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Lobes Digitalfabrik: Warum maßgeschneiderte Anzeigen oft ihr Ziel verfehlen

Erstaunlich oft ist personalisierte Werbung für die Katz. Bedient sie sich auch noch stereotyper Muster, wird sie zum Problem, schreibt Digitalkolumnist Adrian Lobe.
Ziel verfehlt

Vor Kurzem sah ich auf Youtube Werbung für das Musical »Aladdin« in Stuttgart. Die nervigen Werbeclips muss man über sich ergehen lassen, wenn man auf der Plattform ein Video anschauen möchte und keinen Werbeblocker aktiviert hat. Netter Service, dachte ich, dass mir Youtube noch mal eine Zusammenfassung anbietet, denn ich hatte das Musical zwei Wochen zuvor schon gesehen. Dass jemand in so kurzer Zeit zweimal in ein Musical geht, ist angesichts der hohen Ticketpreise eher unwahrscheinlich. Die Anzeige war also für die Katz.

Werbekunden können ihre Videoanzeigen auf Youtube nach Standort, Alter und Interessen der Nutzer ausrichten. Da ich personalisierte Werbung in diesem Fall nicht deaktiviert hatte, ist es möglich, dass die Videoplattform aus meinem Suchverlauf ein Interesse für das Musical abgeleitet hat oder ich ähnliche Videos geschaut habe wie Leute, die auf die Anzeige geklickt haben. Das wäre smart. Vielleicht lag es aber auch daran, dass ich mit derselben IP-Adresse wie meine Frau unterwegs war, die das Musical gegoogelt und die Tickets gebucht hat. Das wäre dann schon weniger intelligent.

»Spektrum«-Kolumnist Adrian Lobe kommentiert den digitalen Wandel. Wie gehen wir um mit fortschreitender Digitalisierung? Wie mit Bots und Meinungsmaschinen? Und welche Trends dominieren die Gesellschaft in Zukunft?
Alle Folgen von »Lobes Digitalfabrik« finden Sie hier.

Man mag dies für ein Kuriosum halten, doch fehlgeleitete Werbung kann schnell pietätlos werden. Die Journalistin Gillian Brockell berichtete in der »Washington Post«, wie sie Wochen nach ihrer Fehlgeburt in sozialen Netzwerken mit Schwangerschaftswerbung bombardiert wurde. »Bitte, Tech-Unternehmen, ich flehe euch an: Wenn eure Algorithmen smart genug sind, festzustellen, dass ich schwanger bin oder entbunden habe, dann können sie auch so smart sein zu bemerken, dass mein Baby gestorben ist, und entsprechend zu werben – oder vielleicht, nur vielleicht, überhaupt keine Werbung zu machen«, schrieb sie bitter.

Statistikerinnen und Statistiker hatten komplexe Big-Data-Analysen durchgeführt, bei denen, vereinfacht gesagt, Algorithmen riesige Datensätze wie etwa die Kaufhistorie durchforsten. Dabei stellten sie fest, dass Frauen in den ersten 20 Wochen der Schwangerschaft größere Mengen an parfümfreien Lotionen sowie Nahrungsergänzungsmittel in ihren Einkaufswagen laden.

Dumme Algorithmen

Ein analoger Einkaufszettel sagt viel über einen Menschen aus. Zur Wahrheit gehört aber auch, dass die Algorithmen, die unser Verhalten ergründen, oft gar nicht so clever sind. Man muss sich nur einmal die Google-Suche anschauen: Wenn man auf einem mobilen Endgerät nach »vfb« sucht, leitet der Google-Algorithmus daraus den Standort Stuttgart ab (»basierend auf meinen bisherigen Aktivitäten«). Dass es auch andere Vereine für Bewegungsspiele wie den VfB Lübeck gibt und man als Fan des VfB Stuttgart nicht unbedingt in der baden-württembergischen Landeshauptstadt wohnen muss, scheint der Algorithmus nicht auf dem Schirm zu haben.

Das Targeting Advertising, wie das zielgruppengerechte Ausspielen von Werbung im Fachjargon genannt wird, ist gar nicht so effizient, wie werbefinanzierte Plattformen immer behaupten. Laut einer Untersuchung der Analytics-Firma Adalytics wurden mehr als 90 Prozent aller Anzeigen der Schuhmarke Merino an das falsche Geschlecht ausgespielt – das heißt, Männer sahen Werbung für Frauenschuhe und umgekehrt. In dem Experiment wurde das Browser-Verhalten von 25 Versuchspersonen über einen Zeitraum von zwei Wochen getrackt. Zwar betonen die Autoren und Autorinnen, dass ihre Stichprobe nicht repräsentativ sei. Trotzdem zeigt die Untersuchung die Schwächen der personalisierten Werbung auf.

Problematisch werden die Anzeigen dann, wenn die ihnen zu Grunde liegenden Algorithmen stereotypen Mustern folgen. So hat Facebook laut einer Studie der Northeastern University Jobanzeigen für Supermarktkassierer oder Taxifahrerinnen überwiegend schwarzen Nutzerinnen und Nutzern ausgespielt, während Stellenangebote für die Krankenpflege oder Büroaushilfen hauptsächlich Frauen angezeigt wurden. Facebook erlaubte seinen Anzeigenkunden jahrelang, Nutzerinnen und Nutzer nach Ethnie, Geschlecht oder Alter anzusprechen und sogar bestimmte ethnische Gruppen aus der Zielgruppe herauszufiltern. Zwar hat Facebook diese Funktion abgeschaltet, nachdem Bürgerrechtsorganisationen wie die American Civil Liberties Union (ACLU) gegen den Konzern geklagt hatten. Datenanalysten haben aber immer noch Belege für diese diskriminierende Anzeigenpraxis gefunden. Warum man eine Anzeige im Internet sieht und warum nicht, ist höchst intransparent.

Diese maßgeschneiderten Anzeigen führen in ihrer Übergriffigkeit auch nicht unbedingt dazu, dass man das Produkt am Ende auch kauft, wie Studien belegen. Sie sind ineffizient – und zuweilen enttäuschend. Da kann ich aus eigener Erfahrung berichten: Im vergangenen Jahr habe ich meiner Frau zum Geburtstag Teezubehör aus einem Londoner Teeladen geschenkt. Weil man während des Lockdowns nicht mal eben auf die Insel jetten konnte, habe ich im Vorfeld im Internet recherchiert und die Sachen online bestellt. Dumm nur, dass meine Frau mit derselben IP-Adresse im Netz unterwegs ist wie ich. So kam es, dass ihr auf Facebook Werbung des Teashops angezeigt wurde, in dessen Online-Shop ich ihr Geschenk bestellt hatte. Sie war also nicht mehr überrascht, wie sie mir später gestand – und ich maßlos enttäuscht. Beim nächsten Mal shoppe ich im stationären Handel. Da springt einen zwar auch die Reklame an. Aber man wird wenigstens nicht getrackt.

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