Företag som genererar inkomster från annonser använder mestadels data för att hitta mönster och göra förutsägelser. Du har kanske hört talas om användarsegmentering och profilering? Men vad innebär det egentligen för användarna och deras personuppgifter?
Segmentering och profilering
Låt oss ta en titt på ett fiktivt exempel på det som kallas segmentering eller profilering. Låt oss säga att vi har en användare med ett Schibsted-konto, Eva som har sagt att hon är en 24-årig kvinna som bor i Stockholm. Eva har godkänt att hennes data får användas för att visa relevanta annonser på Schibsteds webbplatser.
När Eva läser nyheterna på Aftonbladet, kollar annonser på Blocket och klickar på olika länkar på Schibsteds webbplatser börjar hennes dataprofil ta form. Hon gillar vandring, reser till soliga platser och går ut med sin hund. Hon gillar bekvämligheten med nätshopping så ibland klickar hon på annonser för erbjudanden som hon tycker ser lockande ut.
Vi kan kombinera informationen Eva har gett oss (hennes ålder, kön och den stad hon bor i) med det vi har lärt oss från hennes surfaktivitet och på så sätt räkna ut att Eva passar in i ett användarsegment av unga, fysiskt aktiva kvinnor som gillar onlineshopping och bor i Stockholm.
När vi visar en annons för Eva med vadringsskor på rea och hon klickar på så vet vi att vi har visat en relevant annons för henne. Om hon ignorerar alla annonser för smink, för att hon inte använder det, så lär vi oss att det inte är alla kvinnor i Evas segmentet som vill se den typen av reklam. På det här sättet förbättras vår förståelse för hennes segment
Data-lookalikes
Låt oss nu titta på något som kallas data-lookalikes. Vi tar ett nytt exempel, Peter, en man trettiofemårsåldern som bor i Göteborgsområdet och är en riktig matnörd. Han älskar att testa nya restauranger och letar alltid efter sätt för att utveckla det egna köket. Han använder inte sociala medier och är lite skeptisk till dataanvändning generellt. Därför brukar han undvika att logga in på webbplatser om han inte behöver, men han accepterar cookies på de sajter som han använder.
När Peter först går in på Aftonbladet för att läsa nyheterna, eller går till Blocket för att leta efter nya köksapparater, så vet vi ingenting om honom. Men när han klickar runt, läser artiklar, skriver in i sökord och klickar på annonser så får vi data som hjälper oss att förstå vilket annat innehåll han kanske vill ha. Även om vi inte känner till hans kön eller exakta ålder kan vi jämföra hans aktivitet med liknande dataprofiler och få ledtrådar om vilket segment han kan passa in i.
Ganska snart blir det tydligt att Peter gillar matrelaterat innehåll så han matchas med annonser till restauranger i Göteborg och lokala återförsäljare som har kökstillbehör på rea. Vi känner inte till hans exakta ålder, men de artiklar han läser på Aftonbladet stämmer överens med med vad andra män mellan trettio och fyrtio år läser, så vi matchar även Peter med de annonser som vi vet att de männen tenderar att gilla.
Kort om datasäkerhet
Dina personuppgifter är säkra hos oss. När man läser igenom dessa exempel kan det kännas som om någon sitter framför en skärm och tittar på allt som Eva och Peters gör på nätet. Men när vi säger att vi matchar Eva eller Peter med en annons pratar vi om en automatiserad process.
Vi tar datalagring och hantering väldigt seriöst. Vi arbetar nära våra medarbetare, datasekretessexperter och tillsynsmyndigheter. På så sätt kan vi kontinuerligt granska våra säkerhetsåtgärder och metoder för att försäkra oss om att all data hanteras utifrån dina förväntningar som användare och i enlighet med lagen.
Om du vill veta mer om de specifika datalagringsperioderna och sekretessåtgärder som enskilda Schibsteds webbplatser eller appar har tagit så besöker du sekretessavsnittet för den enskilda tjänsten.
