文|陈根

这是一个个性化推荐流行的时代，网络数据呈现爆炸式增长，大数据为广告的个性化投放提供了可能。于是，各大互联网平台得以根据用户的特征和偏好，通过采集、分析和定义其在端上的历史行为，最终得出符合平台规则的用户特征和偏好，从而向用户推荐感兴趣的信息和商品——这就是个性化推荐的魅力。

个性化广告让很多平台尝到了甜头，市场似乎也已经默认了这一商业模式，然而，随着互联网中个性化广告与个人信息保护之间矛盾的凸显，在数据保护立法的高水平保护模式下，基于用户行为的个性化数字广告正面临变革与调整。

两个月前，各大互联网平台陆续上线的“个性化推荐”开关就是调整的结果。那么，“个性化推荐”开关真的解决个性化广告与个人信息保护的问题了吗？在商业逐利下，数字广告与隐私保护的边界又该如何确立？

个性化推荐下的隐私难题

从技术角度来看，个性化推荐，是指社交媒体、搜索引擎、短视频平台根据用户的使用行为、数据，通过特定的人工智能规则，推测用户可能的偏爱喜好，并选择性的呈现内容。由于推送的是用户感兴趣的个性化信息流，就可以增加用户粘性，带动用户使用时长、获得更多的广告收入。

MAGNA和IPG Media Lab的一项名为“追求相关性”的研究，就曾对品牌KPI的个性化广告的有效性进行了量化并发现，品牌可以通过个性化信息形式的相关性与人们建立更紧密的联系——通过使用更相关的个性化消息和预播视频广告可以将购买意向提高5%以上。

实际上，从1994年第一个商业网络广告问世以来，广告就不再只是广告本身，而是背后一套完整合理的市场逻辑选择——基于广告的免费服务。可以说，广告哺育了数字产业，也深深改造了商业世界的营销模式。

从最传统的网页条幅广告，到搜索引擎的核心商业模式——竞价排名广告，从程序化购买广告到信息流广告，特别是个性化广告技术的发展，大大提升了广告触达效率 ，数字广告在广告市场上形成独有的竞争优势，并使得一众互联网平台由此受益。

其中，以脸书为代表的App开发者通过免费服务获取流量，通过广告业务实现变现，即广告+免费服务模式。《2020-2021年全球广告行业状况趋势报告》显示，2020年全球网络广告支出为3033亿美元，占全球广告总支出的54.4%，已成半壁江山。

与此同时，个性化广告还为广大中小企业取得市场发展机会。对于中小企业来说，有针对性的，并可按广告效果计费的数字广告大大降低了营销成本，是更为合理的营销方案选择。个性化的商品信息呈现方式，打破了传统市场中的“二八定律”，充分激活了长尾市场，让大量中小商家获得发展空间，小企业因此可以实现向数百万人推广自己的产品和服务的目的。

不过，个性化广告是发展了，并推动了数字广告的蒸蒸日上，但也对人们的信息保护带来了挑战——数字时代对个性化与效率的追求，建立在个人信息的收集与处理之上。显然，在算法机制之下，用户的个人数据成了互联网商业价值中最重要的养料，平台能够通过用户行为数据了解用户偏好，为其投放更有效更适合的广告，同样，品牌方能够使他们的信息被目标客户所看见。

而平台对用户的核心数据了解越详细，就意味着，用户和产品之间的匹配度越高，对用户的真实需求就越接近。既要深入了解数据，又要深度挖掘用户需求，某种程度上就需要用户接受对个人隐私的利用，尤其是信息被大规模侵袭引发的隐私安全危机。

因此，在广告算法机制带来三方利好局面的同时，用户隐私也成为他们不得不面对的问题。毕竟，直接触达用户的数字服务，比如，在线购物、社交、出行、教育、医疗等，都需要通过隐私政策、服务协议，并且，就用户个人信息处理取得用户的知情同意。

个性化推荐除了带来相当的隐私问题，也在互联网上产生出更多的歧视、信息茧房，以及随之而来的二元对立和戾气。基于个人偏好算法所配置的个性化广告看似是用户量身定制的信息以此减少不必要的信息推荐，实则已为每位用户贴上了特定的标签。

舍恩伯格在《数据资本时代》中所认为的“仍然保留人类的个人选择的自由”中的“自由”是被筛选过的自由。凯斯·R·桑斯坦在《网络共和国——网络社会中的民主问题》一书中提及拥有信息自由的关键条件之一便是拥有一个没有人为干预、未进行筛选的信息环境。但在个性化推荐下，俨然不再存在纯粹自由的信息环境，标签下的用户只能在限定的自由环境中享受着最合适的信息以及广告。

个性化推荐的开关

个性化推荐带来的困扰，很难不让人们产生抵触情绪。

2018年欧盟《通用数据保护条例》生效后，一家荷兰公司以清晰的、直接的方式提示所有访问其网站的访问者，“是否选择要与广告商共享数据”，结果是，90%的人选择退出。对于这家公司而言，相当于事实上完全放弃了定制广告收入，需要开辟新的收入来源。

并且，在日趋严格的个人数据保护立法的高水平保护模式下，基于用户行为的个性化数字广告也亟待变革与调整。

今年1月，我国《互联网信息服务算法推荐管理规定》出台，明确了算法推荐服务提供者应当以显著方式告知用户其提供算法推荐服务的情况；向用户提供不针对其个人特征的选项，或者向用户提供便捷的关闭算法推荐服务的选项。

《规定》出台后，许多主流App陆续行动起来。截至3月15日，抖音、今日头条、微信、淘宝、百度、大众点评、微博、小红书等App纷纷上线算法关闭键，允许用户在后台一键关闭个性化推荐。 

不过，尽管有了明确规定，平台必须要在显著位置上线算法关闭键，但实际执行中，各平台关闭算法，都需要经过繁琐的程序，产品经理也正在通过一些办法让用户获得选择权。比如，微信中关闭键需要通过设置——个人信息与权限——个性化广告管理中才能够关闭个性化推荐。

并且，就目前情况，APP内一个简单的开关显然是不够的：个性化推荐算法对普通用户来说依然是一个黑箱，用户在整个过程中并不知道什么样的个人数据参与到算法的决策中。另外，个性化算法关闭后，推荐算法究竟是否还会有基本个人信息参与等等问题，在不同APP中的实现也有所差异。

相较那些只是提供一个简单粗暴的开关的APP而言，Google 帐户或Apple ID 设置中的隐私页面，就为用户提供更详细的设置。在Google 帐户或 Apple ID 设置里，人们可以看到 Google 或 Apple 究竟收集过你的多少购买订单、浏览记录等个人数据，也可以在里面进行修正、删除或导出，甚至直接禁止他们收集用户的个人数据。

更现实情况是，即使关掉了算法推荐，APP们也很容易让消费者乖乖的重新打开。当消费者发现推送的东西都是自己不感兴趣的，甚至都找不到自己想要的东西，使用体验变得很差时，人们或许会放弃这款APP。而这时APP如果弹出一句，“是不是没找到你想看的，打开推荐试试吧”“打开推荐，快速获得您想要的内容”时，或许大多数消费者都会重新打开。

根据媒体报道，一位抖音资深用户就表示，自己不会选择关闭个性化推荐，“关了之后还是会到处推广告，不关还能筛掉一些我奶奶才看的视频。”还有网友表示，如果真要关闭个性化推荐，“那还不如不玩了，刷到的就完全不是想看的了”。这样来看，“个性化推荐”开关不能说完全没用，但似乎用处也是有限的。

平衡个性化推荐与隐私保护的办法

不得不承认的是，广告作为连接供应端与消费端的桥梁，本身就是一种合理存在，而在信息爆炸的数字时代，包括广告在内的各类个性化定制在克服信息过载，更有效地匹配供需方面显然具有无可比拟的优势。

从这一角度来看，个性化推荐并不需要为了变革而变革，而变革的核心目的仅仅是在提供更有效率的信息触达方式的同时，解决用户隐私保护问题。个性化广告和用户隐私应当可以共存，但前提是我们需要寻找共存的方案。

实际上，传统媒体也有“个性化推荐”，即如何让消费者更便利的方法。青年报、少年先锋报、参考消息、读者、半月谈、故事会等等，每家媒体，每家杂志都通过呈现独特的内容来吸引特定的读者。这些目标读者拿起报纸、杂志阅读，很容易找到自己喜欢看的东西。

一个老者就不必在一大堆童话故事中去找一则国际新闻，一个少先队员也不用在一对讲家庭关系、年轻人婚姻的文章中，去找一篇作文范文。更具体的，一份报纸会分为国际、国内、评论、新闻、娱乐等内容。读者拿到后，也很容易直接翻到自己想看的内容。因此，个性化是商业中根深蒂固、源远流长的东西，依靠关闭个性化推荐来对抗个性化推荐的弊端并不现实。

更本质的来讲，在广告场景下，受众其实不是个人而是需求，更准确说应该是需求的集合体，通过数据挖掘洞察需求是营销的本质和持续精进的方向。同一个人在不同场景下需求不同，不同的人在同一场景下可能需求相同，通过数据预测这些需求，并将广告信息更准确的对接需求产生消费决策影响，这就是营销数据挖掘，本质是需求挖掘而不是个人信息挖掘。广告定向找到适合的受众是广告行业一致持续追求的方向和价值。

在这样的情况下，解决的路径还是回到了如何平衡个性化广告与用户体验的问题上。一方面，在互联网平台进行个性化推荐的同时，要给予用户充分的个性化退出的权利，而不是像当前一样只是提供一个简单粗暴的开关。

实际上，这在2020年12月10日，中国广告协会发布的《移动互联网广告标识技术规范》中就已经初步提出。《移动互联网广告标识技术规范》，旨在形成一套中国广告协会互联网广告标识方案（CAID），要求做到有限唯一性、阶段一致性、连接性、可开关性、可重置性、匿名性以及稳定性。

其中，可开关性要求CAID应通过有效方式，允许用户进行开启或关闭；可重置性要求标识应通过有效、合规的方式，允许用户进行重置，重置后的标识不可关联到重置前的标识；匿名性则要求标识应不与任何个人信息相关联，包括生成参数、服务过程等。

另一方面，对于某些用户体验感不好的个性化推荐方式，给与用户更具体细化的选择权和拒绝权。个性化广告关闭不等于广告关闭，而是变成通用广告投放，通用广告很多并不是消费者所需要的，更多冗余广告会出现在消费者的视野里，也会引起消费者反感，如何找到广告主与用户之间更加平衡的方案是值得未来深入研究的。

但所有的前提，都需要建立在厂商真正对用户尊重、让用户对自己摄入内容负责上，而显然，这一天的到来，还有很长的路要走。