Não é só o Facebook que infla resultados (ou seja...

A notícia: o Facebook infla informações, a exemplo do tempo médio de visualização de anúncios, antes de passá-las a clientes. Após o jornal americano The Wall Street Journal divulgar a falácia, a empresa admitiu o que dizem ser um “erro de cálculo”. A companhia de Mark Zuckerberg tentou colocar a culpa em seus algoritmos. Agora, o fato é que a preocupação não deveria estar voltada apenas ao Facebook. Mas, sim, a todo o Vale do Silício. Afirmo: é muito comum a manipulação, mesmo que não intencional, de dados na indústria digital, normalmente como forma de atrair anunciantes a sites, a exemplo das redes sociais, das páginas de vídeos e dos buscadores.

A prática afeta, principalmente, as maiores do setor, a exemplo do Instagram, do Twitter, dentre outros. Comecemos pelo Instagram. Em dezembro de 2014, o aplicativo, de propriedade do Facebook, anunciou uma caça a seguidores falsos em contas de usuários. Os principais alvos eram as celebridades online, como as blogueiras de moda que tanto usufruem do app. Contudo, no fim, sobrou pra todo mundo. Até para famosos de primeiro calibre, como o cantor canadense Justin Bieber – após o Instagram dar início à exclusão de seguidores falsos, o músico viu “sumir” 3,5 milhões de seus fãs.

O que isso tem a ver com manipular dados para exibir aos anunciantes?
É simples. Um dos grandes chamarizes do Instagram é justamente a quantidade de fãs que seguem seus ídolos por meio dessa rede social. Logo, entre 2010 e 2014, a então startup desprezou como muitos dos famosos maquiavam dados para vender posts a anunciantes. Indo além, o Instagram se beneficiava dessas informações fakes (pra utilizar o linguajar online) para fazer publicidade de si mesmo a, por exemplo, investidores e jornalistas. Para piorar, mesmo que há dois anos a companhia tenha anunciado que combateria a prática imoral, o fato é que ela ainda ocorre com enorme frequência – é muito fácil comprar seguidores falsos pela internet. Hoje, que o Instagram aceita os ads (olha o linguajar aí, novamente), esse tipo de tática pode acabar por lubridiar anunciantes.

Também é repleto de fakes o Twitter. No caso da rede social dos 140 caracteres (que, aliás, está em leilão no mercado), a lógica é parecida com a do Instagram – falarmos que temos X+Y (o Y aqui representa os fakes) de usuários, é melhor que só X.

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Como disse, a prática é comum. Ao se falar com profissionais de vendas de todas essas gigantes – e incluo aí outras, como as donas de sites de busca, de vídeos ou mesmo páginas mequetrefes de notícias –, é comum eles apresentarem resultados assombrosos para anúncios. Como exemplo, se tornou usual dizerem que o nível de “atenção” para os anúncios supera 100%, 200%, 300%, em contas dificílimas de compreender para quem não é funcionário dessas empresas. O que seria essa “atenção”? Um dos fatores que levam em cálculo, por exemplo, é a quantidade de pessoas que não conheciam uma marca antes de clicar no anúncio dela em uma rede social.

Exemplo fictício, mas que se reflete na realidade:
Se a fabricante Bolinhas resolve colocar seu anúncio num site, é claro que ela quer que clientes que nunca ouviram falar dos sorvetes que ela faz passem a se interessar pela marca. Certo? Agora, imaginemos que Bolinhas é brasileira, e só atua no país. Porém, sua publicidade é exibida por uma companhia de alcance mundial, dona de uma rede social. Se o anúncio for veiculado, digamos, no México, ou na França, ou nos EUA, é esperado que quem viu nunca tenha ouvido falar de Bolinhas. Pronto, aí tá o resultado inflado: contam-se esses gringos como os que deram “atenção” de 100%, 200%, à publicidade.

Por que isso ocorre?
A resposta é muito, muito, simples. As gigantes das redes sociais, dos apps, dos sites de busca – falo de todas aqui, como Apple, Google, Facebook –, sempre se encarregaram de, por si, fornecer seus resultados com anúncios. Para tal, utilizam algoritmos próprios, feitos em casa, para realizar as contas automaticamente. Qual é o problema disso? É natural que um programa desenvolvido pela própria empresa tende a beneficiá-la. Afinal, nenhum algoritmo é neutro, como já disse antes.

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Qual seria a solução?
A pedida há muito tempo por agências de publicidade, anunciantes e parceiros dessas empresas: as informações podiam ser coletadas, checadas, avaliadas e divulgadas por terceiros, a exemplo de auditorias ou agências de Big Data, não pela própria empresa.

Agora, será que uma mudança assim seria interessante pro Facebook, por exemplo?

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