Влияние предвзятой рекламы на бизнес (и как это исправить)

У всех нас есть предубеждения, хорошие и плохие, и многие из этих взглядов бессознательны, даже когда они определяют или даже диктуют, что нам делать. Но что происходит, когда эти бессознательные предубеждения проникают в маркетинг?

Это может произойти несколькими способами; наиболее известным является фактический обмен сообщениями и креативность в рекламных кампаниях, будь то отсутствие разнообразия в фотографии или отсутствие осведомленности о культурной чувствительности к конкретным словам или фразам. Но бессознательные предубеждения также играют роль в самой технологии, которую мы используем для проведения этих кампаний.

Эффект может быть коварным и часто упускается из виду, но рекламная предвзятость может оказать существенное негативное влияние на ваш бизнес, от здоровья бренда до невозможности реализовать возможности расширения на новую аудиторию. В долгосрочной перспективе эти предубеждения увековечивают определенные стереотипы в мире в целом и могут нанести значительный вред людям.

Чтобы убедиться, что ваш бренд случайно не попал в ловушку предвзятости, вам нужно понять, откуда берется предвзятость, как она влияет на рекламу и какие шаги вы можете предпринять для создания более инклюзивных кампаний, которые отражают и обращаются к более широкой аудитории.

Что такое неосознанная предвзятость в маркетинге?

Бессознательная предвзятость или неявная предвзятость определяется как различные социальные стереотипы и суждения, которые люди неосознанно делают на основе множества факторов, таких как возраст, социально-экономический статус, вес, пол, раса или сексуальная ориентация.

Большинство наших действий происходят без сознательного обдумывания их; именно так мы можем провести свой день, принимая миллионы решений, необходимых для того, чтобы просто жить нормально. Но поскольку этот процесс настолько зависит от того, что наш мозг выносит множество суждений, о которых мы можем даже не подозревать, бессознательные предубеждения могут оказывать огромное влияние на наши действия и поведение.

Эти предубеждения возникают из-за того, что в течение жизни мы подвергались культурным установкам, нормам, традициям и другим факторам, влияющим на то, как мы воспринимаем пол, расу, возраст, этническую принадлежность, религию, экономический класс, сексуальность, инвалидность и национальность (а также другие группы людей). характеристики). Вот почему их может быть очень трудно идентифицировать, бросить вызов или решить.

В маркетинге это может проявляться несколькими способами: сегменты аудитории, демографические решения, обмен сообщениями, фотография, культурные аллюзии и многое другое. Рекламная предвзятость просто означает, что мы полагаемся на бессознательные предположения, чтобы принять решение о том, кому наши бренды продают, что мы хотим сказать, чтобы привлечь этих потребителей, и многое другое.

Маркетологи обычно пытаются исправить эти предположения, но, как и отдельные люди, они не всегда осознают, как проявляются эти предубеждения или когда они влияют на стратегию.

Каково влияние предвзятой рекламы на бизнес?

Выявление и исправление неосознанной предвзятости является важной частью набора обязанностей маркетинговой команды, потому что влияние этих предположений может быть очень пагубным для вашего бизнеса и для общества в целом.

В исследовании IRI и SEEHer с использованием SEEHER Gender Equality Measure (GEM), основанной на данных методологии с открытым исходным кодом, которая выявляет предвзятость по признаку пола в рекламе и программах, результаты были убедительными: реклама с самым высоким ростом продаж имела самый высокий баллы GEM, в то время как объявления с самым низким ростом продаж имели самые низкие баллы GEM.

Источник: IRI & SEEHER

Одна из основных причин, по которой предвзятость рекламы продолжает оставаться проблемой, заключается в том, что кампании, основанные на демографической сегментации аудитории, могут обеспечить быстрый доступ к более персонализированной рекламе, которая может обеспечить краткосрочный прирост эффективности.

Но долгосрочные последствия серьезны и могут нанести необратимый ущерб. Опора на рекламу, которая говорит об этих бессознательных предубеждениях, существенно ограничит потенциал роста вашего бренда, исключая новую аудиторию, и может нанести серьезный ущерб имиджу вашего бренда, если вы полагаетесь на стереотипы в творчестве бренда и обмене сообщениями.

Как выглядит неосознанная предвзятость в рекламе?

В одном особенно вопиющем (и печально известном) примере широко раскритикованная рекламная кампания Dove показала чернокожую женщину, которая превратилась в белую женщину после использования мыла Dove. Позиционирование Dove в кампании было полностью посвящено чистоте, которая была представлена ​​​​белизной в рекламном креативе, идея, которая была немедленно идентифицирована как явно, хотя и непреднамеренно расистская.

Источник: Всемирный экономический форум.

Легко посмотреть на такой пример и понять, что если ваш бренд никогда не делал ничего настолько ужасного, вы в безопасности. Но примеры роли бессознательной предвзятости в рекламе можно найти повсюду, даже если они менее очевидны.

Подумайте об изображениях, которые вы используете для рекламы, веб-сайтов, презентаций и т. д. Ваши фотографии становятся представлением вашего бизнеса, знаете ли вы об этом или нет. Например, если вы пытаетесь выбрать стоковую фотографию для демонстрации профессионализма, а в вашем воображении изображена группа белых мужчин в костюмах вокруг стола для совещаний, это, скорее всего, результат бессознательной предвзятости.

Маркетологи стали намного лучше распознавать такого рода предубеждения, хотя они все еще регулярно поднимают голову (женщины смеются, поедая салаты, кто-нибудь?) на регулярной основе.

Но следующим рубежом является автоматизация, и именно здесь мы только начинаем понимать влияние неосознанной предвзятости на рекламу. Инструменты машинного обучения, такие как искусственный интеллект и таргетинг рекламы, на самом деле могут усилить негативную предвзятость, отчасти из-за неявной предвзятости архитекторов этих систем. Поскольку параметры создаются с помощью сегментов данных, рекламодатели открывают шлюзы для автоматизированных систем, чтобы увековечить негативные стереотипы.

Различные предубеждения, возникающие из-за разных процессов автоматизации

Источник: Varshney, Trustworthy Machine Learning, 2022 г.

В январе 2022 года IBM Watson Advertising опубликовала новые результаты исследования, основанные на данных кампании The Ad Council, которые окончательно показали, что бессознательные предубеждения, основанные на различных исходных данных в кампаниях, пропагандирующих вакцинацию против COVID, влияли на алгоритмы ИИ, распространяющие кампанию по множеству характеристик, включая уровень дохода и политический статус. убеждения.

«Одно из наиболее важных наблюдений: в данных и алгоритмах, используемых для цифровой рекламы, может существовать предвзятость, и эта предвзятость не всегда сразу заметна человеческому глазу».

Это не просто теоретически; Facebook недавно урегулировал судебный процесс с Национальным альянсом за справедливое жилье (NFHA) и работниками связи Америки (CWA) по поводу предварительно заполненных списков на рекламной платформе Facebook, которые позволяли рекламодателям размещать объявления о жилье, трудоустройстве и кредитах, которые могли исключать защищенные группы, такие как африканские. американцы, латиноамериканцы и американцы азиатского происхождения. Целевой список объявлений не исключал «белых» таким же образом, нарушая законы о гражданских правах, которые требуют справедливого и равного подхода к рекламе защищенных групп.

Источник: Нью-Йорк Таймс.

Технологическая предвзятость может возникнуть, когда когнитивная предвзятость человека или предвзятость данных неосознанно закодированы в системе и распределены в масштабе. Эти бессознательные предубеждения могут стать системными проблемами, настолько сложными, что их можно не обнаружить, особенно при взаимодействии данных и сигналов в рамках рекламной экосистемы.

Источник: Национальный институт стандартов и технологий (NIST).

Хотя может быть трудно определить, какие предубеждения отражаются в рекламе, таргетинге и обмене сообщениями, ответственность за то, чтобы осознать проблему, активно бросить вызов нашим предположениям и расставить приоритеты в поиске решений, лежит на маркетинговых командах.

Как вы боретесь с предвзятой рекламой?

Независимо от того, что работало в кампаниях в прошлом, сейчас самое время взяться за дело и внести некоторые существенные изменения, чтобы убедиться, что ваш бренд использует инклюзивный подход и справляется с потенциальной предвзятостью.

Когда дело доходит до вашего общего творческого процесса, убедитесь, что вы:

• Предлагайте различные точки зрения в качестве заинтересованных сторон на каждом этапе процесса, от первоначальной идеи до реализации и измерения.
• Проверьте свои критерии таргетинга на предвзятость и не бойтесь задавать вопросы как о входных данных, так и о любых результатах, основанных на алгоритмических решениях.
• Не просто добавляйте разнообразие, равенство и инклюзивность (DEI) в свой творческий процесс, работайте с людьми из недостаточно обслуживаемых сообществ в своей аудитории и привносите их точки зрения в двусторонний разговор с вашим брендом.
• Создайте структуру тестирования, чтобы бросить вызов некоторым из ваших предположений, открыв свой бренд для новой аудитории и различных сообщений и креатива.

Директор по маркетингу публикации предложил полезный контрольный список, который вы должны включить в свой творческий контроль качества:

Источник: директор по маркетингу

Когда дело доходит до алгоритмической предвзятости, решение немного сложнее. По мере того как ИИ становится все более изощренным, эксперты в этой области призывают к большей прозрачности в отношении того, как разрабатываются различные модели и услуги.

По иронии судьбы, технологии часто являются ответом на отрицание и сомнение в построенных нами моделях, которые могут привести к таким ошибочным, предвзятым результатам. Ознакомьтесь с этими инструментами, созданными для выявления и устранения неявных предубеждений в рекламе:

• Справедливость ИИ: этот набор инструментов с открытым исходным кодом может помочь пользователям исследовать, сообщать и смягчать дискриминацию и предвзятость в моделях машинного обучения на протяжении всего жизненного цикла приложения ИИ.
• IBM Watson: сканируя предубеждения, ИИ для рекламы может помочь обнаружить основные связи между подгруппами, которые скрыты от людей, чтобы создать лучшие стратегии, которые справедливо касаются каждой группы населения.
• IBM FactSheets: FactSheet — это набор релевантной информации (фактов) о создании и развертывании модели или службы ИИ. Цель проекта FactSheet — укрепить доверие к ИИ за счет повышения прозрачности и развития понимания того, как ИИ был создан и развернут, обеспечивая уровень управления и контроля над тем, как используется ИИ.

Сегодняшние потребители ожидают большего от брендов, с которыми они хотят взаимодействовать. Уже недостаточно предлагать вашему потребителю качественные продукты или услуги; ваши клиенты хотят, чтобы вы ставили свои ценности на первое место и в центр. По мере того, как потребители становятся более опытными в рекламе, найдите время, чтобы провести интуитивную проверку того, что вы предлагаете миру.

Узнайте, почему современные потребители согласовывают свои покупки со своими ценностями, в мероприятии по запросу «Маркетинговая миссия: баланс между социальной ответственностью и необходимостью роста».