Читать «Цифровой журнал «Компьютерра» № 167» онлайн - страница 51

То же самое относится к рекламным баннерам, в том числе текстовым. Обычно они запрашиваются с серверов крупных рекламных сетей, используемых тысячами сайтов. А ещё есть системы анализа посещаемости вроде Google Analytics, которые узнают, какие страницы вы открываете, с помощью невидимых «жучков», встроенных в HTML-код.

Один клик — и очередную крупицу информации о ваших интересах и пристрастиях узнали провайдер, сайт, соцсети, системы анализа посещаемости и баннерные сети. Все они, скорее всего, сохранили её, сверили с данными, которые были накоплены прежде, и при случае попытаются пустить в ход.

Досье, собранное таким способом, крайне ценно, даже если в нём нет имён и фотографий. Если сравнить его содержание с информацией о других пользователях, выяснится, что многие из них похожи друг на друга. Группируя чем-то похожих пользователей и анализируя их особенности, можно сделать очень интересные выводы и узнать такие вещи, о которых они никогда бы не рассказали по собственной воле.

Около года назад газета New York Times , как американская сеть магазинов Target анализирует информацию о своих покупателях, чтобы определить, кто из них ждёт ребёнка. Маркетологи Target предположили, что во время беременности покупательские привычки меняются и есть шанс превратить будущих родителей в постоянных клиентов. Но как определить, когда такой шанс открывается?

Target хранит грандиозную базу данных, содержащую список покупателей и их покупок (она пополняется при оплате кредиткой, использовании дисконтной картой и т.д.). Аналитики компании выделили часть базы со списком покупательниц, о которых известно, что у них уже родился ребёнок, и стали изучать, чем отличаются покупки, которые они делали до беременности, от покупок во время беременности.

Оказалось, что в первые двадцать недель беременности многие покупают минеральные пищевые добавки. Другой признак: они начинают приобретать вату и мыло без запаха в куда больших количествах, чем прежде. Если несколько подобных признаков совпадают, то вероятность того, что покупательница беременна, очень велика. А значит, можно бомбардировать её рекламой и скидочными купонами на товары для новорожденных.

Они не сообщали Target о своей беременности, но это не помешало компании разгадать их секрет и воспользоваться им. Причём это произошло в офлайне, где собирать персональные данные пока что куда сложнее, чем в интернете!

Второе заблуждение: проблемы с приватностью есть только в интернете

История с анализом данных в Target опровергает это заблуждение, но есть и другие примеры. Офлайновые технологии в смысле утечек ничем не лучше интернетных.

Возьмём, к примеру, мобильные телефоны. В отличие от браузера, у каждого мобильника есть уникальный идентификатор — телефонный номер. Браузерные куки при желании можно обнулить, но с телефонным номером такой трюк не пройдёт. При этом он, как правило, привязан к настолько подробной информации о пользователе, какая социальным сетям и не снилась, вплоть до номера паспорта.