同意率优化的兴起,网站优化的新学科

已发表: 2020-05-26
同意率优化的兴起,网站优化的新学科

为什么我们需要白帽同意率优化并对抗黑暗模式

您是否曾经因为不阅读互联网上的小字而被欺骗同意在线法律协议中的偷偷摸摸的条款?

我也是。

当有一篇我想阅读的文章并且同意选项的用户界面设计得如此糟糕以至于我别无选择时,我感到有压力点击“全部接受”等按钮。

自 2018 年 5 月 GDPR 在欧洲实施以来,这一直是同意弹出窗口的现实。 从那时起,世界其他地方一直在尽最大努力(或最糟糕)在我所有具有互联网连接的设备上获取 cookie。

来自用户的这种抵制正变得越来越普遍,并且制定了新的法律来对抗它。

这就是为什么我提出一套新的标准和设计,以补充现有的同意管理平台,以帮助立法者和网站所有者将信任和公平的商业实践带回网络。

现在,用户选择短期利益而不是长期隐私问题,因为深色图案设计会影响他们的决定。 我认为,及时获得同意的细粒度同意优化管理系统将是现在提供的“全有或全无”方法工具的更好替代方案。

(顺便说一句,如果你更喜欢视觉化,请务必查看我为你录制的视频——它在这篇文章的末尾。)

后 GDPR 时代的黑暗同意模式

最近一项名为“GDPR 后的黑暗模式:抓取同意弹出窗口并展示其影响”的研究分析了占市场份额约 58% 的五个最受欢迎的同意管理平台 (CMP):QuantCast、OneTrust、TrustArc、 Cookiebot 和 Crownpeak。

研究人员搜索了英国排名前 10,000 的网站,发现黑暗模式和默示同意无处不在。 其中只有 11.8% 符合欧洲法律规定的最低要求。

研究表明遵守欧盟法律关于隐私的三个核心条件
遵守欧盟法律的三个核心条件的网站的不安图。 满足所有三个条件的站点为绿色。

这项研究提出了一个有趣的想法。 向当局提供标准和设计以在国家层面传播可以增加更精细的选择加入控制的使用。

即使用户可能愿意选中“全部接受”框,但这并不意味着他们不想改进和尊重隐私问题。 虽然基于在线活动的意向广告在整个网络上被追捕可能很有用,但它也可能是一种非常痛苦的经历。

ePrivacy 指令(在欧洲适用的法律)涉及 cookie、信息放置 (LocalStorage) 和指纹识别的文件正在走向同意。

在 GDPR 中,“细化同意”定义如下:

任何自由给出的、具体的、知情的和明确的数据主体意愿的指示,他或她通过声明或明确的肯定行动表示同意处理与他或她有关的个人数据。

我认为现在是世界其他地区效仿的时候了。

基本功能不需要这种无所不包的同意,例如记住登录状态、购物车操作或收集 cookie 以确保法律要求的数据安全。

随着即将出台的电子隐私法规,这似乎将扩展到分析和优化排除(至少根据 2019 年 11 月 8 日的最新草案)。

邪恶品牌还是优化到极致?

我上面提到的同一项研究还发现通知样式横幅(或障碍)没有效果。

从第一页删除退出按钮会使同意增加 22-23 个百分点。 在首页上提供更精细的控制会使同意率降低 8-20 个百分点。

QuantCast CMP 的三个组件示例
Sourceforge.net 上 QuantCast CMP 的三个组件。

这是来自 SourceForge.net 的示例。 同意框显示了一个非常明显的“全部接受”选项。

许多网站使用这些类型的设计,使接受他们的隐私和安全通知变得容易。 使用绿色表示接受条款,使用灰色链接或幽灵按钮表示其他选项是一种非常常见的做法。

这是同意率优化的类型,在我看来,它使用了深色模式。

它利用了访问者“难以理解如何对他们的隐私偏好做出有意义的决定”。 正如研究正确指出的那样,即使在他们意识到自己决定的影响的情况下,他们更喜欢短期利益而不是长期隐私。

同意率优化白帽

我对这个行业如此轻视隐私感到沮丧。 我对自己接受批量条件感到失望。 我认为我们都可以做得更好。

一个可靠的 CMP 应该像点滴运动一样运作,就像 GDPR 之前在冷电子邮件外展或试用培育活动中使用的那些。 这是一种建立信任并要求回报的方式。 例如,下载我的 PDF,我会向您发送附有它的电子邮件。 这是你对我的期望,我会提供。 在电子邮件中,我可能还会邀请您再迈出一步,例如获取另一条内容。 尽管每一个新的步骤都是双方自愿的,但任何一方都不能破坏随着时间的推移建立起来的相互信任,这一点势在必行。

我完全相信这是我们在 2020 年及以后应该关注的问题,而不是如何破解浏览器 ITP/ETP 或使用暗模式获得同意。

我相信未来属于新的隐私格式,如下所示。

1. Gage Kelley 等人提出的本隐私“营养标签”或标准化表格。

隐私营养标签示例
资源

2. 此隐私标签的简化版本,来自同一项研究。

隐私营养标签图案简化
资源

3. 这种用于可修改隐私政策声明和捕获最终用户偏好的“隐私政策选项”模式来自一项关于“基于模式将隐私偏好纳入隐私政策:协商服务提供商和最终用户的冲突需求”的研究。

隐私政策选项模式示例
资源

4. Privee:自动分析 Web 隐私策略的架构,Sebastian Zimmeck 和 Steven M. Bellovin。

资源

5. Robert W. Reeder 名为 Expandable Grid 的交互式矩阵可视化,它显示了可以展开以获取更多详细信息的策略的彩色编码概述。

Robert W. Reeder 隐私交互矩阵可视化
资源

6. 隐私偏好平台 (P3P) 在呈现可读概述方面的自动化努力。

我会资助你

看完了整个帖子?

很好,这意味着我们在同一页上。

如果没有,请查看我昨天为您录制的视频如何?

如果你想继续这个对话,让我们在 LinkedIn 上联系(让我知道你是从这篇文章来讨论同意率优化实践的)。

如果您是研究最佳设计原则以获得同意的人,我想听听您的意见。 为了表明我的承诺和全力支持,我将为您的项目提供资金

我对提出多层同意设计和标准的开源项目特别感兴趣。 如果这些举措被证明可以增加同意百分比对用户选择的理解,我愿意资助这些举措。

为了用户的利益,我们应该专注于让企业建立信任并及时验证同意,并一劳永逸地停止黑暗模式。

根据我们博客上最近的论文(我什至会为此付费)以及对同意书的适当设计原则的概述,将您的文章发送给我。

我们可以让世界更加注重隐私。 转换会有所帮助。 我会帮助。

GDPR - CRO 工具箱
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