Temas Atuais de Proteção de Dados - Ed. 2020

Capítulo 2. Adtechs e Proteção de Dados

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Autor:

ISABELLA DA PENHA LOPES SANTANA

Especialista em Direito Digital e Compliance pelo IBMEC. Advogada de Privacidade e Proteção de Dados. Pesquisadora pelo CNPq em Direito Digital e Novas Tecnologias. Data Protection Officer pela Fundação Getulio Vargas/RJ. Certificada pela Microsoft em Ethics and Law in Data and Analytics. Autora de artigos acadêmicos publicados no Brasil e no exterior. linkedin.com/in/stmisabella stmisabella@gmail.com

"By being social they are public, and by being public they are observable."

― Andrew McStay

1. Introdução

No que tange ao mercado de marketing, as ferramentas e estratégias inicialmente desenvolvidas e utilizadas para alcance de público foram aprimoradas com o advento das novas tecnologias. A possibilidade de trabalhar diretamente com os dados de consumidores finais viabilizou uma personalização dos anúncios que, anteriormente, não seria possível. Hoje é possível atingir, mesmo em campanhas em larga escala, exatamente o tipo de público que se espera alcançar, por meio da análise do comportamento dos titulares que se encontra disponível para a mineração, e que, quando processado, gera um perfil individual do titular (profiling), que pode direcionar as empresas e agências de publicidade ao público mais suscetível à finalização da compra de determinado produto ou serviço. Não é à toa que as pesquisas em provedores de buscas na internet perseguem o usuário por semanas, exibindo conteúdo publicitário relacionado aos últimos temas pesquisados.

A lógica por trás desse mecanismo, entretanto, não se demonstra tão explícita aos titulares quanto as propagandas exibidas. O sistema que torna essa alta personalização e individualização de conteúdo disponível tem como seu core business o tratamento de dados pessoais. O presente trabalho possui o objetivo de estudar, compreender e analisar o mecanismo que transforma esses dados coletados em informações valiosas para empresas de publicidade. Para tanto, será necessário compreender o complexo processo que torna o serviço possível, bem como analisar a legalidade do mecanismo sob a luz da LGPD.

Inicialmente, é necessário esclarecer alguns dos termos utilizados como forma de facilitar o entendimento do leitor:

Ad Exchanges: plataformas que gerenciam e facilitam as compras e vendas de inventários de mídias disponíveis on-line;

AdTechs: compreende todo o processo de compra e venda de mídia programática, abrangendo todas as etapas dessa tecnologia;

Advertiser: é a empresa que quer anunciar seu produto para os usuários;

Agency: é a agência publicitária que enquadra o pedido do advertiser e o público que deve ser atingido;

ATD (Agency Trading Desks): agência de operações de tecnologia para a compra de mídia;

DMP (Data Management Platforms): gerencia dados de audiência da propaganda e contribuem para a decisão de compra de mídia;

DSP (Demand-Side Platforms): plataforma que gerencia os dados enviados da parte requerente da publicação do conteúdo, as agências de publicidade e/ou as empresas;

PMP (Private Marketplace): ambientes controlados com compradores e publishers registrados que oferecem uma maior segurança nas transações;

Publisher: são as partes que disponibilizam os espaços para a publicação de anúncios, de acordo com o público que poderá ser alcançado;

SSP (Supply-SidePlatform): plataforma que gerencia os dados enviados pelo publisher e que é responsável pela automatização da venda de espaços publicitários disponíveis.

Esclarecida a terminologia, adentra-se à pesquisa.

2. O marketing silencioso: behavioraladvertising, programmaticadvertising e micromomentos

Antes de se adentrar no tema específico de AdTechs, existem três grandes conceitos que devem ser inicialmente explorados: behavioral advertising, programmatic advertising e micromomentos.

Behavioral Advertising pode ser descrita como uma técnica utilizada para exibir anúncios direcionados a determinado público, que coleta seus dados do browser (cookies e histórico) e analisa os padrões de navegação durante um determinado período de tempo 1 . Conforme são encontrados padrões de comportamento nos consumidores, tags identificadoras são criadas para inserir o usuário em determinado grupo, o que, consequentemente, resulta na exibição mais frequente de determinado tipo de propaganda. Esse perfil virtual do consumidor é cada vez mais alimentado pelos seus hábitos on-line, inserindo-o em tags específicas, gerando o seguinte resultado, por exemplo:

Fonte: [ https://datafloq.com/read/behavioral-advertising-find-out-who-clicks-on-you/3572?amp-content=amp ]

Já a Programmatic Advertising (publicidade programática) é caracterizada pela capacidade dos anunciantes poderem, automaticamente, encontrar seu público-alvo em vários dispositivos diferentes. Esse modelo de publicidade normalmente utiliza as chamadas exchanges para comprar espaço publicitário, e se define como um método de análise para determinar se o espaço do inventário disponível se adequa ao que o anunciante deseja adquirir. A grande diferença entre a automatização desses processos e os meios convencionais de compra de espaço publicitário (os que envolvem um processo longo de negociação e com grande intervenção humana) é a possibilidade de administrar o engajamento do público e o número de impressões 2 . Ou seja, tornou-se possível acompanhar o engajamento do público de forma a definir o nível de alcance do conteúdo e a repercussão entre os usuários, o que possibilita a reformulação e adaptação do conteúdo conforme os gostos e reações dos usuários.

Ao contrário de outros mecanismos, como a coleta e rastreamento de cookies, a publicidade programática está focada nos motivos que levam o usuário a clicar em um anúncio. Para tanto, a tecnologia utiliza três tipos diferentes de dados: first-partydata, second-partydata e, por último, third-partydata. A primeira categoria é considerada como a mais valiosa, pois as informações são coletadas e agrupadas diretamente pelo publisher, o que possibilita um insight sobre o comportamento dos usuários no website em questão, suas preferências de compras e o modo de navegação pelo site 3 .

A segunda categoria se define pelo compartilhamento de dados entre duas companhias de diferentes mercados sobre o comportamento de seus consumidores. Nessa categoria ocorre uma troca de dados entre ambas, por exemplo, uma companhia que vende artigos esportivos pode compartilhar dados do usuário que busca tênis de corrida com outra de aparelhos eletrônicos, que pode passar a lhe oferecer dispositivos como smartwatches para "complementar" a sua compra inicial e analisar sua performance nas atividades físicas.

A terceira e última categoria se caracteriza pela compra e venda de informações disponíveis no mercado (bases de dados), geralmente comercializados por DSPs (demand-sideplatforms) ou agrupadores de dados (são aqueles que mantêm relacionamento comercial com grande número de sites para montarem um perfil com uma perspectiva mais geral dos usuários). Essa última categoria pode ter origens diversas, como on-line tracking (behaviouraladvertising), dados de login, registros e documentos públicos e até mesmo transações realizadas offline, como utilização de cartões fidelidade 4 .

Umas das maiores vantagens da publicidade programática é a promessa de um re-targeting aperfeiçoado 5 , ou seja, quando uma publicidade foi vista, mas não gerou o resultado esperado, é possível reavaliar o contexto em que ela foi inserida e as variáveis para melhor entender a raiz do problema. Essa tecnologia inova ao realizar essa análise por meios automatizados, analisando em qual contexto o anúncio foi exibido, por qual tipo de dispositivo ele foi visualizado, análise temporal da visita e o conteúdo exibido na página (seja ele notícias, canais de esportes etc.). Assim, por intermédio de uma dinâmica de optimização criativa, a tecnologia tem a capacidade de, sem nenhuma interferência humana, alterar os anúncios para que eles se adaptem ao espectador e seu contexto em tempo real 6 .

Fonte: https://chatbotsmagazine.com/artificial-intelligence-applications-in-programmatic-advertising-db69368c7b8f

Outro mecanismo muito utilizado por publicitários são os micromomentos, que se definem por serem o tipo de publicidade programática que permite ao anunciante encontrar seu usuário no curto espaço de tempo em que ele está mais suscetível a ser influenciado por uma propaganda específica. Para tanto, inúmeros fatores são considerados, como localização, proximidade com certos comerciantes, o que é falado/publicado pelo usuário, com quem ou para quem se está publicando, histórico de pesquisa, elementos relativos ao meio em que se encontra o indivíduo (temperatura, clima etc.) e até mesmo o estado físico-mental do recipiente. É interessante mencionar que, para a aplicação de micromomentos, não se considera o fator de compreensão das preferências ou interesses dos usuários, mas em qual momento (primordialmente físico-emocional) ele se encontra.

Conforme McStay 7 , "from a more practical advertising point of view, it is the capacity to generate exactly the right message, to the right person, at precisely the right time, so as to take advantage of moments in a person’s daily life flow." 8 Portanto, não é preciso entender o que leva o indivíduo a realizar tal ação, mas tão somente assegurar a efetividade do alcance e, consequentemente, do impacto esperado com a publicidade 9 . Sobre o assunto, prossegue McStay 10 :

“Machines may not be as good as people at comprehension of motives, but they excel at observing and remembering at levels and in ways impossible for people. This involves watching, listening, sensing and making inferences about actions or inaction. [...] This is not about authenticity, but affective, effective and predictive knowledge. [...] This is less about privileged access to private thoughts to confirm suppositions about real motives and feelings, but instead correct assessment of public data verified by the predictive power of machinic insight (such as whether we click, buy or visit after being exposed to X stimuli in Y circumstance at Z moment). [...] To go further, it is a resounding success if it can say with certainty that it does not personally ‘know’ people, yet is able to influence them at key decision points as if it did. Thus, it does not matter whether machines can truly know us but whether they can predict what we will do next and influence outcomes, particularly at micro-moments when we may be influenced and pivoted towards a different path.” 11

Essa análise nasce do novo contexto em que se encontra a sociedade, tempo em que as decisões passaram a ser tomadas em momentos de impulso, a partir de necessidades que não têm padrão ou momento certo para se manifestar e que, na maioria das vezes, nem mesmo podem ser caracterizadas como verdadeiras necessidades, mas sim como desejos momentâneos. Ademais, pesquisas demonstram que os usuários estão cada vez mais objetivos, priorizando a otimização de tempo 12 , ou seja, o modo de experiência do usuário 13 mudou e, com isso, a tecnologia teve de se adaptar. De modo prático, explica-se o modo de processamento de micromomentos na imagem abaixo:

Fonte: Compilação da Autora.

2.1 Profiling

Como resultado do processamento desses inúmeros dados coletados, é possível criar um perfil de cada usuário – algo similar a uma identidade digital que se baseia no comportamento on-line. Segundo Adomavicius e Tuzhilin 14 , essa personalização é a habilidade de prover conteúdo e serviços sob medida para os indivíduos, baseada nos conhecimentos obtidos por meio de mineração de dados que relatam as preferências e o comportamento do usuário. Em outras palavras, cria-se uma identidade para o indivíduo a partir de seus dados.

Muito embora seja uma tecnologia louvável e geralmente precisa, não há garantias de que esse perfil será fiel à realidade, mas apenas baseado no que é coletado e presumido sobre o usuário. Uma demonstração prática facilita a visualização dos profiles que são criados de cada um de nós. A imagem abaixo, retirada de uma página do Google, é a representação do perfil desta autora feito pela empresa:

Fonte: https://adssettings.google.com/authenticated?hl=pt-BR .

Embora correto em alguns aspectos, alguns outros não correspondem aos reais interesses da autora. Para quem nunca viu um jogo inteiro de basketball na vida, nem mesmo pesquisou o tema no Google, é curioso ver que esse item aparece como de interesse da autora.

Por conseguinte, ao clicar no ícone do esporte, a explicação fornecida foi genérica e incapaz de explicar como aquele item se tornou parte da conta, conforme se observa na imagem abaixo:

Fonte: https://adssettings.google.com/authenticated?hl=pt-BR .

Dessa forma, deixa-se claro que, embora sofisticada, a tecnologia ainda é limitada e falha no quesito transparência (e não somente nesse), o que será debatido posteriormente à luz da LGPD.

3. Real Time Bidding

Real-Time Bidding é um conjunto de tecnologias e práticas usadas em marketing programático, o qual se desenvolveu e evoluiu rapidamente com o aumento do uso da internet, sustentado pelas tecnologias que possibilitam que as empresas compitam por espaços de publicidade disponíveis em tempo real. Essas "competições", que funcionam como leilões de espaços, acontecem em espaços de tempo menores que segundos e exibem bilhões de propagandas dos ganhadores de lances nos espaços publicitários fornecidos por websites e aplicativos todos os dias.

Entender esse processo complexo é difícil, uma vez que há muitas ações sendo praticadas em um curto período de tempo e alguns intermediários no caminho, principalmente quando todas essas ações são tomadas sem o conhecimento do indivíduo. E apesar de terem seus dados utilizados como parte da operação comercial, não há muitos usuários que entendam (ou mesmo saibam) a complexidade, a rapidez e mesmo a existência do sistema que mostra anúncios que lhes interessam.

Em suma, quando se visita um website, o browser abre uma conexão com o servidor do publisher, que agrupa o tipo de conteúdo da página em forma de HTML e devolve ao browser. Após essa etapa, o browser interpreta essas informações e as processa. Pelo menos uma das linhas do código gerado por HTML representa o espaço disponibilizado para publicidade. Nessa linha de código, existe um link (URL) que informa onde encontrar conteúdo publicitário.

A partir disso, o publisher tem um servidor de publicidade que começa a agir de forma a escolher o anúncio mais apropriado, por intermédio de perguntas feitas no momento da escolha, e a apresentar conteúdo personalizado de acordo com cada usuário específico.

Se não houver anúncios reservados para aquele espaço disponível, o publisher coloca a oportunidade de anúncio no mercado para conseguir a melhor oferta para o espaço. O servidor do publisher então se conecta com uma SSP 15 (supply-side platform), que funciona para monetizar o inventário de publicidade programática, a qual utiliza outro crivo de perguntas para filtrar ainda mais o conteúdo. A SSP também utiliza informações do data provider para entender qual o perfil do usuário que verá a publicidade.

Com esse conhecimento, o publisher envia o requerimento para uma ad exchange, que é a intermediária entre os potenciais anúncios publicitários, por meio de DSPs 16 (demand-side platform) e networks. A partir desse momento, o mecanismo funciona da mesma forma que a compra em mercados de ações e pode ocorrer de duas maneiras diferentes: a primeira, por pre-cached bids e, a segunda, por negociações com os possíveis compradores do espaço.

Os pre-cachedbids funcionam de maneira já pré-selecionada, como quando existe um comprador que está disposto a pagar X por um determinado número de anúncios direcionados a jovens entre 18 e 24 anos, residentes no Mercosul, por exemplo. A ad exchange, ao analisar as propostas, checa se há algum pre-cached bid e, em caso positivo, escolhe a melhor oferta pelo maior preço. Essa é a forma mais rápida de negociar em adexchanges. Em caso de não haver anúncios pré-personalizados, a exchange envia uma mensagem para todos os parceiros comerciais, discriminando o público que será atingido e checa o quanto a empresa está disposta a pagar por aquele espaço, uma operação que geralmente leva 10 milissegundos para se completar.

Por curiosidade, adiciona-se o seguinte fato: a Interactive Advertising Bureau 17 (entidade sem fins lucrativos que desenvolve padrões do setor, pesquisas e fornece suporte jurídico para publicidade on-line) informou que uma pessoa normal leva 300 milissegundos para piscar, sendo que a resposta, dentro do universo das AdTechs deve ser enviada no máximo em 10 milissegundos. Ou seja, a concretização da compra é surpreendentemente rápida.

Assim, ao responderem ao anúncio, a ad exchange seleciona o lance vencedor, que faz o caminho inverso até chegar à página do publisher, o qual indicará ao browser qual foi o lance vencedor e a agência de ad server utilizará o espaço. Essa agência registra as performances dos anúncios para os que publicam, compilando o requerimento de publicação da publicidade como impressões. Finalmente, o browser pode exibir o anúncio que melhor se identifica com o perfil do usuário que o vê, conforme as características informadas pelos anunciantes.

Embora as ad exchanges se considerem controladoras de dados, elas encontram problemas ao relatar as suas bases legais de tratamento 18 . Segundo a pesquisa do ICO 19 , alguns participantes consideraram o legítimo interesse como base para o tratamento de dados, o que se demonstra ser problemático pela falta de clareza e transparência no que tange às finalidades e bases legais utilizadas pelos controladores, uma vez que a LGPD determina que a coleta e...

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25 de Janeiro de 2022
Disponível em: https://thomsonreuters.jusbrasil.com.br/doutrina/secao/1207548510/capitulo-2-adtechs-e-protecao-de-dados-temas-atuais-de-protecao-de-dados-ed-2020