meningkatkan relevansi penawaran produk dan promosi secara individual kepada setiap pengunjung. Baru-baru ini, perusahaan di luar pasar e-commerce tradisional juga mulai bereksperimen dengan teknologi yang sedang berkembang ini.

Pendekatan khas untuk ini dimulai dengan menggunakan analitik web atau analitik perilaku untuk memecah semua pengunjung menjadi beberapa saluran diskrit. Setiap saluran kemudian dianalisis dan profil virtual dibuat untuk menangani setiap saluran. Profil ini dapat didasarkan pada Personas yang memberikan operator situs web titik awal dalam memutuskan konten, navigasi, dan tata letak apa yang harus ditampilkan kepada setiap persona yang berbeda. Ketika berkaitan dengan masalah praktis dalam memberikan profil dengan benar ini biasanya dicapai dengan menggunakan platform perilaku konten khusus atau dengan pengembangan perangkat lunak khusus.

Sebagian besar platform mengidentifikasi pengunjung dengan memberikan ID cookie unik kepada setiap pengunjung situs sehingga memungkinkan mereka untuk dilacak sepanjang perjalanan web mereka, platform kemudian membuat keputusan berbasis aturan tentang konten apa yang harus disajikan Sistem penargetan perilaku onsite yang belajar sendiri akan memantau respons pengunjung terhadap konten situs dan belajar apa yang paling mungkin menghasilkan suatu konversi yang diinginkan. Beberapa konten yang baik untuk setiap sifat perilaku atau pola sering kali ditetapkan menggunakan uji multivariat simultan yang banyak. Penargetan perilaku onsite memerlukan tingkat lalu lintas yang relatif tinggi sebelum tingkat kepercayaan statistik dapat dicapai mengenai kemungkinan tawaran tertentu menghasilkan konversi dari pengguna dengan profil perilaku tertentu. Beberapa penyedia telah berhasil melakukannya dengan memanfaatkan basis pengguna mereka yang besar, seperti Yahoo!. Beberapa penyedia menggunakan pendekatan berbasis aturan, memungkinkan administrator menetapkan konten dan penawaran yang ditampilkan kepada mereka dengan sifat tertentu. Menurut penelitian, penargetan perilaku memberikan sedikit manfaat dengan biaya privasi yang besar - ketika menargetkan gender, tebakan yang ditargetkan memiliki tingkat akurasi 42%, yang lebih rendah daripada tebakan acak. Saat menargetkan gender dan usia, akurasi adalah 24%.

Jaringan periklanan menggunakan targeting perilaku dengan cara yang berbeda dari situs-situs individual. Karena mereka menyajikan banyak iklan di banyak situs yang berbeda, mereka dapat membangun gambaran tentang demografi pengguna internet yang mungkin. Data dari kunjungan ke satu situs web dapat dikirim ke banyak perusahaan berbeda, termasuk anak perusahaan Microsoft dan Google, Facebook, Yahoo, banyak situs pencatat lalu lintas, dan perusahaan periklanan kecil lainnya.

Data ini kadang-kadang dapat dikirim ke lebih dari 100 situs web dan dibagikan dengan mitra bisnis, pengiklan, dan pihak ketiga lainnya untuk tujuan bisnis. Data dikumpulkan menggunakan cookies, web beacons, dan teknologi serupa, dan/atau perangkat lunak penyajian iklan pihak ketiga, untuk secara otomatis mengumpulkan informasi tentang pengguna situs dan aktivitas situs. Beberapa server bahkan mencatat halaman yang mengarahkan Anda kepada mereka, situs web yang Anda kunjungi setelahnya, iklan apa yang Anda lihat, dan iklan apa yang Anda klik.

Periklanan online menggunakan cookies, sebuah alat yang digunakan khususnya untuk mengidentifikasi pengguna, sebagai cara untuk memberikan iklan yang ditargetkan dengan memantau tindakan seorang pengguna di situs web. Untuk tujuan ini, cookies yang digunakan disebut cookies pelacakan. Perusahaan jaringan iklan seperti Google menggunakan cookies untuk memberikan iklan yang disesuaikan dengan minat pengguna, mengontrol jumlah kali pengguna melihat iklan, dan "mengukur" apakah mereka mengiklankan produk tertentu sesuai dengan preferensi pelanggan. Data ini dikumpulkan tanpa melampirkan nama, alamat, alamat email, atau nomor telepon orang, namun bisa mencakup informasi identifikasi perangkat seperti alamat IP, alamat MAC, informasi peramban web, cookie, atau ID alfanumerik unik perangkat lainnya dari komputer Anda, tetapi beberapa toko dapat membuat ID tamu untuk melengkapi data.

Cookies digunakan untuk mengontrol iklan yang ditampilkan dan melacak aktivitas penjelajahan dan pola penggunaan di situs. Data ini digunakan oleh perusahaan untuk menyimpulkan usia, jenis kelamin, dan minat pembelian orang sehingga mereka dapat membuat iklan yang disesuaikan yang lebih mungkin Anda klik.

Sebagai contoh, seorang pengguna dilihat di situs-situs sepak bola, situs bisnis, dan situs mode pria. Perkiraan masuk akal akan menyimpulkan pengguna adalah laki-laki. Analisis demografi situs individu yang disediakan baik secara internal (survei pengguna) atau eksternal (Comscore\Netratings) memungkinkan jaringan untuk menjual audiens daripada situs. Meskipun jaringan periklanan digunakan untuk menjual produk ini, hal ini didasarkan pada memilih situs di mana audiens berada. Targeting perilaku memungkinkan mereka menjadi sedikit lebih spesifik tentang hal ini.

Penelitian tentang iklan yang ditargetkan
Dalam karya yang berjudul Analisis Ekonomi tentang Iklan Online dengan Penggunaan Target Perilaku, Chen dan Stallaert (2014) mempelajari implikasi ekonomi ketika seorang penerbit online terlibat dalam targeting perilaku. Mereka menganggap bahwa penerbit mengadakan lelang slot iklan dan dibayar berdasarkan biaya per klik. Chen dan Stallaert (2014) mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi pendapatan penerbit, keuntungan pengiklan, dan kesejahteraan sosial. Mereka menunjukkan bahwa pendapatan bagi penerbit online dalam beberapa situasi dapat meningkat saat targeting perilaku digunakan.

Peningkatan pendapatan bagi penerbit tidak dijamin: dalam beberapa kasus, harga iklan dan oleh karena itu pendapatan penerbit dapat lebih rendah, tergantung pada tingkat persaingan dan penilaian pengiklan. Mereka mengidentifikasi dua efek yang terkait dengan targeting perilaku: efek kompetitif dan efek kecenderungan. Kekuatan relatif dari kedua efek tersebut menentukan apakah pendapatan penerbit akan dipengaruhi positif atau negatif. Chen dan Stallaert (2014) juga menunjukkan bahwa, meskipun kesejahteraan sosial meningkat dan pengiklan kecil lebih baik dengan targeting perilaku, pengiklan dominan mungkin merugi dan enggan beralih dari iklan tradisional.

Pada tahun 2006, BlueLithium (sekarang Yahoo! Advertising) dalam sebuah studi online besar, menguji efek iklan yang ditargetkan berdasarkan konten kontekstual. Studi tersebut menggunakan 400 juta "impression", atau iklan yang disampaikan melintasi batas perilaku dan kontekstual. Secara khusus, sembilan kategori perilaku (seperti "pembeli" atau "wisatawan") dengan lebih dari 10 juta "impression" diamati untuk pola-pola di seluruh konten.

Semua pengukuran untuk studi ini diambil dalam hal tingkat klik (CTR) dan tingkat "aksi" (ATR), atau konversi. Jadi, untuk setiap impresi yang seseorang dapatkan, jumlah kali mereka "klik" ke dalamnya akan berkontribusi pada data CTR, dan setiap kali mereka melanjutkan atau mengonversi iklan tersebut pengguna menambahkan data "aksi".

Hasil dari studi menunjukkan bahwa pengiklan yang mencari lalu lintas pada iklan mereka harus fokus pada targeting perilaku dalam konteks. Demikian juga, jika mereka mencari konversi pada iklan, targeting perilaku di luar konteks adalah proses yang paling efektif. Data membantu menentukan "aturan praktis umum"; namun, hasil bervariasi luas menurut kategori konten. Hasil keseluruhan dari peneliti menunjukkan bahwa efektivitas targeting perilaku tergantung pada tujuan pengiklan dan pasar target utama yang ingin dicapai pengiklan.

Melalui penggunaan alat analitik, pemasar berusaha memahami perilaku pelanggan dan membuat keputusan yang didasarkan pada data. Pengecer e-commerce menggunakan pemasaran berbasis data untuk mencoba meningkatkan pengalaman pelanggan dan meningkatkan penjualan. Salah satu contoh yang disebutkan di Harvard Business Review adalah Vineyard Vines, merek fashion dengan toko fisik dan katalog produk online. Perusahaan telah menggunakan platform kecerdasan buatan (AI) untuk memperoleh pengetahuan tentang pelanggannya dari tindakan yang diambil atau tidak diambil di situs e-commerce. Komunikasi email atau media sosial dipicu secara otomatis pada titik-titik tertentu, seperti tinggal keranjang. Informasi ini juga digunakan untuk menyempurnakan pemasaran mesin pencari.

Periklanan memberikan para pengiklan dengan jalur komunikasi langsung dengan konsumen yang sudah ada dan calon konsumen. Dengan menggunakan kombinasi kata-kata dan/atau gambar, tujuan umum dari iklan adalah bertindak sebagai "media informasi" (David Ogilvy) yang membuat sarana pengiriman dan kepada siapa informasi disampaikan paling penting. Periklanan harus menentukan bagaimana dan kapan elemen struktural iklan mempengaruhi penerima, mengetahui bahwa semua penerima tidak sama dan oleh karena itu mungkin tidak merespons dengan cara yang sama.

Periklanan berbasis demografi adalah bentuk paling umum dari penargetan yang digunakan secara online. Cookie internet dikirim bolak-balik antara server internet dan browser, yang memungkinkan pengguna diidentifikasi atau untuk melacak kemajuannya. Cookie memberikan detail tentang halaman apa yang dikunjungi konsumen, jumlah waktu yang dihabiskan untuk melihat setiap halaman, tautan yang diklik; dan pencarian dan interaksi yang dilakukan. Dari informasi ini, penerbit cookie mengumpulkan pemahaman tentang kecenderungan dan minat penjelajahan pengguna menghasilkan profil. Dengan menganalisis profil, para pengiklan dapat membuat segmen audiens yang ditentukan berdasarkan pengguna dengan informasi yang dikembalikan sama, oleh karena itu profil. Iklan yang disesuaikan kemudian ditempatkan di depan konsumen berdasarkan apa yang organisasi yang bekerja atas nama pengiklan anggap sebagai minat konsumen.

Iklan-iklan ini telah diformat agar muncul pada halaman dan di depan pengguna yang kemungkinan besar akan tertarik berdasarkan profil mereka. Sebagai contoh, di bawah penargetan perilaku, jika seorang pengguna diketahui baru-baru ini mengunjungi beberapa situs perbandingan dan belanja otomotif berdasarkan data yang direkam oleh cookie yang disimpan di komputer pengguna, pengguna kemudian dapat disajikan dengan iklan terkait otomotif ketika mengunjungi situs lain.

Penargetan demografi adalah bentuk pertama dan paling dasar dari penargetan yang digunakan secara online. melibatkan pemisahan audiens menjadi kelompok yang lebih spesifik dengan menggunakan parameter seperti jenis kelamin, usia, etnis, pendapatan tahunan, status orangtua, dll. Semua anggota kelompok berbagi ciri-ciri yang sama. Jadi, ketika seorang pengiklan ingin menjalankan kampanye yang ditujukan untuk kelompok tertentu maka kampanye itu ditujukan hanya untuk kelompok yang mengandung ciri-ciri tersebut yang ditargetkan pada kampanye tersebut. Setelah menetapkan target demografis pengiklan, sebuah situs web atau bagian situs web dipilih sebagai media karena proporsi besar audiens yang ditargetkan memanfaatkan media tersebut.

Segmentasi menggunakan psikografis didasarkan pada kepribadian, nilai, minat, dan gaya hidup individu. Suatu studi terbaru mengenai bentuk media apa yang digunakan orang-orang-dilakukan oleh Entertainment Technology Center di University of Southern California, Hallmark Channel, dan E-Poll Market Research-mencapai kesimpulan bahwa prediktor yang lebih baik dari penggunaan media adalah gaya hidup pengguna tersebut. Para peneliti menyimpulkan bahwa sementara kohort dari kelompok-kelompok ini mungkin memiliki profil demografis yang sama, mereka mungkin memiliki sikap yang berbeda dan kebiasaan penggunaan media. Psikografis dapat memberikan wawasan lebih lanjut dengan membedakan audiens menjadi kelompok-kelompok tertentu dengan menggunakan ciri-ciri mereka. Setelah mengakui bahwa ini adalah kasusnya, pengiklan dapat mulai menargetkan pelanggan setelah mengakui bahwa faktor selain usia misalnya memberikan wawasan yang lebih besar ke dalam pelanggan.

Periklanan kontekstual adalah strategi untuk menempatkan iklan pada kendaraan media, seperti situs web tertentu atau majalah cetak, yang tema-temanya relevan dengan produk yang dipromosikan. Para pengiklan menerapkan strategi ini untuk menyasar audiens mereka secara lebih sempit. Iklan dipilih dan disajikan oleh sistem otomatis berdasarkan identitas pengguna dan konten yang ditampilkan pada media tersebut. Iklan akan ditampilkan di berbagai platform pengguna dan dipilih berdasarkan pencarian kata kunci; muncul sebagai halaman web atau iklan pop-up. Ini adalah bentuk periklanan yang ditargetkan di mana konten iklan berhubungan langsung dengan konten halaman web yang dilihat pengguna.

Retargeting perilaku
Retargeting adalah saat pengiklan menggunakan targeting perilaku untuk membuat iklan yang mengikuti pengguna setelah pengguna melihat atau membeli item tertentu. Sebagai contoh adalah katalog toko, di mana toko berlangganan pelanggan ke sistem email mereka setelah pembelian dengan harapan mereka tertarik pada lebih banyak item untuk pembelian berkelanjutan. Contoh utama retargeting yang telah mendapatkan reputasi dari kebanyakan orang adalah iklan yang mengikuti pengguna di seluruh web, menampilkan kepada mereka item yang sama yang telah mereka lihat dengan harapan mereka akan membelinya. Retargeting adalah proses yang sangat efektif; dengan menganalisis aktivitas konsumen dengan merek, mereka dapat mengatasi perilaku konsumen mereka dengan tepat.

Segmentasi psikografis utama Kepribadian
Setiap merek, layanan, atau produk memiliki kepribadian sendiri, bagaimana pandangan publik dan komunitas terhadapnya dan pemasar akan menciptakan kepribadian ini untuk cocok dengan karakteristik pasar target mereka. Pemasar dan pengiklan menciptakan kepribadian ini karena ketika konsumen dapat berhubungan dengan karakteristik sebuah merek, layanan, atau produk, mereka lebih cenderung merasa terhubung dengan produk dan membelinya.

Gaya hidup
Pengiklan menyadari bahwa setiap orang menjalani kehidupan yang berbeda, memiliki gaya hidup yang berbeda, dan keinginan yang berbeda, serta kebutuhan pada waktu yang berbeda dalam kehidupan konsumen mereka, sehingga perbedaan individual dapat diimbangi oleh Pengiklan yang berbasis segmentasi pada karakteristik psikografis mempromosikan produk mereka sebagai solusi untuk keinginan dan kebutuhan ini. Segmentasi berdasarkan gaya hidup mempertimbangkan di mana konsumen berada dalam siklus hidup mereka dan preferensi apa yang terkait dengan tahap hidup itu.

Opini, sikap, minat, dan hobi
Segmentasi psikografis juga mencakup pendapat tentang agama, gender, politik, kegiatan olahraga dan rekreasi, pandangan tentang lingkungan, serta isu seni dan budaya. Pandangan yang dimiliki segmen pasar dan kegiatan yang mereka ikuti akan berdampak pada produk dan layanan yang mereka beli, dan akan memengaruhi bagaimana mereka merespons pesan.

Alternatif dari periklanan perilaku dan penargetan psikografis termasuk penargetan geografis dan demografis Ketika pengiklan ingin mencapai konsumen seefisien mungkin, mereka menggunakan proses enam langkah.

Mengidentifikasi tujuan pengiklan melakukan ini dengan menetapkan tolak ukur, dan mengidentifikasi produk atau proposal, mengidentifikasi nilai inti dan tujuan strategis. Langkah ini juga mencakup daftar dan memantau konten pesaing dan membuat tujuan untuk 12-18 bulan ke depan. Langkah kedua memahami pembeli, semuanya tentang mengidentifikasi jenis pembeli yang ingin diincar pengiklan dan mengidentifikasi proses pembelian untuk konsumen. Mengidentifikasi kesenjangan adalah kunci karena hal ini menggambarkan semua kesenjangan dalam konten dan menemukan apa yang penting untuk proses pembelian dan tahapan konten. Konten diciptakan dan tahap di mana pesan kunci diidentifikasi dan garis batas kualitas dibahas. Mengatur distribusi adalah kunci untuk memaksimalkan potensi konten, ini bisa melalui media sosial, blog, atau jaringan tampilan google.

Langkah terakhir sangat penting bagi pengiklan karena mereka perlu mengukur tingkat pengembalian investasi (ROI) Ada beberapa cara untuk mengukur kinerja, ini bisa melalui pelacakan lalu lintas web, kualitas prospek penjualan, dan/atau berbagi media sosial. Alternatif untuk periklanan perilaku termasuk penargetan audiens, penargetan kontekstual, dan penargetan psikografis.

Efektivitas
Penargetan bertujuan untuk meningkatkan efektivitas periklanan dan mengurangi pemborosan yang dihasilkan dengan mengirimkan periklanan kepada konsumen yang tidak mungkin membeli produk tersebut. Periklanan yang ditargetkan atau penargetan yang ditingkatkan dapat menyebabkan biaya iklan dan pengeluaran yang lebih rendah. Efek periklanan terhadap masyarakat dan mereka yang ditargetkan secara implisit didasarkan pada pertimbangan apakah periklanan mengorbankan pilihan otonom. Mereka yang berargumen untuk penerimaan etis periklanan mengklaim bahwa, karena konteks persaingan komersial dari periklanan, konsumen memiliki pilihan atas apa yang akan diterima dan apa yang akan ditolak.

Manusia memiliki kompetensi kognitif dan dilengkapi dengan kemampuan yang diperlukan untuk memutuskan apakah akan dipengaruhi oleh iklan. Mereka yang berargumen menolak mencatat, misalnya, bahwa periklanan dapat membuat kita membeli hal-hal yang tidak kita inginkan atau bahwa, karena periklanan terjalin dalam sistem kapitalis, itu hanya menawarkan pilihan berdasarkan realitas yang berpusat pada konsumerisme sehingga membatasi paparan terhadap gaya hidup non-materialist.

Meskipun efek periklanan bertarget utamanya difokuskan pada yang ditargetkan, itu juga dapat memengaruhi mereka di luar segmen target. Audiens yang tidak disengaja sering melihat iklan yang ditargetkan pada kelompok lain dan mulai membentuk penilaian dan keputusan mengenai iklan dan bahkan merek dan perusahaan di balik iklan tersebut, penilaian ini dapat memengaruhi perilaku konsumen di masa depan. Inisiatif Periklanan Jaringan melakukan studi pada tahun 2009 mengukur harga dan efektivitas iklan yang ditargetkan. Ini mengungkapkan bahwa iklan yang ditargetkan:

• Mendapatkan rata-rata 2,7 kali lipat pendapatan per iklan dibandingkan dengan iklan "run of network" yang tidak ditargetkan.
• Dua kali lebih efektif dalam mengkonversi pengguna yang mengklik iklan menjadi pembeli

Namun, penelitian lain menunjukkan bahwa iklan yang ditargetkan, setidaknya berdasarkan gender, tidak efektif. Salah satu kesulitan utama dalam mengukur efisiensi ekonomi dari penargetan adalah dapat mengamati apa yang akan terjadi dalam ketiadaan penargetan karena pengguna yang ditargetkan oleh pengiklan lebih mungkin untuk mengonversi daripada populasi umum. Farahat dan Bailey memanfaatkan eksperimen alam yang berskala besar di Yahoo! memungkinkan mereka mengukur dampak ekonomi sejati dari periklanan yang ditargetkan pada pencarian merek dan klik. Mereka menemukan, dengan asumsi biaya per 1000 tayangan iklan (CPM) adalah $1, bahwa:

• Biaya marginal dari pencarian terkait merek yang dihasilkan dari iklan adalah $15,65 per pencarian tetapi hanya $1,69 per pencarian dari kampanye yang ditargetkan.
• Biaya marginal dari klik adalah 72 sen, tetapi hanya 16 sen dari kampanye yang ditargetkan.
• Variasi dalam kenaikan CTR dari kampanye periklanan yang ditargetkan sebagian besar ditentukan oleh minat merek yang sudah ada.

Penelitian menunjukkan bahwa Pemasaran konten pada tahun 2015 menghasilkan 3 kali lebih banyak prospek daripada pemasaran keluaran tradisional, tetapi biaya 62% lebih rendah menunjukkan bagaimana kemampuan untuk mengiklankan kepada konsumen yang ditargetkan menjadi cara ideal untuk mengiklankan kepada publik. Statistik lain menunjukkan bahwa 86% orang melewatkan iklan televisi dan 44% orang mengabaikan surel langsung, yang juga menunjukkan bagaimana mengiklankan kepada kelompok orang yang salah dapat menjadi pemborosan sumber daya.

Manfaat
Pendukung iklan yang ditargetkan berargumen bahwa ada keuntungan bagi baik konsumen maupun pengiklan:

Konsumen
Iklan yang ditargetkan menguntungkan konsumen karena pengiklan dapat secara efektif menarik konsumen dengan menggunakan kebiasaan pembelian dan penjelajahan mereka sehingga iklan menjadi lebih terlihat dan berguna bagi pelanggan. Memiliki iklan yang terkait dengan minat konsumen memungkinkan pesan diterima secara langsung melalui titik sentuhan yang efektif. Contoh bagaimana iklan yang ditargetkan bermanfaat bagi konsumen adalah jika seseorang melihat iklan yang ditargetkan untuk mereka tentang sesuatu yang mirip dengan item yang pernah mereka lihat secara online dan tertarik, mereka lebih cenderung untuk membelinya. Konsumen bisa mendapatkan manfaat dari iklan yang ditargetkan dengan cara berikut:

Pengiriman produk atau layanan yang diinginkan secara lebih efektif langsung ke konsumen:[65] Dengan mengasumsikan sifat atau minat konsumen dari targeting mereka, iklan yang akan menarik perhatian pelanggan digunakan. Pengiriman pesan yang lebih langsung yang berkaitan dengan minat konsumen:[65] Iklan disampaikan dengan nyaman kepada pelanggan, entah itu jargon atau media tertentu, pengiriman pesan adalah bagian dari 'gaya hidup' konsumen

Badan intelijen
Badan intelijen di seluruh dunia dapat lebih mudah, dan tanpa mengekspos personel mereka pada risiko HUMINT, melacak target di lokasi sensitif seperti basis militer atau kamp pelatihan dengan hanya membeli data lokasi dari penyedia komersial yang mengumpulkannya dari perangkat seluler dengan geotargeting yang diaktifkan yang digunakan oleh agen yang berada di tempat-tempat ini.[66]

Data lokasi bisa sangat berharga dan harus dilindungi. Ini bisa mengungkap detail tentang jumlah pengguna di suatu lokasi, pergerakan pengguna dan pasokan, rutinitas sehari-hari (pengguna dan organisasi), dan bisa mengungkap asosiasi yang sebelumnya tidak diketahui antara pengguna dan lokasi.

Badan Keamanan Nasional Pengiklan
Pengiklan mendapatkan keuntungan dari iklan yang ditargetkan dengan mengurangi biaya sumber daya dan menciptakan iklan yang lebih efektif dengan menarik konsumen dengan daya tarik kuat pada produk tersebut. Iklan yang ditargetkan memungkinkan pengiklan untuk mengurangi biaya iklan dengan meminimalkan iklan yang "terbuang" kepada konsumen yang tidak tertarik. Iklan yang ditargetkan menangkap perhatian konsumen yang dituju menghasilkan tingkat pengembalian investasi yang lebih tinggi bagi perusahaan.

Karena periklanan perilaku memungkinkan pengiklan untuk lebih mudah menentukan preferensi dan kebiasaan pembelian pengguna, iklan akan lebih relevan dan berguna bagi konsumen. Dengan menciptakan cara periklanan yang lebih efisien dan efektif kepada konsumen, seorang pengiklan mendapatkan manfaat besar dengan cara berikut:

Pengembangan kampanye yang lebih efisien: Dengan memiliki informasi tentang konsumen, seorang pengiklan dapat membuat keputusan yang lebih ringkas tentang cara terbaik untuk berkomunikasi dengan mereka.

Penggunaan dolar iklan yang lebih baik: Pemahaman yang lebih baik tentang audiens yang ditargetkan akan memungkinkan seorang pengiklan untuk mencapai hasil yang lebih baik dengan kampanye periklanan Peningkatan pengembalian investasi: Iklan yang ditargetkan akan menghasilkan hasil yang lebih tinggi dengan biaya yang lebih rendah.

Menggunakan informasi dari konsumen dapat memberikan manfaat bagi pengiklan dengan mengembangkan kampanye yang lebih efisien, iklan yang ditargetkan terbukti bekerja secara efektif dan efisien. Mereka tidak ingin membuang waktu dan uang mengiklankan kepada "orang yang salah". Melalui kemajuan teknologi, internet telah memungkinkan pengiklan untuk menargetkan konsumen di luar kemampuan media tradisional, dan menargetkan jumlah yang jauh lebih besar. Keuntungan utama menggunakan iklan yang ditargetkan adalah dapat membantu meminimalkan iklan yang terbuang dengan menggunakan informasi rinci tentang individu yang ditujukan

Targeted advertising telah menimbulkan kontroversi, terutama mengenai hak privasi dan kebijakan. Dengan targeting perilaku yang berfokus pada tindakan pengguna tertentu seperti riwayat situs, riwayat penjelajahan, dan perilaku pembelian, ini telah menimbulkan kekhawatiran pengguna bahwa semua aktivitas mereka sedang dilacak.

Privacy International, sebuah badan amal yang terdaftar di Inggris yang membela dan mempromosikan hak atas privasi di seluruh dunia, menyarankan bahwa dari segi etika, intersepsi lalu lintas web harus bersyarat berdasarkan persetujuan eksplisit dan berinformasi, dan tindakan harus diambil di mana organisasi dapat ditunjukkan telah bertindak secara melanggar hukum.

Sebuah survei yang dilakukan di Amerika Serikat oleh Pew Internet & American Life Project antara 20 Januari dan 19 Februari 2012, mengungkapkan bahwa sebagian besar orang Amerika tidak setuju dengan targeted advertising, melihatnya sebagai invasi privasi. Memang, 68% dari responden menyatakan bahwa mereka "tidak setuju" dengan targeted advertising karena mereka tidak suka aktivitas online mereka dilacak dan dianalisis.

Masalah lain dengan targeted advertising adalah kurangnya iklan 'baru' produk atau layanan. Melihat sebagian besar iklan disesuaikan berdasarkan preferensi pengguna, tidak akan ada produk yang berbeda yang diperkenalkan kepada konsumen. Oleh karena itu, dalam hal ini, konsumen akan merugi karena mereka tidak terpapar dengan hal baru.

Pengiklan mengkonsentrasikan sumber daya mereka pada konsumen, yang bisa sangat efektif jika dilakukan dengan benar. Ketika iklan tidak berhasil, konsumen bisa merasa tak nyaman dan bertanya-tanya bagaimana pengiklan memperoleh informasi tentang mereka. Konsumen bisa memiliki kekhawatiran tentang iklan yang ditargetkan kepada mereka, yang terlalu pribadi sehingga membuat tak nyaman, merasa perlu untuk mengontrol data mereka.

Dalam iklan yang ditargetkan, privasi adalah masalah yang rumit karena jenis informasi pengguna yang dilindungi dan jumlah pihak yang terlibat. Tiga pihak utama yang terlibat dalam iklan online adalah pengiklan, penerbit, dan jaringan. Orang cenderung ingin menjaga situs web yang pernah mereka telusuri tetap pribadi, meskipun 'clickstreams' pengguna ditransfer kepada pengiklan yang bekerja dengan jaringan iklan. Preferensi dan minat pengguna terlihat melalui clickstream mereka dan profil perilaku mereka dihasilkan.

Pada tahun 2010, banyak orang menemukan bentuk iklan ini mengkhawatirkan dan melihat taktik ini sebagai manipulatif dan rasa diskriminasi. Sebagai hasil dari hal ini, beberapa metode telah diperkenalkan untuk menghindari iklan. Pengguna internet yang menggunakan pemblokir iklan tumbuh dengan cepat. Tingkat pemblokiran iklan global rata-rata pada awal 2018 diperkirakan mencapai 27 persen. Yunani berada di puncak daftar dengan lebih dari 40% pengguna internet yang mengaku menggunakan perangkat lunak pemblokir iklan. Di antara populasi teknis, penggunaan pemblokir iklan mencapai 58%.

Keberatan privasi dan keamanan
Iklan yang ditargetkan menimbulkan kekhawatiran privasi. Iklan yang ditargetkan dilakukan dengan menganalisis aktivitas konsumen melalui layanan online seperti cookie HTTP dan penambangan data, kedua hal ini dapat dianggap merugikan privasi konsumen. Pemasar melakukan riset aktivitas online konsumen untuk kampanye iklan yang ditargetkan seperti programmatic dan SEO.

Keprihatinan privasi konsumen berkisar pada kemampuan pelacakan yang belum pernah terjadi sebelumnya saat ini dan apakah untuk percaya pada pelacak mereka. Konsumen mungkin merasa tidak nyaman dengan situs yang mengetahui begitu banyak tentang aktivitas mereka secara online. Iklan yang ditargetkan bertujuan untuk meningkatkan relevansi promosi kepada calon pembeli, memberikan eksekusi kampanye iklan kepada konsumen yang telah ditentukan pada tahap kritis dalam proses pengambilan keputusan pembelian. Hal ini potensial membatasi kesadaran konsumen akan alternatif dan memperkuat paparan selektif.

Konsumen mungkin mulai menghindari situs dan merek tertentu jika terus menerima iklan yang sama dan konsumen mungkin merasa seperti mereka terlalu banyak dipantau atau mungkin mulai merasa terganggu dengan merek tertentu. Karena penggunaan cookie pelacakan yang semakin meluas di seluruh web, banyak situs sekarang memiliki pemberitahuan cookie yang muncul saat pengunjung mendarat di situs. Pemberitahuan tersebut memberi tahu pengunjung tentang penggunaan cookie, bagaimana cookie memengaruhi pengunjung, dan opsi pengunjung dalam hal informasi apa yang dapat diperoleh cookie.

Pada tahun 2019, banyak pengguna online dan kelompok advokasi khawatir tentang masalah privasi seputar iklan yang ditargetkan, karena ini memerlukan agregasi jumlah besar data pribadi, termasuk data yang sangat sensitif, seperti orientasi seksual atau preferensi seksual, masalah kesehatan, dan lokasi, yang kemudian diperdagangkan antara ratusan pihak dalam proses penawaran real-time.

Ini adalah kontroversi yang industri penargetan perilaku berusaha untuk mengendalikan melalui pendidikan, advokasi, dan pembatasan produk untuk menjaga semua informasi tidak dapat diidentifikasi secara pribadi atau untuk mendapatkan izin dari pengguna akhir. AOL membuat kartun animasi pada tahun 2008 untuk menjelaskan kepada penggunanya bahwa tindakan masa lalu mereka mungkin menentukan konten iklan yang mereka lihat di masa depan. Akademisi Kanada di Canadian Internet Policy and Public Interest Clinic di University of Ottawa baru-baru ini menuntut komisaris privasi federal menyelidiki profil online pengguna Internet untuk iklan yang ditargetkan.

Komisi Eropa (melalui Komisioner Meglena Kuneva) juga telah mengungkapkan beberapa kekhawatiran terkait dengan pengumpulan data online (data pribadi), profil, dan penargetan perilaku, dan sedang mencari untuk "menegakkan regulasi yang ada".

Pada Oktober 2009 dilaporkan bahwa survei terbaru yang dilakukan oleh University of Pennsylvania dan Berkeley Center for Law and Technology menemukan bahwa mayoritas besar pengguna internet AS menolak penggunaan iklan perilaku. Beberapa upaya penelitian oleh akademisi dan orang lain pada tahun 2009 telah menunjukkan bahwa data yang seharusnya dianonimkan dapat digunakan untuk mengidentifikasi individu nyata.

Pada Desember 2010, perusahaan pelacakan online Quantcast setuju untuk membayar $2,4 juta untuk menyelesaikan gugatan class-action atas penggunaan 'cookie zombie' mereka untuk melacak konsumen. Cookie zombie ini, yang ada di situs mitra seperti MTV, Hulu, dan ESPN, akan dihasilkan kembali untuk terus melacak pengguna bahkan jika mereka dihapus. Penggunaan teknologi seperti itu juga termasuk Facebook, dan penggunaan Facebook Beacon mereka untuk melacak pengguna di seluruh internet, untuk kemudian digunakan untuk iklan yang lebih ditargetkan. Mekanisme pelacakan tanpa persetujuan konsumen umumnya tidak disukai; namun, pelacakan perilaku konsumen online atau di perangkat seluler adalah kunci dari iklan digital, yang merupakan tulang punggung keuangan bagi sebagian besar internet.

Pada Maret 2011, dilaporkan bahwa industri iklan online akan mulai bekerja sama dengan Dewan Better Business Bureaus untuk memulai pengawasan diri sebagai bagian dari programnya untuk memantau dan mengatur bagaimana pemasar melacak konsumen online, juga dikenal sebagai iklan perilaku.

Teori-teori surveilans mikrofon telah menjadi populer sejak pertengahan tahun 2010-an, di mana pengguna smartphone atau perangkat seluler lainnya percaya bahwa perusahaan teknologi menggunakan mikrofon dalam perangkat untuk merekam percakapan pribadi guna tujuan periklanan yang ditargetkan. Teori-teori tersebut sering disertai dengan anekdot pribadi yang melibatkan iklan dengan koneksi yang tampak dengan percakapan sebelumnya. Facebook telah membantah praktik tersebut, dan Mark Zuckerberg menyangkalnya dalam kesaksian di kongres. Google juga telah membantah menggunakan suara lingkungan atau percakapan untuk menargetkan iklan. Para ahli teknologi yang telah menyelidiki klaim-klaim tersebut menggambarkannya sebagai belum terbukti dan tidak mungkin. Sebuah penjelasan alternatif untuk koneksi-koneksi yang tampak antara percakapan dan iklan berikutnya adalah fakta bahwa perusahaan teknologi melacak perilaku dan minat pengguna dengan banyak cara selain melalui mikrofon.

Pada bulan Desember 2023, 404 Media melaporkan bahwa Cox Media Group sedang mengiklankan layanan kepada para profesional pemasaran yang disebut "Active Listening", yang melibatkan kemampuan untuk mendengarkan mikrofon yang terpasang di smartphone, smart TV, dan perangkat lainnya untuk menargetkan iklan kepada konsumen. Sebuah presentasi penjualan yang mempromosikan kemampuan tersebut menyatakan bahwa ini menargetkan "Google/Bing" dan bahwa Cox Media Group adalah Mitra Premier Google. Meta, Amazon, Google, dan Microsoft semua membantah menggunakan layanan tersebut. Menanggapi pertanyaan dari 404 Media, Google menyatakan bahwa mereka telah menghapus Cox Media Group dari Program Mitra mereka setelah tinjauan. Cox Media menghapus materi tersebut dari situs web mereka dan membantah mendengarkan percakapan apa pun.

Sejarah
Pemasaran berbasis data kontemporer dapat ditelusuri kembali ke tahun 1980-an dan munculnya pemasaran basis data, yang meningkatkan kemudahan personalisasi komunikasi dengan pelanggan.

Tweet