社交重定向广告这么玩

他们不仅仅是跟踪你，他们还紧紧跟踪谁是你的朋友。

在互联网上，广告公司经常跟随用户而转移，从一个网站到另一个网站。现在出现了一个改变：有项技术可以搞清楚你在和谁分享新闻和信息。

这个创意被称为“社交重定向”(social retargeting)，当人们在使用共享应用程序或者在电子邮件里发送的链接，来绘制人们的社会关系图谱，这样让广告主注意到那些已经对产品表示出兴趣的人(比如通过在购物网站上浏览了一件衣服)，然后针对该人的朋友、家人、熟人来投放广告。

这可以被称为自动化的口碑营销。对于任何一个品牌而言，潜在客户常常会是前一个客户认识的人。“如果有100万人去了某个信用卡网站，然后我们就会找出他们向谁分享了这个网站，然后便可得到700万人。”RadiumOne公司的创始人和首席执行官古尔巴什·查哈尔(Gurbaksh Chahal)解释说。这是一家位于旧金山的公司，专门利用社会数据来经营目标广告投放。2007年，查哈尔创建的BlueLithium广告公司以3亿美元的价格被雅虎所收购。

RadiumOne对一种广泛应用的技术进行了微调，该技术基于互联网用户的浏览历史记录向其展示广告。例如，一个访问了以灯具为主题的网站的人，就会在浏览其他网站的广告时看到更多有关灯具的广告。这种基于“行为”的广告是非常有效的。但由于现在人们花太多时间在社交网站上，广告商们则希望把社交信息也这样来使用。

这其中关键的是如何获得社交的数据，哪怕你并没有在Twitter或Facebook上活动。RadiumOne部分通过一系列的免费插件来实现，比如用于转发时生成短域名的工具，以及PingMe，这是一个在网上流行的聊天和消息应用程序。这是一种特洛伊木马战略，查哈尔说，“每当你分享一篇文章，我们就能找出你在与谁联络，然后不断扩大这个循环。

世界上最大的社交网站Facebook目前只让广告客户使用极小一部分的社交数据来进行广告定向投放，而且仅仅在它自己的页面上这样做。这就为包括RadiumOne、、Media 6 Degrees、33Across等在内致力于“互联网剩余部分”的社交数据创业公司提供了机会。

更重要的是，许多消费者对社交媒体内出现的广告风评不佳，群邑(GroupM)的首席营运官约翰·蒙哥马利(John Montgomery)说，这是一家管理着约800亿美元广告投放(其中有70亿美元是网络广告投放)的公司，其客户包括AT&T等大公司。社交重定向的技术挖掘社交关系，但会在更适当的上下文中显示广告。“在社交媒体上的广告比在其他地方的接受程度要低得多。”蒙哥马利说。

跟踪网上冲浪者的广告技术是今天的互联网隐私争论的核心。个人往往不知道他们的上网习惯正在被监测，广告公司极少会在使用跟踪Cookie时，把征询意见摆在一个人的浏览器前面。对许多人来说这个主意听起来令人毛骨悚然，如果广告公司知道你的某个大学室友想买一辆宝马汽车就把宝马的广告也展示在你眼前，这甚至更令人不舒服。

总部位于纽约的33Across首席营销官艾莉·克莱恩(Allie Kline)表示，在线广告——甚至这一类对社交关系的跟踪——并不能证明围绕着它的是恐惧。“我们运营的广告在隐私上的等级，与按照真实地址进行的黄页目录销售的差别很小，只不过因为它是在互联网上运作。”她说。

尽管面临政府调控的问题，钱还是大笔进入了在线广告公司。33Across已筹集1100万美元，而RadiumOne已筹得335万美元。总之，根据风投调研机构道琼斯投资( Dow Jones VentureSource)的数据，2007年以来，专业投资者已把总额67亿美元的资本注入了私营的广告创业公司，2011年就高达15亿美元。

得益于网络与数据库技术的高效，甚至小的广告投放也能够精准定位到大量人群。例如33Across说，它的插件已经安装在12.5亿个浏览器中，可以在任何特定时间，让这家81人的公司影响到甚至甚至比Facebook或谷歌更多的“用户”。

克莱恩说，33Across会从一些较小的社交网站采购数据。她拒绝透露这些网站的名字，因其不愿意被人认出。《科技创业》发现，33Across技术至少用在了(一个照片共享页面)和交友网站OKCupid的上面。

今年，33Across还收购了Tynt Multimedia，这是一个被称为“复制和粘贴”的公司，其服务被《体育画报》、《纽约客》这样的出版商所采用。每次一个人从这些出版商的网站把文本粘贴到电子邮件或其他应用程序中，文本上会自动加入这些网站的网址链接。如果有人点击这样的链接，33Across就能记录收到链接的人与发送者之间的社交关系。

与RadiumOne一样，33across说，它不知道被它跟踪的人的身份。它永远不会收集姓名、社保号码或其他个人身份信息。事实上，它把人不是作为单个对象，而是作为250个消费者类型中的一个类型事例来处理，比如踢足球孩子的妈妈类，或者重度分享者类。具体个人会被迅速分入各个类型。克莱恩说。

“这就好像是，‘我可以把你分在这个有实际用处的一类吗?’如果不是，就跟你说再见了。”克莱恩说，“我不知道你是谁，你只是一个算法里的一个数字。”

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