Por que estou vendo este anúncio?

Coautores: Dhruv Bansal, Aanchal Somani, Sneha Dewan e Vikrant Mahajan

A transparência é muito importante no LinkedIn, inclusive em relação às configurações e à segmentação de anúncios. Há artigos na Central de Ajuda com informações sobre isso. No entanto, depois de recebermos o feedback dos usuários, constatamos que poderíamos oferecer uma experiência ainda mais eficaz na plataforma. O recurso “Por que estou vendo este anúncio?” foi criado para garantir transparência e controle aos usuários com base nos seguintes princípios:

• Transparência sobre a exibição dos anúncios: os usuários podem ver detalhes relevantes sobre o motivo pelo qual um determinado anúncio está sendo exibido para eles.

• Controle sobre os dados pessoais: para que a exibição de anúncios seja feita de maneira ponderada e relevante, os usuários têm controle sobre como seus dados pessoais serão utilizados para fins publicitários.

• Aprimoramento da experiência de anúncios: os usuários podem ocultar ou denunciar anúncios irrelevantes ou inapropriados.

Por que estou vendo este anúncio?

Os usuários podem utilizar o recurso “Por que estou vendo este anúncio?” para:

Entender os motivos pelos quais os anúncios foram exibidos

• Os critérios de segmentação correspondentes que foram utilizados pelos anunciantes para exibir anúncios aos usuários podem ser visualizados.

• Detalhes do tipo de segmentação utilizado pelos anunciantes ficam disponíveis.

Realizar ações

• Os usuários têm acesso a um link para personalizar as configurações/preferências de anúncios.

• Os usuários têm acesso a um link para atualizar as informações do perfil.

Enviar feedbacks

• Os usuários podem marcar anúncios como relevantes ou sinalizá-los como irrelevantes e ocultá-los.

• O feedback dos usuários pode ser enviado por meio do prompt com a mensagem “Essas informações foram úteis?” junto com as opções de resposta “Sim” e “Não”. 

Design de alto nível

Veja como funciona o fluxo de controle do anúncio. Suponhamos que um usuário entre no LinkedIn, navegue pelo feed e veja um anúncio. Para saber mais sobre o motivo pelo qual o anúncio está sendo exibido, ele pode clicar no menu de reticências (...) e selecionar a opção “Por que estou vendo este anúncio?” no Sponsored Content (tanto em sites quanto em aplicativos para Android ou iOS).

Ao clicar nessa opção, uma solicitação é enviada à API no nível intermediário do sistema para buscar os dados que serão fornecidos. O nível intermediário coleta os dois pontos de dados que serão enviados ao cliente: dados do anunciante (por exemplo, a conta de anunciante que está patrocinando o anúncio) e dados de segmentação correspondentes (que mostram por que o anúncio foi exibido a esse usuário). 

Para exibir os dados de segmentação correspondentes, a API envia uma solicitação ao nosso serviço de transparência de anúncios — o back-end — que extrai dois pontos de dados. Primeiro, os dados de segmentação da campanha à qual pertence o anúncio em questão (especificados pelo anunciante). Segundo, os dados de segmentação do usuário que visualizou o anúncio (especificados pelo próprio usuário, por exemplo, informações do perfil, seleções nas configurações de anúncios e outras informações — como setor, nível de experiência etc.). O serviço envia os dados de segmentação da campanha e do usuário para um módulo de correspondência que os compara e transfere apenas as informações comuns a ambos (a interseção de dados) e cria filtros correspondentes. 

Em seguida, os filtros correspondentes são processados por um módulo de padronização que busca o significado dos segmentos específicos e transfere as informações para a API em um formato legível por humanos. Por fim, o nível intermediário disponibiliza ao cliente os dados correspondentes e os dados do anunciante. 

As próximas seções abordarão os módulos de correspondência e de padronização com mais detalhes.

Módulo de correspondência

Os dados de segmentação da campanha são uma combinação dos critérios AND ou OR. A segmentação da campanha é composta por diversos filtros, como cargo, competências, formação acadêmica, localidade etc. Há diversos segmentos em cada filtro. Para usuários com cargo “Engenheiro de Software”, por exemplo, o filtro será o cargo e o segmento será o cargo específico “Engenheiro de Software”. No exemplo abaixo, a segmentação da campanha utiliza filtros de localidade e cargo; já a segmentação de usuário utiliza filtros de continente, país, CEP, formação acadêmica, localidade e cargo.

Na segmentação da campanha, o anunciante também pode especificar critérios de inclusão e exclusão: “incluir” especifica critérios de segmentação aos quais os usuários devem atender, e “excluir” especifica critérios de segmentação aos quais os usuários não devem atender. A campanha segmentará apenas os usuários que atenderem aos critérios de inclusão e que não atenderem aos critérios de exclusão. 

Os dados de segmentação do usuário são especificados pelo próprio usuário (por exemplo, informações do perfil, seleções nas configurações de anúncios e outras informações — como gênero e idade). Por meio da combinação dos dados de segmentação da campanha e do usuário, é possível identificar os filtros de segmentação correspondentes e entender por que um anúncio específico foi veiculado a um determinado usuário.

Módulo de padronização

Depois do módulo de correspondência, os dados passam por um processo de padronização com duas etapas: 1) mapeamento dos dados específicos do usuário até os dados padronizados e 2) mapeamento dos dados padronizados de volta até os dados específicos do usuário.

O exemplo acima mostra um usuário com o cargo “Engenheiro de Software / SWE / MTS / Engenhiro de Software” (observe o erro de digitação do termo “Engenheiro”). Quando todos esses termos são padronizados para apenas um cargo específico (por exemplo, “cargo_1”), o cargo é compreendido por todos os sistemas do LinkedIn.

Depois da correspondência do cargo nas segmentações da campanha e do usuário, é possível usar a API de resolução de problemas de segmentação para buscar o significado desse segmento, que também localiza os valores de acordo com o idioma do perfil do usuário. Se o filtro for padronizado, mas tiver valores de campos preenchidos pelo usuário (como o cargo, a instituição de ensino e o diploma), será necessário realizar uma correspondência dessas informações com o que o usuário especificou em seu perfil. Utilizamos a API de perfil do usuário e a API de padronização para fazer as seguintes correspondências: “Engenheiro de Software” do usuário 1, “SWE” do usuário 2, “MTS” do usuário 3 e “Engenhiro de Software” do usuário 4 (com um erro de digitação em “Engenheiro”). Para os filtros não padronizados (como anos de experiência, empresas seguidas ou competências), é preciso utilizar apenas a API de resolução de segmentação.

Localização

Usamos as ferramentas de internacionalização do LinkedIn (conhecidas como “i18n”) para garantir que os usuários vejam o texto no idioma escolhido por eles. Os filtros de segmentação correspondentes são identificados e associados às mensagens que explicam por que um anúncio foi exibido a um determinado usuário. Durante a correspondência dos atributos da segmentação, modelos das ferramentas de internacionalização (i18n) são gerados e utilizados para criar os textos exibidos aos usuários. Os valores são inseridos pelo formatador para criar o modelo final de visualização do texto. Quando o valor dos atributos de segmentação é obtido por meio da solicitação de back-end, as informações sobre o anunciante também são coletadas; nesse caso, a empresa “Fixdex Construction International”. Por fim, obtemos dados que indicam que o usuário está sendo segmentado pelo filtro de cargo devido ao segmento de correspondência “Gerente de Construção”. Clique aqui para saber mais sobre as ferramentas de internacionalização (i18n).

Atualização das configurações de anúncios e do perfil

Os filtros de segmentação correspondentes estão relacionados a diversas call-to-actions (CTAs). Atualmente, essas CTAs incluem edições de configurações de anúncios e informações do perfil, de acordo com o filtro correspondente. Ao clicar em “Configurações de anúncios”, o usuário será direcionado para a seção de configurações que corresponde ao filtro daquele anúncio específico. Por exemplo, se o filtro correspondente for o “cargo”, o usuário poderá clicar em um link do anúncio que exibirá as configurações relacionadas ao cargo. Ao clicar em “Atualizar a experiência no perfil”, o usuário será direcionado ao seu próprio perfil e poderá editar as informações relacionadas ao filtro em questão, além de adicionar ou excluir experiências profissionais. 

Conclusão

Esse recurso garante aos usuários mais controle sobre suas respectivas experiências de publicidade, pois permite que eles editem seus perfis, grupos, configurações de anúncios e várias outras informações. Após visualizar o prompt “Por que estou vendo este anúncio?”, os usuários costumam atualizar as informações profissionais, as informações de contato, o resumo e o cartão de apresentação na parte superior do perfil. Já em relação às configurações, os usuários costumam atualizar mais os interesses, a idade, os dados de terceiros, a empresa atual e as empresas anteriores. Quanto aos filtros correspondentes, os usuários costumam atualizar mais a localidade, as competências e os interesses. Com esse recurso, esperamos que a experiência do usuário no LinkedIn seja ainda melhor e mais transparente. 

Agradecimentos

Há muitas pessoas envolvidas no desenvolvimento de produtos que beneficiam os usuários do LinkedIn. 

Gostaríamos de agradecer imensamente:

A Equipe Principal de Engenharia de Software:  Aanchal Somani, Dhruv Bansal, Saurabh Tripathi, Sneha Dewan e Vikrant Mahajan. 

O Conselho de Usuários: Dennis Lee, Mindaou Gu e Neeraj Parmar, cuja contribuição para a consideração da perspectiva dos usuários e a representação de designers do produto, gerentes do produto e outros profissionais da Equipe de Engenharia de Software foi valiosa neste projeto.

A Equipe de Liderança: gostaríamos de agradecer Ashvin Kannan, Balaji Srinivasan, Gururaj Seetharama e Nihar Mehta por toda a ajuda e dedicação a esse projeto.