Tailoring Facebook Advertisements to Reach Gay and Bisexual Men: Short Report (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Facebook advertisements are an important way for public health agencies and researchers to reach gay and bisexual men (gbMSM). However, few published studies have examined how to maximize engagement by tailoring and targeting Facebook advertisements to this population. OBJECTIVE To determine whether different types of ad messaging and imagery were associated with greater user engagement among male Facebook users, aged 18+, in Vancouver, Toronto, and Montreal. METHODS We compared the success of 24 Facebook ad campaigns – varied by image type (Neutral vs. Sexy), message (Financial Incentive, Altruism, Personal Health), target location (Vancouver, Toronto, and Montreal), language (English, French), and target demographics (age: 18-24, 25-34, 35-44, 45-54, 55-64, 65+). Bivariate and multivariable Poisson regression models tested the effect of each variable on the ad’s click rate (i.e., number of clicks on ad / number of users shown ad) controlling for average number of impressions per person. Interaction terms between age and image type and between age and message type were also considered in our final multivariable models to explore the role of age in shaping engagement behavior. RESULTS A total of 351,624 impressions among 257,136 users were made, resulting in 4,267 clicks. At the bivariate level, a sexy image (vs. a neutral image) and a financial incentive message (vs. an altruistic message) were predictive of higher click rates. However, in multivariable modeling, the success of the sexualized image appeared to be driven primarily by its popularity among older men – as suggested by the positive association for older men in the interaction effect (P < 0.001). Similarly, for messaging, the success of the financial incentive message appeared to be negatively associated with age in the interaction effect (P < 0.001) – suggestive of its popularity among younger users. Nevertheless, the main effect for the financial incentive image remained strong and positive even when controlling for the interaction term (P < 0.001). CONCLUSIONS These results demonstrate that both user targets and post-related characteristics impact user engagement. Furthermore, it was found that post and user characteristics have the potential to interact – highlighting the importance of considering not only the content of advertisements, but to whom they are tailored. Future studies are needed to understand what motivates specific sub-groups of gbMSM to engage with tailored content on Facebook.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,008 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».