Page - 60 - in Algorithmuskulturen - Über die rechnerische Konstruktion der Wirklichkeit

Lucas D. Introna60 Dstillery hat Partnerabkommen, die in etwa einhundert Millionen Webseiten abdecken. Für einige dieser Seiten managen sie Werbekampagnen, so etwa für AT&T, Adobe, British Airways, Verizon, Best Western, American Express etc. Im Jahr 2012 arbeiteten sie mit 300 Firmen (sie bezeichnen diese als ›Marken‹) zusammen. Auf den Webseiten der Klienten platzieren sie ihre action pixels, auf jenen ihrer ›Datenpartner‹ platzieren sie mapping pixels. Zählpixel (oder Pixel- tags) sind auf einer Webseite zum Download unsichtbarer Inhalte ausgestellte HTTP-Anfragen, um eine HTTP-Transaktion zu verursachen, die so das Set- zen archivierbarer Daten bzw. das Platzieren von Cookies ermöglichen. Zähl- pixel haben keinerlei visuelle Effekte auf der jeweiligen Webseite. Ihre einzige Funktion besteht darin, Dstillery (also einem Dritten) die Möglichkeit zu eröff- nen, einen Cookie auf der Browserseite zu platzieren oder einen zuvor platzier- ten zu aktualisieren. Die action pixel versorgen Dstillery mit Daten darüber, was auf den Webseiten ihrer Kunden vor sich geht (Konversionsaktionen), die mapping pixels hingegen legen Daten über die Webseitenbesuche des Browsers an – sie archivieren gewissermaßen Daten über die Browsergeschichte. Dstil- lery nutzt diese Daten um ein lineares Regressionsmodell zu erschaffen, in welchem die ›Mapping-Daten‹ die Eigenschaften definieren (die X-Werte) und die ›Action-Daten‹ die Kategorien (Wert oder Firmenmarke). Dabei kommen gewaltige Modelle heraus, die einhundert Millionen mögliche Datenpunkte innerhalb des beobachteten Datenraums angeben (z.B. einhundert Millionen URLs, die sie beobachten). Diese könnten in etwa wie folgt aussehen: APi=aMP1+bMP2+cMP3 …+nMPN (wo N=100 Millionen) Die zugrunde liegende Logik dieser Lernmodelle besteht darin, dass die zu- letzt besuchten Seiten, der Weg des Browsers ein sehr guter Proxy für Konver- sion darstellt (Dalessandro et al. 2012). Die Annahme ist folgende: Wenn mir ein Modell der von einer Person besuchten Webseiten zur Verfügung steht (die Merkmale gemäß der mapping pixels), die konvertierte (action pixels), dann wird eine Person mit einer ähnlichen Reihe besuchter Seiten eine genauso hohe Konversionswahrscheinlichkeit aufweisen, sofern ihr relevante Werbungen ge- zeigt werden (in Bezug auf die anfängliche Konversion). Das erlaubt Dstillery »die Leute auf einer beschleunigten Konversionsbahn zu platzieren«.21 Sie be- haupten, dass das jüngste Set an besuchten Webseiten, die gegenwärtigen Inte- ressen, Bedürfnisse, Begehren und Wünsche des Subjektes besser ›einfängt‹ als dessen rezentes Erwerbsverhalten oder längerfristig orientierte Verhaltens- modelle, wie sie im herkömmlichen Marketing typischerweise genutzt werden (Dalessandro et al. 2012). Ein Browser der mit dem Modell eng korreliert, wird 21 | www.fastcompany.com/1840817/media6degrees-knows-what-you-want-buy- even-you-do (zuletzt abgerufen am 20. Februar 2016).