К тому времени, когда Cambridge Analytica наняла Vote Leave, официальную команду кампании за выход Великобритании из Европейского союза, SCL усовершенствовала ряд возможностей по сканированию профилей пользователей Facebook и незаконному сбору других источников данных, чтобы они могли разрабатывать микротаргетированную политическую рекламу (Briant 2019). Это, в свою очередь, было основано на более ранних исследованиях профилей Facebook, направленных на "отслеживание цифровых следов личности", , которые позволили понять, как адаптировать сообщения для отдельных людей. Учитывая количество собранных данных, команды, работавшие в SCL, использовали "три конвейера машинного обучения... для обработки текстов и изображений". Программное обеспечение можно было использовать для чтения фотографий людей на веб-сайтах, сопоставления их с профилями в Facebook и последующего нацеливания рекламы на эти индивидуальные профили". Сочетание академических исследований и применения искусственного интеллекта для выявления ключевой аудитории позволило SCL сделать несколько смелых заявлений о взаимосвязи между передаваемыми сообщениями и успехом своих кампаний. Так, например, работая на американскую консервативную организацию, SCL "утверждала, что 1,5 миллиона рекламных впечатлений, полученных в ходе их кампании, привели к повышению явки избирателей на 30 % по сравнению с прогнозируемой явкой для целевых групп".
С 2016 года индустрия влияния значительно расширилась: Бриттани Кайзер, разоблачительница Cambridge Analytica, отметила, что в настоящее время сотни компаний, использующих методы, схожие с SCL, работают над кампаниями влияния. Так, издание Buzzfeed сообщило, что двадцать семь онлайн-кампаний по дезинформации, связанных с PR- или маркетинговыми фирмами, были разоблачены как фальшивые, а одна из них обещала "использовать все инструменты и использовать все преимущества, чтобы изменить реальность в соответствии с желаниями нашего клиента". Но это касается не только политических кампаний. Напротив, одной из причин такого положения дел является то, что бизнес убедили в том, что аналитика данных поможет ему успешно найти потенциальных клиентов и увеличить свою долю на рынке. Как следствие, мы наблюдаем рост числа спонсируемых постов людей с клеймом "агентов влияния" на платформах социальных сетей, таких как Instagram. В 2018 году объем рынка агентов влияния оценивался в 137 миллионов долларов. Ожидается, что в 2020 году он вырастет до 162 миллионов долларов. В 2020 году глобальные расходы на цифровую рекламу достигнут 378 миллиардов долларов, из которых большая часть приходится на Google и Facebook, похоже, что многие маркетологи считают, что аналитика данных, основанная на электронной коммерции, в сочетании с целевым онлайн-маркетингом может принести серьезную финансовую прибыль тем компаниям, которые готовы вкладывать средства.
Однако вопрос о том, есть ли у Google или Facebook инструменты, позволяющие взломать ваш мозг и предсказать, как вы отреагируете на сообщение в Интернете, остается открытым. Например, онлайн-эксперименты показали, что целевая персонализированная реклама обычно нацелена на аудиторию, которая уже с большой вероятностью купит товар. Иными словами, реклама имеет ограниченный эффект в плане охвата аудитории, выходящей за рамки тех, кто уже имеет предварительные предпочтения. И если это действительно так, то большая часть денег, потраченных на онлайн-влияние, не достигает тех людей, на которых бизнес хотел бы ориентироваться, чтобы увеличить свою долю на рынке. Однако, как отмечает один из комментаторов, дело в том, что и маркетологи, и те, кто покупает цифровое онлайн-влияние, "верят, что их маркетинг работает, даже если это не так". Если это действительно так, то пьянящая идея о том, что цифровые инфраструктуры могут быть использованы для предсказания поведения людей, не имеет под собой оснований.
