JAKARTA - Avez-vous déjà parlé d’un produit particulier avec un ami par chat, puis trouvé une annonce du produit sur les médias sociaux ou un site? Si jamais, vous devez également vous demander si les téléphones portables peuvent « écouter » la conversation?
Ce n’est certainement pas un hasard si nous voyons des publicités de produits dont on vient de parler. Mais cela ne signifie pas que votre téléphone écoute réellement vos chats. En fait, ce n’est pas nécessaire. Parce que, il est possible que vous ayez vous-même fourni toutes les informations nécessaires à votre téléphone pour afficher des annonces.
Pour vous rendre plus brillant sur ce phénomène, l’équipe VOI a résumé à partir de Science Alert la possibilité d'«écouter » sur les téléphones mobiles et les publicités ciblées. Voici la description.
HP Eavesdrop peut-il?La plupart des utilisateurs de téléphones mobiles, y compris ceux d’entre nous en Indonésie, ouvrent l’accès aux renseignements personnels à un certain nombre de sites Web et d’applications. Un tel accès est obtenu lorsque nous donnons l’autorisation de certaines informations ou autorisons les « cookies » à suivre nos activités en ligne.
Les « cookies internes » permettent au site Web de se souvenir de certaines informations relatives à nos interactions au sein du site. Par exemple, les cookies de connexion vous permettent d’enregistrer les informations de connexion, de sorte que vous n’avez pas à vous lasser de retaper votre identifiant ou votre mot de passe lorsque vous souhaitez y accéder à nouveau ultérieurement.
Pendant ce temps, les cookies tiers, fabriqués par des tiers tiers de la plate-forme ou du site que vous ouvrez. En règle générale, un tiers tel qu’une société de marketing travaille avec un site ou une application particulier.
Les tiers collectent généralement des données utilisateur par le biais de publicités sous la forme de pop-ups ou de cookies que vous acceptez. Généralement, il vous est demandé d’appuyer sur le bouton « Accepter » ou « OK » sur la page qui semble soudainement se remplir en douceur.
À partir de ces activités, les annonceurs peuvent concevoir une vue d’ensemble de la vie de l’utilisateur; tels que les routines, les désirs et les besoins.
Ces sociétés d’annonceurs prennent toujours des mesures pour déterminer le niveau de popularité du produit annoncé. En plus de prendre en compte des variables plus détaillées telles que l’âge, le sexe, la taille, le poids, la profession et les passe-temps.
En classant les informations dont ils disposent, les annonceurs peuvent améliorer leurs algorithmes de recommandation. Utilisez un mécanisme appelé Recommandations système à cibler pour générer les bonnes publicités pour les bons consommateurs.
Performances de calcul en coulisses
Il existe un certain nombre de techniques basées sur l’apprentissage automatique de la technologie d’intelligence artificielle qui aident le système à trier et à analyser les données utilisateur. Telles que les techniques de clustering, de classification, d’association et d’apprentissage par renforcement (RL).
Un agent RL peut s’entraîner en fonction des commentaires obtenus lors de l’interaction de l’utilisateur. Le concept de cette méthode est similaire à celui d’un enfant qui apprend à répéter certaines activités s’il obtient une récompense.
En affichant ou en appuyant sur le bouton « J’aime » sur un téléchargement de médias sociaux, vous envoyez également un signal de récompense à un agent RL confirmant que vous êtes intéressé par le téléchargement - ou que vous pourriez être intéressé par le compte qui l’a téléchargé.
Cela signifie que les messages envoyés aux agents RL sont liés à des intérêts et préférences personnels.
Par exemple, vous cliquez sur le bouton « J’aime » dans une publication sur « Focus » sur une plate-forme de médias sociaux. Le système commencera également à envoyer des publicités d’entreprises qui proposent des produits ou du contenu connexes.
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