Gerichte reclame

Webdiensten genereren voortdurend nieuwe zakelijke ondernemingen en inkomstenmogelijkheden voor internetbedrijven. Bedrijven hebben snel technologische mogelijkheden ontwikkeld die hen in staat stellen informatie over webgebruikers te verzamelen. Door bij te houden en te controleren welke websites gebruikers bezoeken, kunnen internet service providers direct advertenties tonen die zijn gerelateerd aan de voorkeuren van de consument. De meeste websites maken tegenwoordig gebruik van deze targeting-technologieën om het internetgedrag van gebruikers te volgen en er is veel discussie over de privacy-aspecten daarvan.

ZoekmachinemarketingEdit

Zoekmachinemarketing maakt gebruik van zoekmachines om doelgroepen te bereiken. Google’s Google Remarketing Campaigns zijn bijvoorbeeld een vorm van gerichte reclame waarbij websites de IP-adressen gebruiken van computers die hun websites hebben bezocht om hun advertentie specifiek te remarketen naar de gebruiker die eerder op hun website is geweest als ze websites gebruiken die deel uitmaken van het Google display netwerk, of als ze zoeken naar trefwoorden die verband houden met een product of dienst op de google-zoekmachine. Dynamische remarketing kan de gerichte reclame verbeteren omdat de advertenties in staat zijn om de producten of diensten die de consumenten eerder hebben bekeken op de website van de adverteerder op te nemen in de advertenties.

Google Adwords heeft verschillende platforms hoe de advertenties verschijnen. Het Zoeknetwerk toont de advertenties op ‘Google Zoeken, andere Google-sites zoals Kaarten en Winkelen, en honderden niet-Google-zoekpartnerwebsites die AdWords-advertenties tonen die zijn afgestemd op zoekresultaten’. Het Display Network omvat een verzameling Google-websites (zoals Google Finance, Gmail, Blogger en YouTube), partnersites en mobiele sites en apps die AdWords-advertenties tonen die zijn afgestemd op de inhoud op een bepaalde pagina. Deze twee soorten advertentienetwerken kunnen voordelig zijn voor elk specifiek doel van het bedrijf, of type bedrijf. Bijvoorbeeld, kan het zoeknetwerk profiteren van een bedrijf met het doel van het bereiken van consumenten op zoek naar een bepaald product of dienst.

Andere manieren waarop reclamecampagnes zijn in staat om de gebruiker te richten is het gebruik van de browser geschiedenis en zoekgeschiedenis, bijvoorbeeld, als de gebruiker getypt in promotionele pennen in een zoekmachine, zoals Google; advertenties voor promotionele pennen zal verschijnen aan de bovenkant van de pagina boven de organische pagina’s, deze advertenties zullen worden gericht op het gebied van de gebruikers IP-adres, het tonen van het product of de dienst in de lokale omgeving of de omliggende regio’s, de hogere advertentiepositie is een voordeel van de advertentie met een hogere kwaliteitsscore. De kwaliteit van de advertentie wordt beïnvloed door de 5 componenten van de kwaliteitsscore:

• De verwachte click-through rate van de advertentie
• De kwaliteit van de landingspagina
• De relevantie van de advertentie/zoekopdracht
• Geografische prestaties
• De beoogde apparaten

Wanneer gerangschikt op basis van deze criteria, zal het van invloed zijn op de adverteerder door het verbeteren van advertentie veiling geschiktheid, werkelijke kosten per klik (CPC), advertentie positie, en advertentie positie bod schattingen; Kortom, hoe beter de kwaliteitsscore, hoe beter de advertentiepositie, en lagere kosten.

Google gebruikt zijn displaynetwerk om bij te houden waar gebruikers naar kijken en om informatie over hen te verzamelen. Wanneer een gebruiker naar een website gaat die het google display netwerk gebruikt, zal het een cookie naar Google sturen, dat informatie over de gebruiker toont, wat hij of zij heeft gezocht, waar ze vandaan komen, gevonden door het IP-adres, en vervolgens een profiel rond hen opbouwt, waardoor google gemakkelijk advertenties specifieker op de gebruiker kan richten. Als een gebruiker bijvoorbeeld vaak naar websites van promotionele bedrijven gaat die promotionele pennen verkopen, verzamelt Google gegevens van de gebruiker zoals leeftijd, geslacht, locatie en andere demografische informatie, evenals informatie over de bezochte websites. De gebruiker wordt dan in een categorie van promotionele producten geplaatst, waardoor Google gemakkelijk advertenties kan weergeven op websites die de gebruiker bezoekt met betrekking tot promotionele producten. dit soort advertenties worden ook wel gedragsadvertenties genoemd omdat ze het websitegedrag van de gebruiker bijhouden en advertenties weergeven op basis van eerdere pagina’s of gezochte termen. (“Examples Of Targeted Advertising”)

Social media targetingEdit

Social media targeting is een vorm van gerichte reclame, die gebruikmaakt van algemene targetingattributen zoals geotargeting, behavioral targeting, socio-psychographic targeting, en verzamelt de informatie die consumenten op elk social media-platform hebben verstrekt. Op basis van de kijkgeschiedenis van de mediagebruikers worden klanten die geïnteresseerd zijn in de spullen automatisch getarget door de advertenties van bepaalde producten of diensten. Facebook verzamelt bijvoorbeeld enorme hoeveelheden gebruikersgegevens via de bewakingsinfrastructuur op zijn platforms. Informatie zoals de vind-ik-leuks, de kijkgeschiedenis en de geografische locatie van een gebruiker wordt gebruikt om consumenten op microniveau te benaderen met gepersonaliseerde producten. Sociale media creëren ook profielen van de consument en hoeven maar op één plaats te kijken, namelijk op het profiel van de gebruiker, om alle interesses en “likes” te vinden.

E.g. Facebook laat adverteerders targetten op basis van brede kenmerken zoals geslacht, leeftijd en locatie. Bovendien staan ze meer smalle targeting toe op basis van demografische gegevens, gedrag en interesses (zie een uitgebreide lijst van de verschillende soorten targetingopties van Facebook).

TelevisionEdit

Advertenties kunnen worden gericht op specifieke consumenten die digitale kabel- of over-the-top-video bekijken. Targeting kan worden gedaan op basis van leeftijd, geslacht, locatie, of persoonlijke interesses in films, enz. Adressen van kabeldozen kunnen worden vergeleken met informatie van gegevensmakelaars zoals Acxiom, Equifax en Experian, met inbegrip van informatie over huwelijk, opleiding, strafblad en kredietgeschiedenis. Politieke campagnes kunnen ook overeenkomen met openbare records, zoals partijlidmaatschap en welke verkiezingen en partij voorverkiezingen de view heeft gestemd in.

Mobiele apparatenEdit

Sinds het begin van de jaren 2000, reclame is alomtegenwoordig online en meer recent in de mobiele omgeving. Gerichte reclame op basis van mobiele apparaten maakt het mogelijk meer informatie over de consument door te geven, niet alleen hun interesses, maar ook hun informatie over hun locatie en tijd. Dit stelt adverteerders in staat om advertenties te produceren die kunnen inspelen op hun schema en een meer specifieke veranderende omgeving.

Content en contextual targetingEdit

De meest rechttoe rechtaan methode van targeting is content/contextual targeting. Dit is wanneer adverteerders advertenties op een specifieke plaats zetten, op basis van de relatieve inhoud die aanwezig is. Een andere naam die wordt gebruikt is content-oriented advertising, omdat het overeenkomt met de context wordt verbruikt. Deze targeting methode kan worden gebruikt in verschillende media, bijvoorbeeld in een artikel online, zou de aankoop van huizen hebben een advertentie geassocieerd met deze context, zoals een verzekering advertentie. Dit wordt meestal bereikt door middel van een ad matching-systeem dat de inhoud van een pagina analyseert of zoekwoorden vindt en een relevante advertentie presenteert, soms via pop-ups. Soms kan het ad matching systeem echter falen, omdat het kan nalaten het verschil te zien tussen positieve en negatieve correlaties. Dit kan resulteren in het plaatsen van tegenstrijdige advertenties, die niet passen bij de inhoud.

Technische targetingEdit

Technische targeting wordt geassocieerd met de eigen software of hardware status van de gebruiker. De advertentie wordt gewijzigd afhankelijk van de beschikbare netwerkbandbreedte van de gebruiker, bijvoorbeeld als een gebruiker op zijn mobiele telefoon zit die een beperkte verbinding heeft, zal het ad delivery-systeem een versie van de advertentie weergeven die kleiner is voor een snellere gegevensoverdracht.

Toewijsbare advertentiesystemen serveren advertenties rechtstreeks op basis van demografische, psychografische of gedragskenmerken die zijn gekoppeld aan de consument(en) die aan de advertentie wordt/worden blootgesteld. Deze systemen zijn altijd digitaal en moeten adresseerbaar zijn in die zin dat het eindpunt dat de advertentie serveert (settopbox, website of digitaal bord) in staat moet zijn om een advertentie onafhankelijk van andere eindpunten weer te geven op basis van consumentenattributen die specifiek zijn voor dat eindpunt op het moment dat de advertentie wordt geserveerd. Adresseerbare advertentiesystemen moeten daarom consumentkenmerken gebruiken die zijn gekoppeld aan de eindpunten als basis voor het selecteren en serveren van advertenties.

Time targetingEdit

Volgens het Journal of Marketing brachten in 2016 meer dan 1,8 miljard klanten dagelijks minimaal 118 minuten door via webgebaseerde netwerkmedia. Bijna 77% van deze klanten heeft interactie met de inhoud door middel van likes, commentaar en het klikken op links met betrekking tot de inhoud. Met deze verbazingwekkende koperstrend is het belangrijk voor adverteerders om het juiste moment te kiezen om inhoud te plannen, om de reclame-efficiëntie te maximaliseren.

Om te bepalen welk moment van de dag het meest effectief is voor het plannen van inhoud, is het essentieel om te weten wanneer de hersenen het meest effectief zijn bij het vasthouden van het geheugen. Onderzoek in de chronopsychologie heeft aangetoond dat de tijd van de dag van invloed is op de dagelijkse variatie in iemands werkgeheugentoegankelijkheid en heeft ontdekt dat er remmende procedures worden toegepast om de effectiviteit van het werkgeheugen te vergroten in tijden van een lage werkgeheugentoegankelijkheid. Voor veel mensen is de toegankelijkheid van het werkgeheugen goed wanneer ze aan het begin van de dag opstaan, het meest verminderd halverwege de avond, en matig ’s nachts.

Sociodemografische targetingEdit

Sociodemografische targeting richt zich op de kenmerken van consumenten. Dit omvat hun leeftijd, generatie, geslacht, salaris, en nationaliteit. Het idee is om gebruikers specifiek te targeten en gebruik te maken van deze verzamelde gegevens, bijvoorbeeld het targeten van een man in de leeftijdscategorie van 18-24 jaar. Facebook gebruikt deze vorm van targeting door het tonen van advertenties die relevant zijn voor de individuele demografische van de gebruiker op hun account, dit kan verschijnen in de vorm van banneradvertenties, of commerciële video’s.

Geografische en locatiegebaseerde targetingEdit

Deze vorm van reclame omvat het targeten van verschillende gebruikers op basis van hun geografische locatie. IP-adressen kunnen de locatie van een gebruiker aangeven en kunnen meestal de locatie doorgeven via postcodes. Locaties worden vervolgens voor gebruikers opgeslagen in statische profielen, zodat adverteerders deze personen gemakkelijk kunnen targeten op basis van hun geografische locatie. Een location-based service (LBS) is een mobiele informatiedienst die de overdracht van ruimtelijke en temporele gegevens mogelijk maakt en in het voordeel van een adverteerder kan worden gebruikt. Deze gegevens kunnen worden geëxploiteerd via toepassingen op het toestel die toegang geven tot de locatie-informatie. Dit soort gerichte reclame is gericht op het lokaliseren van inhoud, bijvoorbeeld een gebruiker zou kunnen worden gevraagd met opties van activiteiten in de omgeving, bijvoorbeeld plaatsen om te eten, nabijgelegen winkels, enz. Hoewel het produceren van reclame op basis van de locatiegebonden diensten van de consument de doeltreffendheid van het leveren van advertenties kan verbeteren, kan dit problemen opleveren met de privacy van de gebruiker.

Behavioral targetingEdit

Behavioral targeting is gecentreerd rond de activiteit/acties van gebruikers, en is gemakkelijker te bereiken op webpagina’s. Informatie over het surfen op websites kan worden verzameld via datamining, waarbij patronen worden gevonden in de zoekgeschiedenis van gebruikers. Adverteerders die deze methode gebruiken geloven dat het advertenties oplevert die relevanter zullen zijn voor gebruikers, waardoor consumenten eerder geneigd zullen zijn zich door hen te laten beïnvloeden. Als een consument vaak naar vliegticketprijzen zoekt, herkent het targetingsysteem dit en toont het gerelateerde advertenties op ongerelateerde websites, zoals vliegticketaanbiedingen op Facebook. Het voordeel is dat het zich kan richten op individuele interesses, in plaats van op groepen mensen waarvan de interesses kunnen variëren.

Wanneer een consument een website bezoekt, kunnen de pagina’s die hij bezoekt, de tijd dat hij elke pagina bekijkt, de links waarop hij klikt, de zoekopdrachten die hij uitvoert en de dingen waarmee hij interageert, sites die gegevens, en andere factoren, verzamelen om een ‘profiel’ op te stellen dat is gekoppeld aan de webbrowser van die bezoeker. Als gevolg daarvan kunnen uitgevers van sites deze gegevens gebruiken om gedefinieerde publiekssegmenten te creëren op basis van bezoekers met vergelijkbare profielen.

Wanneer bezoekers terugkeren naar een specifieke site of een netwerk van sites met behulp van dezelfde webbrowser, kunnen deze profielen worden gebruikt om marketeers en adverteerders in staat te stellen hun online advertenties en berichten te plaatsen voor die bezoekers die een grotere mate van interesse en intentie vertonen voor de aangeboden producten en diensten. Behavioral targeting is uitgegroeid tot een van de belangrijkste technologieën die worden gebruikt om de efficiëntie en de winst van digitale marketing en advertenties te verhogen, aangezien media-aanbieders in staat zijn om individuele gebruikers te voorzien van zeer relevante advertenties. Op basis van de theorie dat goed gerichte advertenties en berichtgeving meer interesse van de consument zullen opwekken, kunnen uitgevers een premie vragen voor gedragsgerichte advertenties en kunnen marketeers

Gedragsgerichte marketing kan op zichzelf worden gebruikt of in combinatie met andere vormen van targeting. Veel beoefenaars verwijzen ook naar dit proces als “audience targeting”.

Grote voordelen van gedragsmarketing zijn dat het zal helpen bij het bereiken van surfers met affiniteit, surfers te bereiken die niet zijn blootgesteld aan een mediacampagne, contact op te nemen met surfers dicht bij conversie en bij het opnieuw in contact komen met prospects of klanten.

OnsiteEdit

Behavioral targeting kan ook worden toegepast op elk online-eigendom in de veronderstelling dat het ofwel de bezoekerservaring verbetert ofwel het online-eigendom ten goede komt, typisch door verhoogde conversiepercentages of verhoogde bestedingsniveaus. De eerste gebruikers van deze technologie/filosofie waren redactionele sites zoals HotWired, online-adverteren met toonaangevende online-advertentieservers, detailhandel of andere e-commercesites als techniek om de relevantie van productaanbiedingen en promoties per bezoeker te verhogen. Meer recentelijk zijn bedrijven buiten deze traditionele e-commercemarkt begonnen met deze opkomende technologieën te experimenteren.

De typische benadering hiervan begint met het gebruik van webanalyse of gedragsanalyse om het bereik van alle bezoekers op te splitsen in een aantal discrete kanalen. Elk kanaal wordt vervolgens geanalyseerd en een virtueel profiel wordt gemaakt om met elk kanaal om te gaan. Deze profielen kunnen worden gebaseerd op persona’s die de websitebeheerders een startpunt geven om te beslissen welke inhoud, navigatie en lay-out aan elk van de verschillende persona’s moet worden getoond. Het praktische probleem om de profielen op de juiste manier aan te bieden, wordt meestal opgelost door een gespecialiseerd platform voor inhoudelijk gedrag te gebruiken of door software op maat te ontwikkelen. De meeste platforms identificeren bezoekers door een unieke ID-cookie toe te wijzen aan elke bezoeker van de site, waardoor ze kunnen worden gevolgd tijdens hun webtraject. Het platform maakt vervolgens een op regels gebaseerde beslissing over welke inhoud moet worden geserveerd.

Zelflerende onsite behavioral targeting-systemen zullen de reactie van bezoekers op site-inhoud volgen en leren wat het meest waarschijnlijk een gewenste conversie-evenement zal genereren. Voor elke gedragskenmerk of elk gedragspatroon wordt vaak goede inhoud vastgesteld met behulp van talrijke gelijktijdige multivariate tests. Onsite behavioral targeting vereist een relatief hoog verkeersniveau voordat statistische betrouwbaarheidsniveaus kunnen worden bereikt met betrekking tot de waarschijnlijkheid dat een bepaald aanbod een conversie teweegbrengt bij een gebruiker met een bepaald gedragsprofiel. Sommige aanbieders zijn hiertoe in staat gebleken door gebruik te maken van hun grote gebruikersbasis, zoals Yahoo! Sommige aanbieders gebruiken een op regels gebaseerde aanpak, waarbij beheerders kunnen instellen welke inhoud en aanbiedingen worden getoond aan mensen met bepaalde kenmerken.

NetworkEdit

Advertentienetwerken gebruiken behavioral targeting op een andere manier dan individuele sites. Omdat ze veel advertenties op veel verschillende sites serveren, zijn ze in staat om een beeld op te bouwen van de waarschijnlijke demografische samenstelling van internetgebruikers.Gegevens van een bezoek aan een website kunnen naar veel verschillende bedrijven worden verzonden, waaronder dochterondernemingen van Microsoft en Google, Facebook, Yahoo, veel verkeersloggingsites en kleinere advertentiebedrijven.Deze gegevens kunnen soms naar meer dan 100 websites worden verzonden en worden gedeeld met zakelijke partners, adverteerders en andere derden voor zakelijke doeleinden. De gegevens worden verzameld met behulp van cookies, web beacons en soortgelijke technologieën, en/of een derde partij ad serving software, om automatisch informatie te verzamelen over site gebruikers en site activiteit. Sommige servers registreren zelfs de pagina die u naar hen verwees, websites die u daarna bezoekt, welke advertenties u ziet en op welke advertenties u klikt.

Online reclame maakt gebruik van cookies, een hulpmiddel dat specifiek wordt gebruikt om gebruikers te identificeren, als een middel om gerichte reclame te leveren door de acties van een gebruiker op de website te volgen. Voor dit doel worden de gebruikte cookies tracking cookies genoemd. Een advertentienetwerkbedrijf zoals Google gebruikt cookies om advertenties te leveren die zijn afgestemd op de interesses van de gebruiker, het aantal keren te controleren dat de gebruiker een advertentie ziet en te “meten” of ze het specifieke product adverteren volgens de voorkeuren van de klant.

Deze gegevens worden verzameld zonder de namen, het adres, het e-mailadres of het telefoonnummer van de mensen te koppelen, maar het kan apparaatidentificerende informatie bevatten, zoals het IP-adres, het MAC-adres, de cookie of een andere apparaatspecifieke unieke alfanumerieke ID van uw computer. Cookies worden gebruikt om getoonde advertenties te controleren en om surfactiviteiten en gebruikspatronen op sites te volgen. Deze gegevens worden door bedrijven gebruikt om de leeftijd, het geslacht en mogelijke aankoopinteresses van mensen af te leiden, zodat ze advertenties op maat kunnen maken waarop u eerder zult klikken.

Een voorbeeld zou een gebruiker zijn die op voetbalsites, bedrijfssites en mannensites voor mode te zien is. Een redelijke gok zou zijn om aan te nemen dat de gebruiker mannelijk is. Demografische analyses van afzonderlijke sites, hetzij intern (gebruikersenquêtes) hetzij extern (Comscore Netratings), stellen de netwerken in staat doelgroepen te verkopen in plaats van sites. Hoewel advertentienetwerken werden gebruikt om dit product te verkopen, was dit gebaseerd op het kiezen van de sites waar het publiek zich bevond. Met behavioral targeting kunnen ze hier iets specifieker in zijn.

ResearchEdit

In het werk getiteld An Economic Analysis of Online Advertising Using Behavioral Targeting, bestuderen Chen en Stallaert (2014) de economische implicaties wanneer een online uitgever zich bezighoudt met behavioral targeting. Zij gaan ervan uit dat de uitgever een reclameslot veilt en betaald wordt op een cost-per-click basis. Chen en Stallaert (2014) identificeren de factoren die van invloed zijn op de inkomsten van de uitgever, de payoffs van de adverteerders, en de maatschappelijke welvaart. Zij tonen aan dat de inkomsten voor de online uitgever in sommige omstandigheden kunnen verdubbelen wanneer behavioral targeting wordt gebruikt.

Een toename van de inkomsten voor de uitgever is niet gegarandeerd: in sommige gevallen kunnen de prijzen van advertenties en dus de inkomsten van de uitgever lager uitvallen, afhankelijk van de mate van concurrentie en de waarderingen van de adverteerders. Zij identificeren twee effecten in verband met behavioral targeting: een concurrentie-effect en een neigingseffect. De relatieve sterkte van de twee effecten bepaalt of de inkomsten van de uitgever positief of negatief worden beïnvloed. Chen en Stallaert (2014) tonen ook aan dat, hoewel de maatschappelijke welvaart toeneemt en kleine adverteerders beter af zijn onder behavioral targeting, de dominante adverteerder mogelijk slechter af is en terughoudend is om over te stappen van traditionele reclame.

In 2006 onderzocht BlueLithium (nu Yahoo! Advertising) in een grote online studie de effecten van gedragsgerichte advertenties op basis van contextuele inhoud. De studie gebruikte 400 miljoen ³”impressies³”, of advertenties overgebracht over gedrags-en contextuele grenzen. Specifiek, negen gedragscategorieën (zoals ³”shoppers³” of ³”reizigers³”) met meer dan 10 miljoen ³”impressies³” werden waargenomen voor patronen over de inhoud.

Alle maatregelen voor de studie werden genomen in termen van click-through rates (CTR) en ³”action-through rates³” (ATR), of conversies. Dus, voor elke indruk die iemand krijgt, het aantal keren dat ze ³”click-through³” om het zal bijdragen aan CTR-gegevens, en elke keer dat ze door te gaan met of converteren op de advertentie van de gebruiker voegt ³”action-through³” gegevens. Resultaten van de studie blijkt dat adverteerders op zoek naar verkeer op hun advertenties moeten richten op behavioral targeting in context. Evenzo, als ze op zoek zijn naar conversies op de advertenties, behavioral targeting uit de context is de meest effectieve proces. De gegevens waren nuttig bij het bepalen van een ³”over de hele linie vuistregel³”, echter, de resultaten fluctueerden sterk door inhoud categorieën. De algemene resultaten van de onderzoekers geven aan dat de effectiviteit van behavioral targeting afhankelijk is van de doelen van de adverteerder en de primaire doelmarkt die de adverteerder probeert te bereiken.

Privacy- en beveiligingsproblemenEdit

Veel online gebruikers en belangengroepen maken zich zorgen over privacykwesties rond dit type targeting, aangezien gerichte reclame het samenvoegen van grote hoeveelheden persoonlijke gegevens vereist, waaronder zeer gevoelige (zoals seksuele geaardheid of seksuele voorkeuren, gezondheidskwesties, locatie) die vervolgens tussen honderden partijen worden verhandeld in het proces van real-time bieden.

Veel mensen zijn ongerust dat individuele gegevens worden uitgewisseld zonder de toestemming van de eigenaars. In wezen is het een opdringerige breuk in de bescherming om te profiteren van de ongereguleerde uitwisseling van individuele gegevens. Maar tegelijkertijd zijn individuele gegevens, met name die welke worden geïdentificeerd met intrige en neiging, een basissegment voor het overbrengen van webgebaseerde promotie, die de hulp is van talloze sites.

Dit is een controverse die de behavioral targeting industrie probeert in te dammen door middel van onderwijs, belangenbehartiging en productbeperkingen om alle informatie niet-persoonlijk identificeerbaar te houden of om toestemming te krijgen van eindgebruikers. AOL heeft in 2008 tekenfilms gemaakt om zijn gebruikers uit te leggen dat hun handelingen in het verleden bepalend kunnen zijn voor de inhoud van advertenties die zij in de toekomst te zien krijgen. Canadese academici van de University of Ottawa Canadian Internet Policy and Public Interest Clinic hebben onlangs de federale privacycommissaris gevraagd een onderzoek in te stellen naar het online profileren van internetgebruikers voor gerichte reclame.

De Europese Commissie (via commissaris Meglena Kuneva) heeft ook een aantal zorgen geuit met betrekking tot het online verzamelen van gegevens (van persoonlijke gegevens), profilering en behavioral targeting, en is op zoek naar “handhaving van bestaande regelgeving”.

In oktober 2009 werd gemeld dat uit een recent onderzoek van de Universiteit van Pennsylvania en het Berkeley Center for Law and Technology bleek dat een grote meerderheid van de Amerikaanse internetgebruikers het gebruik van behavioral advertising afwijst.Verschillende onderzoeken door academici en anderen hebben aangetoond dat gegevens die zogenaamd anoniem zijn gemaakt, kunnen worden gebruikt om echte individuen te identificeren.

In december 2010 stemde het online-trackingbedrijf Quantcast ermee in 2,4 miljoen dollar te betalen om een class-action rechtszaak te schikken voor hun gebruik van ‘zombie’-cookies om consumenten te volgen. Deze zombie-cookies, die werden geplaatst op partnersites als MTV, Hulu en ESPN, werden opnieuw gegenereerd om de gebruiker te blijven volgen, zelfs als ze werden verwijderd. Andere toepassingen van dergelijke technologie zijn onder meer Facebook en het gebruik van Facebook Beacon om gebruikers over het hele internet te volgen en later te gebruiken voor meer gerichte reclame. Tracking mechanismen zonder toestemming van de consument worden over het algemeen afgekeurd, maar het volgen van consumentengedrag online of op mobiele apparaten zijn de sleutel tot digitale reclame, die de financiële ruggengraat vormt voor het grootste deel van het internet.

In maart 2011 werd gemeld dat de online advertentie-industrie zou beginnen samen te werken met de Raad van Better Business Bureaus om zichzelf te gaan controleren als onderdeel van haar programma om te controleren en te reguleren hoe marketeers consumenten online volgen, ook wel bekend als behavioral advertising.

RetargetingEdit

Retargeting is wanneer adverteerders behavioral targeting gebruiken om advertenties te produceren die gebruikers volgen nadat gebruikers een bepaald artikel hebben bekeken of gekocht. Een voorbeeld hiervan zijn winkelcatalogi, waarbij winkels klanten abonneren op hun e-mailsysteem na een aankoop in de hoop dat ze de aandacht vestigen op meer artikelen voor doorlopende aankopen. Het belangrijkste voorbeeld van retargeting dat bij de meeste mensen bekendheid heeft verworven, zijn advertenties die gebruikers over het web volgen en hen dezelfde artikelen tonen als die zij hebben bekeken in de hoop dat zij die zullen kopen. Retargeting is een zeer effectief proces; door de activiteiten van consumenten met het merk te analyseren, kunnen zij het gedrag van hun consumenten op de juiste manier aanpakken.