[Inhalt – Teil 1 – Teil 2 – Teil 3 – Teil 4 – Teil 5 – Teil 6 (+Nachtrag) – Teil 7]

Über die bisherigen Folgen dieser Serie haben wir ein Modell von Google als lernender Maschine etabliert. Vermutlich ist dieses Modell nicht die reine Lehre hinter Googles Werbediensten, da Google vor einigen Jahren Doubleclick und damit fremde Technologie gekauft hat. Gleichwohl lohnt es sich, anhand unseres Modells über optimierte (volkstümlich: personalisierte) Werbung nachzudenken. Weit hergeholt wird es nicht sein; dass Google Techniken wie die skizzierten zur Optimierung von Suchergebnissen und Empfehlungen einsetzt, können wir mit unserem Vorwissen aus den Changelogs herauslesen. Technisch macht es keinen großen Unterschied, ob wir das beste Suchergebnis, die beste Empfehlung zu irgend etwas oder die beste Werbung für einen Anzeigekontext suchen. Aber der Reihe nach.

Personalisierung ist Optimierung

Werbung ist ein Optimierungsproblem. Ziel des Werbers ist, genau dort aufzutreten, wo seine Werbung wirkt, und auch nur dafür zu bezahlen. Klassisch, ob offline oder online, tut man dies, indem man Zielgruppen klassifiziert und seine Werbung bzw. sein Produkt einerseits und die verfügbaren Medien andererseits in dieses Modell abbildet. Erreicht ein Medium möglichst genau die anzusprechende Zielgruppe, schaltet man seine Werbung dort. So kommt die Telefonsexwerbung ins Nachtprogramm von Privatsendern, die Werbung für Pay-TV-Sportsender in die Sportzeitschrift und das ThinkGeek-Banner auf Slashdot. Erscheinen die Streuverluste zu hoch, versucht man die Zielgruppendefinition zu verfeinern. Dieses Vorgehen entspricht dem regelgestützten Ansatz der klassischen KI.

Gemäß der Google-Philosphie würde man hingegen aus allen verfügbaren Daten über die Werbung, den Anzeigekontext und, soweit verfügbar, den Nutzer vor dem Bildschirm alle denkbaren Merkmale extrahieren. In diesem Datenraum würde man einen lernenden Klassifikator auf die Frage ansetzen, welche Cluster die Klickrate als Hilfsmetrik oder besser noch die werbebezogenen Umsätze des Kunden maximieren. Man würde also das tun, was ich in Folge 4 beschrieben habe, nur mit einem Pool von Anzeigen anstelle von Tanksäulen und Abrufereignissen anstelle von Autos mit Fahrern.  Seinen Kunden würde man ein Interface zur Verfügung stellen, mit dem sie neue Zapfsäulen aufstellen und bezahlen können. Selbst müsste man nur noch seine Einnahmen kassieren und verbuchen und alte Zapfsäulen wegräumen. Alles andere liefe komplett automatisch ab.

Die tatsächlichen Regeln, nach denen die Einblendung erfolgt, wären wieder Sache des Klassifikators und von Fall zu Fall verschieden. Zur Entscheidung könnte der Inhalt der Anzeige ebenso beitragen wie der Kontext der Einblendung oder Informationen über den Nutzer. Vielleicht sind Anzeigen mit bestimmten Merkmalen besonders erfolgreich bei europäischen Nutzern des Browsers Firefox ohne Flash Player zwischen 19:23 Uhr und 20:42 Uhr an Samstagen, sofern diese Nutzer nicht in ihren Google-Account eingeloggt sind, die Werbeeinblendung auf einer bestimmten Website erfolgt und der Nutzer diese Anzeige zuvor höchstens zweimal gesehen hat. Eine andere Anzeige könnte bei Nutzern aus einem bestimmten Universitätsnetz gut ankommen, unabhängig vom verwendeten Browser und der Uhrzeit, eine weitere in einem bestimmten Anzeiogekontext gut funktionieren. Dem lernenden Klassifikator ist egal, ob solche Regeln für uns einen Sinn ergeben. Er optimiert stur auf die Daten, die man ihm zeigt.

Textanzeigen enthalten dabei genau jene Art von Merkmalen, mit denen Google ohnehin bereits gut umgehen kann. Für Werbebanner wird man etwas länger nachdenken müssen, welche Merkmale nützlich sind. Wer weiß, vielleicht hat ja die Blinkfrequenz einen Einfluss auf die Klickrate, oder Metadaten aus der klassichen Zielgruppendefinition erweisen sich als nützlich. Grundsätzlich funktioniert das Prinzip auch dann, wenn wir die verschiedenen Anzeigen lediglich unterscheiden können und sonst keine Einzelheiten kennen. Ein Klassifikator hätte dann kein Ähnlichkeitsmaß für Anzeigen zur Verfügung, könnte aber immer noch lernen, unter welchen Begleitumständen Anzeige Nummer 703744 am besten funktioniert.

Was führt zum Klick?

Alltagsbeobachtungen sind mit diesem Erklärungsmodell kompatibel. Nehmen wir zum Beispiel tortoisesvn.net. TortoiseSVN ist ein SVN-Client für den Windows-Explorer; die Website besuchen vermutlich viele Leute, die diesen Client erstmals oder als Update herunterladen möchten. Google blendet dazu Werbung für andere SVN-Clients ein. Was’n Quatsch?! Gar kein Quatsch, sondern folgerichtig.

Wer sich die Seite durch seine Usability-Brille anschaut, wird schnell bemerken, dass ihr Design einige Schwächen hat. Diese Schwächen führen dazu, dass der Nutzer von der Downloadfunktion ab- und auf die Werbung hingelenkt wird. Die echten Download-Buttons sind die grünen Kästen unten. Die wirken in ihrem Format und in ihrer knalligen, vom Rest der Seite abweichenden Farbe optisch wie ein typisches Werbebanner. Das Web hat uns über Jahre darauf trainiert, typische Werbebanner mental auszublenden und zu ignorieren. Hinzu kommt, dass über den Google-AdSense-Anzeigen der Titel Downloads steht und dann außer den Anzeigen kein Inhalt folgt, und die dass Anzeigen farblich der Seitengestaltung angepasst sind. Ist unter den Anzeigen nun noch eine, die einen SVN-Client anbietet, liegt ein versehentlicher Klick auf die Anzeige nahe – alles wirkt auf den Nutzer so, als könne er damit sein Ziel erreichen.

Nach einigen zufälligen Einblendungen, die zu Klicks führen, lernt das auch ein Klassifikator, der Klickraten optimiert. Stehen ihm die nötigen Parameter zur Verfügung, wird er fortan in diesem Kontext bevorzugt Werbung für SVN-Clients anzeigen, falls er welche im Pool hat. Über den einzelnen Nutzer muss er dazu nichts wissen, er lernt nur etwas über eine spezifische Auswirkung allgemeiner Psychologie in einem spezifischen Kontext. Auf ähnliche Weise dürfte SEO-Werbung in einen SEO-Artikel gelangen:

Persönliche Informationen über den Betrachter sind für diese Einblendungen nicht erforderlich – sie können jedoch jederzeit in die Entscheidung einfließen, wenn sie verfügbar und relevant sind. Ob und wo das der Fall ist, erfährt Google nach unserem Modell aber nicht aus den Daten, die wir uns als unser Nutzerprofil vorstellen, sondern aus unseren Werbeklicks. Wer nie Werbung anklickt, schafft keine Möglichkeit zur Personalisierung; Google muss sich dann auf eine optimierte und automatisierte Anwendung der herkömmlichen Targeting-Praktiken beschränken. Zwar werden die Eingabedaten in den Klassifikator genauer, je mehr Google vorher über mich weiß. Google kann aber nicht herausfinden, ob mich diese Details im Hinblick auf das Klassifikationsziel von anderen Teilen der Population unterscheiden. Mit jedem Nichtklick übermittle ich dem Klassifikator nur die Information: »Sorry, das war nicht die richtige Lösung.« Ich bekomme meine Werbung dann gemäß der Populationsstatistik so wie diejenigen die in denselben Clustern landen.

So füttert man Datenkraken

Klicke ich dagegen regelmäßig Werbung an, liefere ich nach und nach ein Modell dafür, wie der Werbeerfolg von meiner Person abhängt. Auch wenn es anders wirkt, erfährt Google dabei immer noch wenig über mich. Google kann dann vorhersagen, wie meine Anwesenheit im Verglich zu anderen Nutzern oder zur Populationsstatistik das Relevanzmodell für Werbeeinblendungen in einem bestimmten Kontext modifiziert. Wenn Google sich anstrengt, gibt der Klassifikator vielleicht auch noch eine – für Googles Zwecke bedeutungslose und in der Begriffswelt des Klassifikators ausgedrückte – Erklärung seiner Entscheidung her. Um systematisch solche Erklärungen über mich zu erheben, müsste Google aber schon wieder zusätzliche Daten neben der Konfiguration des Klassifikators erfassen und speichern.

Zieloptimierte Werbung a la Google funktioniert also wahrscheinlich nicht so, wie es die naiven Modelle aus Folge 2 suggerieren. Wenn mein Verständnis richtig ist, gilt es gleichermaßen auch für andere personalisierte Funktionen und nicht nur für die Werbung. Im letzten Teil der Serie betrachten wir die Auswirkungen solcher Technologien auf den Datenschutz.