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Vergleich von personalisierter Werbung am Beispiel Facebook und Google

Patrick Schneider

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Paperback / softback
21 August 2013
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Bachelorarbeit aus dem Jahr 2012 im Fachbereich BWL - Informationswissenschaften, Informationsmanagement, Note: 1,8, Universität Regensburg (Institut für Information und Medien, Sprache und Kultur), Sprache: Deutsch, Abstract: Die zwei größten Internetseiten Facebook und Google haben das Potential vonpersonalisierter Werbung erkannt und wenden diese Form von Online-Werbung seitgeraumer Zeit aktiv an. Dabei unterscheidet sich jedoch die Art und Weise, wie personalisierte Werbung generiert wird, grundlegend. Um personalisierte Werbung zu erzeugen, bedarf es eines umfangreichen Wissens über persönliche Interessen, Vorlieben und Nutzerverhalten der jeweiligen Nutzer. Das soziale Netzwerk Facebook verfügt mit über 950 Mio. registrierten Nutzern weltweit (Stand: Juni 2012) über einen enormen Datenbestand an persönlichen Informationen, die von den Nutzern freiwillig bei der Anmeldung und im Rahmen ihrer alltäglichen Nutzung hinterlegt werden. Dem Suchmaschinenbetreiber Google dagegen werden i.d.R. keine persönlichen Informationen aktiv mitgeteilt, stattdessen muss hier das Surfverhalten der jeweiligen Nutzeranalysiert werden, um daraus Interessenprofile ableiten zu können. Hierbei kommt die Frage auf, inwiefern sich die personalisierte Werbung der beiden Plattformen unterscheidet und welche Plattform qualitativ bessere und damit relevantere Werbung anzeigt.Im Rahmen dieser Arbeit soll versucht werden, diese Frage mit Hilfe verschiedener empirischer Methoden zu beantworten. Dazu werden zuerst einige Grundlagen zur Online‑Werbung im Allgemeinen erläutert sowie mögliche Methoden zur Erfassung und Auswertung persönlicher Informationen und Interessen dargelegt. In diesem Zusammenhang sollen auch die damit einhergehenden datenschutzrechtlichen Aspekte der Personalisierung von Werbung betrachtet werden. In einem weiteren Kapitel werden die Plattformen Facebook und Google im werberelevanten Kontext vorgestellt und aufgezeigt, wie im Einzelnen Nutzerprofile erstellt und anhand

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Description

Bachelorarbeit aus dem Jahr 2012 im Fachbereich BWL - Informationswissenschaften, Informationsmanagement, Note: 1,8, Universität Regensburg (Institut für Information und Medien, Sprache und Kultur), Sprache: Deutsch, Abstract: Die zwei größten Internetseiten Facebook und Google haben das Potential vonpersonalisierter Werbung erkannt und wenden diese Form von Online-Werbung seitgeraumer Zeit aktiv an. Dabei unterscheidet sich jedoch die Art und Weise, wie personalisierte Werbung generiert wird, grundlegend. Um personalisierte Werbung zu erzeugen, bedarf es eines umfangreichen Wissens über persönliche Interessen, Vorlieben und Nutzerverhalten der jeweiligen Nutzer. Das soziale Netzwerk Facebook verfügt mit über 950 Mio. registrierten Nutzern weltweit (Stand: Juni 2012) über einen enormen Datenbestand an persönlichen Informationen, die von den Nutzern freiwillig bei der Anmeldung und im Rahmen ihrer alltäglichen Nutzung hinterlegt werden. Dem Suchmaschinenbetreiber Google dagegen werden i.d.R. keine persönlichen Informationen aktiv mitgeteilt, stattdessen muss hier das Surfverhalten der jeweiligen Nutzeranalysiert werden, um daraus Interessenprofile ableiten zu können. Hierbei kommt die Frage auf, inwiefern sich die personalisierte Werbung der beiden Plattformen unterscheidet und welche Plattform qualitativ bessere und damit relevantere Werbung anzeigt.Im Rahmen dieser Arbeit soll versucht werden, diese Frage mit Hilfe verschiedener empirischer Methoden zu beantworten. Dazu werden zuerst einige Grundlagen zur Online‑Werbung im Allgemeinen erläutert sowie mögliche Methoden zur Erfassung und Auswertung persönlicher Informationen und Interessen dargelegt. In diesem Zusammenhang sollen auch die damit einhergehenden datenschutzrechtlichen Aspekte der Personalisierung von Werbung betrachtet werden. In einem weiteren Kapitel werden die Plattformen Facebook und Google im werberelevanten Kontext vorgestellt und aufgezeigt, wie im Einzelnen Nutzerprofile erstellt und anhand

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