中国Twitter网讯：Facebook、Instagram 和 TikTok 等社交媒体平台的用户可能认为他们只是在与朋友、家人和粉丝互动，并在使用过程中看到广告。但根据不列颠哥伦比亚大学尚德商学院的研究，他们是持续营销实验的一部分，这些实验往往是不可能完全理解的，即使是背后的公司也无法完全理解。研究结果发表在《国际营销研究杂志》上。
为了进行这项研究，研究人员检查了所有已知的、经过同行评审的关于 Facebook 和谷歌使用 A/B 测试的研究——即向不同的消费者展示不同的广告以确定哪种广告最有效——并发现了重大缺陷。
UBC Sauder 副教授兼研究合著者 Yann Cornil 博士和 David Hardisty 博士表示，在任何特定时刻，数十亿社交媒体用户都在接受测试，以了解他们点击的内容，以及对营销人员而言最重要的内容，即他们购买的内容。据此，人们会认为广告商可以判断哪些信息有效，哪些无效——但事实证明事情远没有那么简单。
通过使用 Facebook 的 A/B 测试工具，研究人员可以接触到大量受众并观察真实行为——而且由于参与者不知道他们是实验的一部分，因此他们的反应被认为更加真实和可靠。
问题在于，高度复杂的算法决定向哪些消费者展示不同的内容和广告;因此，任何人(即使是算法的创造者)都不可能完全理解为什么特定的消费者会成为广告的目标，也无法确定为什么其中一些人决定点击广告。根据 Cornil 博士的说法，这归结为缺乏所谓的“随机分配”——例如，实验者随机向选定的群体展示两个不同的广告。
“你不能说你对广告所做的任何改变都会导致点击行为的增加，因为每个广告中都会有一个算法来选择最有可能点击它的参与者。如果算法不同，就意味着没有真正的随机分配，”他说。“这也意味着我们不能肯定地说一个广告产生了更高的点击率，因为从创意上讲，它是一个更好的广告。可能是因为它与更好的算法相关。”
此外，人们通常会根据他们的搜索历史看到广告，但如果他们已经决定购买某种产品，然后算法向他们显示该产品的广告，研究人员可能会错误地认为该广告促使他们购买该产品。
哈迪斯蒂博士说：“它不仅会根据年龄、性别或位置等我们能轻易知道的可观察因素来选择人，还会根据过去的行为、兴趣等不可观察因素，甚至是 Facebook 本身无法量化的因素来选择人，因为这些都是由机器学习和人工智能决定的。”他补充说，目标群体在某些方面可能看起来相似，但算法选择他们的原因可能完全不同。
“这基本上是一个复杂的模型，它以某种方式找出了某些类型的人(我们不知道是哪种类型)更有可能点击。所以即使我们问 Facebook 的人，‘为什么选择这群人?’他们也不知道答案。”
那么这为什么重要呢?首先，许多营销人员依靠 Facebook A/B 测试来确定要宣传什么以及如何宣传;但或许更重要的是，不同群体的公众可能会被排除在重要信息之外，这可能会加剧分歧。
“有一篇论文解释了为什么女性不会成为 STEM(科学、技术、工程和数学)教育广告的目标受众，这纯粹是因为算法，”Cornil 博士说。“在社交媒体上，女性的定位成本更高，而这些算法会尝试以最低的成本产生尽可能多的点击量。因此，如果女性在 STEM 教育中定位成本过高，那么她们就不是目标受众。”
更重要的是，算法会强化什么有效、什么无效，所以如果女性不点击某些广告，她们接触到这些广告的可能性就更小了。
虽然 UBC 的研究(题为“关于对谷歌和 Facebook A/B 测试的持续错误描述：如何开展和报告在线平台研究”)重点关注 Facebook 和谷歌，但研究人员表示，从 Instagram 到 TikTok，所有主要社交媒体平台都采用了类似的做法。
它们也无处不在。在一次会议上，Facebook 的一名员工曾告诉哈迪斯蒂博士，在任何时候，每个 Facebook 用户平均都会在不知情的情况下参与 10 个不同的实验。随着人工智能生成内容和广告的出现，这个数字几乎肯定会上升。
因此，Hardisty 博士和 Cornil 博士(他们与伊拉斯姆斯大学的 Johannes Boegershausen 博士和香港理工大学的 Shangwen Yi 博士共同撰写了这项研究)警告说，营销人员应该注意不要过多解读 Facebook A/B 测试的结果。
“如果你的广告很受欢迎，点击率大幅提升，那么这可能只是因为 Facebook 成功找到了一小部分真正喜欢它的人，”哈迪斯蒂博士说。“如果你改变整个产品线或广告活动来迎合这一情况，那么实际上可能会让大多数人感到厌烦。所以你必须非常小心，不要从一项 Facebook 研究中得出更广泛的教训。”
事实上，Cornil 博士补充说，这些算法非常复杂和精确，社交媒体平台可以“微观定位”人群，直至个人层面。“它为特定细分市场选择最佳广告——这个细分市场甚至不是一群人。根据我们掌握的有关消费者的所有数据，这个细分市场就是其中之一，”他说。“这一切都发生在一个黑匣子里。广告商不知道，但机器知道。人工智能知道。”