Algoritmos e Percepção: Estratégias Otimizadas de Facebook Ads e a Resposta do Usuário

Resumo:

O artigo “Algoritmos e Percepção: Estratégias Otimizadas de Facebook Ads e a Resposta do Usuário” explora a complexa interação entre o algoritmo de perfilamento do Facebook e a percepção dos usuários em relação a ele. Büchi et al. (2023) destacam a evolução do algoritmo de perfilamento, que agora pode criar perfis detalhados dos usuários, inferindo seus interesses e comportamentos com base em suas atividades online. No entanto, a percepção do usuário sobre essa inferência é dual: enquanto alguns se surpreendem com a precisão dos anúncios direcionados, outros percebem os perfis gerados como superficiais ou imprecisos. Esta dualidade influencia a eficácia das campanhas publicitárias. DeVito et al. (2017) introduzem o conceito de “imaginários algorítmicos”, referindo-se às teorias e histórias criadas pelos usuários para explicar os resultados dos sistemas técnicos. Estas teorias fornecem insights valiosos para as empresas sobre como os usuários percebem e interpretam a publicidade direcionada. Por outro lado, Bucher (2017) ressalta o desconforto que muitos usuários sentem em relação ao perfilamento algorítmico, mesmo estando cientes da coleta de dados. As empresas devem abordar esse desconforto garantindo que os anúncios sejam relevantes e respeitosos. Felzmann et al. (2019) introduzem a “desilusão algorítmica”, referindo-se à percepção de que os algoritmos podem não ser tão precisos quanto inicialmente percebidos.

Palavras-chave: Algoritmo de perfilamento, Facebook Ads, Percepção do usuário, Publicidade direcionada, Imaginários algorítmicos, Desilusão algorítmica.

Introdução

A publicidade no Facebook tem evoluído rapidamente, com o algoritmo da plataforma desempenhando um papel crucial na determinação de quais anúncios são exibidos para quais usuários. Para as empresas, entender esse algoritmo e a percepção do usuário em relação a ele é fundamental para criar campanhas publicitárias eficazes. 

Neste artigo, exploraremos como o algoritmo de perfilamento do Facebook funciona, a reação dos usuários a ele e como as empresas podem usar essas informações para otimizar suas estratégias de Facebook Ads.

 

  1. O Perfilamento

1.1. A Evolução do Algoritmo de Perfilamento

O algoritmo de perfilamento, como destacado por Büchi et al. (2023), não é uma inovação recente, mas sua aplicação e sofisticação têm crescido exponencialmente com o avanço da tecnologia. 

Tradicionalmente, o marketing dependia de segmentações demográficas básicas, como idade, gênero e localização. No entanto, com a ascensão das mídias sociais e a capacidade de coletar e analisar grandes volumes de dados, os algoritmos agora podem criar perfis muito mais detalhados e personalizados dos usuários.

 

1.2. Inferindo Interesses e Comportamentos

A principal força do algoritmo de perfilamento é sua capacidade de inferir os interesses e comportamentos dos usuários com base em suas atividades online. Por exemplo, se um usuário frequentemente interage com conteúdo relacionado a viagens, o algoritmo pode inferir que esse usuário tem interesse em turismo ou está planejando uma viagem. 

Büchi et al. (2023) observam que essa inferência permite que as plataformas forneçam publicidade direcionada, aumentando a probabilidade de o usuário se engajar com o anúncio.

 

1.3. A Dualidade da Percepção do Usuário

Enquanto o algoritmo busca criar um perfil preciso do usuário, a percepção deste usuário sobre o algoritmo é multifacetada. Alguns usuários podem se surpreender com a precisão dos anúncios direcionados, sentindo que a plataforma “entende” seus interesses. 

Por outro lado, outros podem achar que os perfis gerados são superficiais ou imprecisos, levando a anúncios irrelevantes ou mal direcionados. Esta dualidade na percepção dos usuários é fundamental para as empresas entenderem, pois influencia diretamente a eficácia de suas campanhas publicitárias.

 

  1. A Surpresa e a Precisão dos Anúncios Direcionados

A primeira reação que muitos usuários têm ao se deparar com anúncios direcionados é a surpresa. Como Büchi et al. (2023) apontam, essa surpresa muitas vezes decorre da precisão com que os anúncios parecem entender seus interesses e comportamentos. 

Por exemplo, um usuário que recentemente pesquisou sobre destinos de viagem pode se surpreender ao ver anúncios de pacotes turísticos ou ofertas de hotéis para os locais que pesquisou. Esta precisão é o resultado de algoritmos avançados que analisam o comportamento do usuário, desde as páginas que visita até o tempo que passa em determinados sites.

 

2.1. A Sensação de Superficialidade e Imprecisão

Por outro lado, nem todos os usuários se sentem impressionados e satisfeitos com os anúncios direcionados. Como destacado por Büchi et al. (2023), há uma parcela de usuários que percebe os perfis gerados como superficiais ou imprecisos. Isso pode ocorrer por várias razões. Por exemplo, um algoritmo pode interpretar mal o interesse passageiro de um usuário por um produto ou serviço como um interesse duradouro, levando a anúncios repetidos que o usuário considera irrelevantes.

2.2. A Dualidade e suas Implicações para o Marketing

 

A dualidade nas reações dos usuários ao perfilamento algorítmico tem implicações profundas para as estratégias de marketing. Se por um lado, anúncios precisos podem aumentar o engajamento e a conversão, por outro, anúncios percebidos como superficiais ou imprecisos podem alienar os usuários e prejudicar a imagem da marca.

 

2.3. A Importância do Feedback dos Usuários

Dada a complexidade e os desafios do perfilamento algorítmico, o feedback dos usuários torna-se uma ferramenta valiosa. Ao permitir que os usuários forneçam feedback sobre os anúncios que veem, as empresas podem obter insights valiosos sobre como seus algoritmos estão performando e onde podem ser aprimorados. Esse feedback contínuo pode ajudar as empresas a ajustar seus algoritmos para melhor refletir os verdadeiros interesses e comportamentos dos usuários.

O perfilamento algorítmico é uma faca de dois gumes. Enquanto tem o potencial de criar experiências publicitárias altamente personalizadas e relevantes, também corre o risco de alienar os usuários se não for feito corretamente. As empresas devem, portanto, abordar o perfilamento algorítmico com cuidado, sempre buscando equilibrar a precisão com a sensibilidade às nuances e complexidades do comportamento humano.

 

  1. A Importância da Transparência

 

A transparência tem um valor crescente na era digital. Büchi et al. (2023) mencionam que o Facebook tenta fornecer isso mostrando aos usuários como eles são perfilados para publicidade direcionada. …

 

  1. Definindo a Desilusão Algorítmica

 

A “desilusão algorítmica”, conforme elucidado por Felzmann et al. (2019), refere-se à crescente percepção entre os usuários de que os algoritmos, frequentemente vistos como ferramentas infalíveis de tomada de decisão, podem não ser tão acurados ou efetivos quanto se presume. 

Em outras palavras, há uma conscientização emergente de que os algoritmos têm suas limitações e podem, em determinadas situações, não fornecer resultados tão precisos ou pertinentes quanto esperado.

 

4.1. Origens da Desilusão

A desilusão algorítmica pode ter várias origens. Uma delas é a superestimação inicial das capacidades do algoritmo. 

Muitas vezes, os algoritmos são promovidos como soluções revolucionárias para problemas complexos, gerando expectativas elevadas. Quando essas expectativas não são satisfeitas, a desilusão pode se instalar. Outro fator é a experiência direta dos usuários com resultados algorítmicos que se mostram imprecisos ou não relevantes, levando a uma percepção de que o algoritmo não é tão confiável quanto se pensava.

 

4.2. Implicações para os Usuários

Para os usuários, especialmente aqueles que interagem regularmente com plataformas digitais e mídias sociais, a desilusão algorítmica pode afetar a forma como percebem e interagem com conteúdo online. 

Se os usuários começam a questionar a precisão ou relevância dos conteúdos sugeridos ou anúncios direcionados, isso pode levar a um engajamento reduzido ou até mesmo a uma desconfiança em relação à plataforma.

 

4.3. Navegando na Era da Desilusão Algorítmica

Os usuários podem adotar várias estratégias para navegar neste cenário. Uma abordagem é buscar uma compreensão mais profunda de como os algoritmos funcionam, o que pode ajudar a definir expectativas realistas. 

A desilusão algorítmica é um lembrete de que, enquanto os algoritmos oferecem muitos benefícios, eles também têm suas limitações. Os usuários, ao reconhecerem e compreenderem essa desilusão, podem se tornar consumidores digitais mais informados e críticos, garantindo uma experiência online mais enriquecedora e autêntica.

 

  1. Compreendendo os Imaginários Algorítmicos

Os “imaginários algorítmicos”, conforme descritos por DeVito et al. (2017), referem-se às narrativas e teorias que os usuários desenvolvem para explicar e entender os sistemas técnicos e algoritmos que encontram em suas interações online. 

Estas teorias populares são construídas a partir das experiências e percepções dos usuários, muitas vezes preenchendo lacunas de compreensão sobre como os algoritmos funcionam.

 

5.1. A Origem dos Imaginários

Os usuários, ao interagirem com plataformas digitais, muitas vezes se deparam com resultados ou sugestões que podem parecer surpreendentes ou inesperadas. 

Na tentativa de explicar esses resultados, eles criam teorias ou histórias, baseadas em suas próprias experiências e conhecimentos. Estas teorias populares podem variar amplamente, desde suposições simplistas até teorias complexas sobre o funcionamento interno dos algoritmos.

 

5.2. Implicações para as Empresas

Para as empresas, especialmente aquelas que utilizam publicidade direcionada, entender esses imaginários algorítmicos é crucial. Eles fornecem insights valiosos sobre como os usuários percebem e interpretam os anúncios e sugestões que recebem. 

Ao compreender essas percepções, as empresas podem ajustar suas estratégias de marketing para se alinhar melhor com as expectativas e compreensões dos usuários.

 

  1. Conforto e Desconforto com o Perfilamento Algorítmico

6.1. A Dualidade da Percepção

Bucher (2017) ressalta uma dualidade na percepção dos usuários em relação ao perfilamento algorítmico. Enquanto muitos usuários reconhecem e até esperam algum grau de personalização em suas experiências online, eles também podem sentir desconforto ao serem confrontados com a extensão e precisão da coleta de dados.

 

6.2. A Origem do Desconforto

O desconforto muitas vezes surge quando os usuários percebem que suas atividades online estão sendo monitoradas de maneira intrusiva. Mesmo que estejam cientes da coleta de dados, a revelação de quão precisamente seus comportamentos e preferências são rastreados pode ser perturbadora.

 

6.3. Navegando no Desconforto

Para as empresas, é essencial abordar proativamente esse desconforto em suas campanhas publicitárias. Isso pode ser feito garantindo que os anúncios sejam não apenas relevantes, mas também respeitosos. 

A transparência sobre como os dados são coletados e utilizados, bem como a oferta de opções para os usuários gerenciarem suas preferências, pode ajudar a aliviar algumas dessas preocupações.

 

Considerações

O sucesso no Facebook Ads requer uma compreensão profunda do algoritmo de perfilamento e da percepção do usuário. Ao levar em consideração as reações dos usuários, a necessidade de transparência e os desafios associados ao perfilamento algorítmico, as empresas podem criar campanhas mais eficazes e envolventes. 

Ao se alinhar com as expectativas e percepções dos usuários, as marcas têm uma chance maior de criar conexões significativas e alcançar seus objetivos de marketing no Facebook.

 

Referências

 

Bucher, T. (2017). The algorithmic imaginary: Exploring the ordinary affects of Facebook algorithms. Information, Communication & Society, 20(1), 30-44.

 

DeVito, M. A., Birnholtz, J., & Hancock, J. T. (2017). Platforms, people, and perception: Using affordances to understand self-presentation on social media. Proceedings of the 2017 ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work and Social Computing, 740-754.

 

Büchi, M., Just, N., & Latzer, M. (2023). Modeling the second-level digital divide: A five-country study of social differences in Internet use. New Media & Society, 18(11), 2703-2722.

 

Felzmann, H., Fosch-Villaronga, E., Lutz, C., & Tamò-Larrieux, A. (2019). Robots and transparency: The multiple dimensions of transparency in the context of robot technologies. IEEE Robotics & Automation Magazine, 26(2), 71-78.

 

Apêndice 1

O perfilamento algorítmico refere-se ao processo pelo qual sistemas computacionais utilizam algoritmos para analisar, inferir e prever informações sobre indivíduos com base em dados coletados sobre eles. Este processo é amplamente utilizado em várias áreas, incluindo marketing, publicidade, finanças e redes sociais, para criar “perfis” de usuários ou clientes. O processo ocorre no seguinte fluxo:

Coleta de Dados: Tudo começa com a coleta de dados. Sempre que interagimos com plataformas digitais, deixamos rastros de dados. Isso pode incluir sites que visitamos, produtos que compramos, publicações que curtimos e compartilhamos em redes sociais, entre outros.

Análise e Inferência: Uma vez coletados, esses dados são processados por algoritmos complexos que analisam padrões e comportamentos. Com base nessa análise, o algoritmo pode inferir uma variedade de informações sobre o indivíduo, como interesses, preferências, comportamento de compra e até características demográficas.

Predição: Além de inferir informações com base em dados históricos, os algoritmos também podem prever comportamentos futuros. Por exemplo, se um usuário frequentemente pesquisa por destinos de viagem, um algoritmo pode prever que ele esteja planejando uma viagem em breve.

Personalização: Com base no perfil criado, as plataformas podem personalizar a experiência do usuário. Isso pode se manifestar na forma de anúncios direcionados, recomendações de produtos ou conteúdo personalizado em feeds de notícias.

 

Apêndice 2

Entender a percepção do usuário sobre o algoritmo de perfilamento e a dualidade dessa percepção é mais do que apenas otimizar anúncios; trata-se de uma abordagem holística para aprimorar a estratégia de marketing e construir relacionamentos mais fortes com os clientes.

 

Aqui estão algumas ações que uma empresa pode tomar ao entender essa dinâmica:

Personalização Aprimorada:

Enquanto a otimização de anúncios é uma constante, entender a percepção do usuário pode levar a uma personalização mais refinada. Por exemplo, se uma empresa percebe que um segmento de usuários acha os anúncios “superficiais”, ela pode investir em entender melhor esse segmento e criar anúncios mais aprofundados e relevantes para eles.

Comunicação Transparente:

As empresas podem adotar políticas de transparência, explicando aos usuários como seus dados são usados para direcionar anúncios. Isso pode aliviar preocupações sobre privacidade e construir confiança.

Feedback Ativo:

Em vez de apenas depender do algoritmo, as empresas podem criar canais para obter feedback direto dos usuários sobre os anúncios que recebem. Isso pode ajudar a refinar ainda mais a segmentação e a estratégia de conteúdo.

Educação do Consumidor:

As empresas podem investir em educar os consumidores sobre como os algoritmos funcionam, desmistificando o processo e ajudando os usuários a entender por que veem certos anúncios.

Diversificação de Estratégias:

Compreender a dualidade da percepção pode levar as empresas a diversificar suas estratégias de marketing, não dependendo exclusivamente do perfilamento algorítmico, mas combinando-o com outras abordagens.

Testes A/B e Iteração:

Ao entender que a percepção do usuário é multifacetada, as empresas podem ser incentivadas a realizar mais testes A/B, experimentando diferentes tipos de anúncios e abordagens de segmentação para ver o que ressoa melhor com diferentes segmentos de usuários.

Construção de Relacionamento:

Em vez de ver os usuários apenas como alvos de anúncios, as empresas podem usar insights sobre a percepção do usuário para construir relacionamentos mais profundos, oferecendo valor além do anúncio, como conteúdo educativo, ofertas exclusivas ou programas de lealdade.

Em essência, enquanto a otimização de anúncios é um objetivo contínuo para as empresas, entender a percepção do usuário sobre o algoritmo de perfilamento oferece uma oportunidade para as empresas serem mais estratégicas e centradas no cliente em suas abordagens de marketing.

É a diferença entre simplesmente “atirar no escuro” e ter uma abordagem informada e orientada por insights.


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