У передвиборчій гонці США 2024 року Камала Гарріс і Дональд Трамп активно використовували рекламу на Facebook та Instagram. Ці кандидати будували свої стратегії, акцентуючи увагу на опонентах, використовуючи культові слогани та залучаючи альтернативні рекламні платформи. Кампанія Гарріс витратила значні кошти на рекламу через сторінки, такі як “The Daily Scroll”, щоб охопити ширшу аудиторію. Тим часом Трамп залишився вірним своєму легендарному слогану “Make America Great Again”, послідовно закріплюючи свій імідж.
У розділі «Фільтри» можна звузити результати пошуку за кількома параметрами, такими як платформа, на якій демонструвалися оголошення, діапазон дат їхнього показу, а також інші змінні.
Для нашого аналізу ми включили всі активні та неактивні оголошення, які мали покази в США у період з 21 липня по 30 жовтня 2024 року. При цьому ми не застосовували фільтри за мовою, платформою, типом медіаконтенту чи розміром аудиторії.
Після отримання потрібних результатів є можливість експортувати дані, натиснувши «Експортувати CSV». Важливо врахувати, що бібліотека Meta має обмеження — кожен обліковий запис Facebook може завантажити не більше трьох таких файлів на день.
Наприклад, стало відомо, що кампанія Гарріс спрямувала 11 мільйонів доларів США на просування через сторонні платформи, такі як маловідома сторінка під назвою «The Daily Scroll».
Згідно з правилами платформ, усі рекламні оголошення, які стосуються соціальних питань, політики або виборів, повинні містити чітке застереження із зазначенням організації чи особи, яка сплатила за їхнє розміщення. Це дозволяє відслідковувати джерела фінансування політичної реклами та забезпечує більшу прозорість.
Під час аналізу рекламних кампаній можна скористатися фільтрами для пошуку оголошень за іменами, вказаними у застереженнях (тобто спонсорами реклами). Це допомагає знайти оголошення, оплачувані конкретними спонсорами, але якщо потрібно зібрати всі оголошення, пов’язані з одним кандидатом, навіть через сторонні сторінки, завдання стає складнішим.
Наприклад, офіційний передвиборчий комітет Гарріса — «Harris For President» — може бути зазначений як спонсор у застереженнях до реклами, що публікується від імені її офіційної сторінки. Проте, якщо виконати пошук за ключовою фразою «Harris For President», результати можуть включати не лише рекламу, оплачувану цим комітетом, але й ті оголошення, де згадуються схожі фрази, наприклад, «Голосуйте за Камалу Гарріс на посаду президента!», навіть якщо вони спонсоровані іншими організаціями. Це ускладнює точне відстеження всіх витрат, пов’язаних із конкретною кампанією, та вимагає додаткового аналізу.
Для аналізу були зібрані всі оголошення, опубліковані сторінками, які мали спільного рекламного спонсора з офіційними сторінками Камали Гарріс та Дональда Трампа.
Щоб звузити коло дослідження до оголошень, безпосередньо пов’язаних із кампаніями кандидатів, були видалені ті, чиї спонсори не мали прямого відношення до офіційних сторінок Гарріс і Трампа.
У підсумку виявлено 17 різних рекламодавців, пов’язаних із рекламою кампанії Гарріс, і шість рекламодавців, які спонсорували рекламу офіційної кампанії Трампа. Цей підхід дозволяє оцінити масштаби та стратегії використання додаткових ресурсів у кампаніях кожного кандидата.
Завантажені файли з бібліотеки мета-реклами містять важливі деталі про рекламні кампанії, включаючи сторінки та платформи показу, дати створення оголошень, регіони їх доставки, діапазони витрат, текст оголошень і пов’язані посилання.
Ці дані представлені у форматі CSV, що дозволяє працювати з ними у популярних програмах для роботи з електронними таблицями, таких як Microsoft Excel або Google Sheets. Проте для складнішого аналізу та обробки даних значно ефективніше використовувати Python завдяки його простоті та широкому набору інструментів для аналізу даних.
Наприклад, стовпець «delivery_by_region» містить інформацію про регіони, в яких була показана реклама, у відсотках від загальної кількості показів. У випадку даних про вибори в США ці регіони зазвичай відповідають 50 штатам. Ця інформація дозволяє оцінити, на які регіони орієнтувалися кампанії.
Однак у CSV-файлах відсоткові дані для кожного штату подані в одній клітинці, що ускладнює аналіз і порівняння доставки реклами між окремими штатами. Для зручності порівняння та більш детального аналізу ці дані варто розбити на окремі значення за допомогою Python, що забезпечує гнучкі можливості для роботи з масивами даних.
Для аналізу даних з бібліотеки Meta був застосований Python для обробки інформації. Рядки з даними про регіони доставки реклами були розділені на окремі стовпці для кожного штату, що значно спростило обчислення приблизних витрат на рекламу в кожному штаті.
Стовпець із демографічними даними, що містить інформацію про націлювання реклами за віковими групами та статтю, був оброблений аналогічним чином. Це дозволило отримати більш деталізовану картину рекламних стратегій.
Дані з рекламної бібліотеки Meta надають діапазони витрат для кожного оголошення, які включають мінімальну («нижню межу») та максимальну («верхню межу») суму. Для оцінки витрат було використано середнє значення між цими межами.
Такий підхід дозволив здійснити приблизні розрахунки витрат кожної кампанії та оцінити, як саме розподілялися кошти між регіонами та демографічними групами, що відображає пріоритети та стратегії політичних кампаній.
Підрахунок середніх витрат на рекламу за даними кампаній кандидатів показав, що кампанія Камали Гарріс витратила близько 113 мільйонів доларів США на рекламу у Facebook та Instagram у період з 21 липня по 30 жовтня. Ця сума перевищує ВВП деяких невеликих країн. Для порівняння, кампанія Дональда Трампа витратила близько 17 мільйонів доларів США за той самий період.
Однак ці цифри становлять лише частину загальних витрат на рекламу. Крім витрат на платформи Meta, до бюджету входять витрати на телевізійну рекламу та рекламу на інших цифрових платформах, таких як Google.
Майже 99,8% реклами від кампанії Гарріс були розміщені одночасно у Facebook і Instagram. У кампанії Трампа близько 26% реклами показувалися виключно у Facebook, а 7,5% були націлені лише на Instagram.
Витрати на цифрову рекламу є лише частиною ширшої картини витрат на виборчі кампанії. За даними аналізу, опублікованого NPR 1 листопада, понад 10 мільярдів доларів США було витрачено під час виборчого циклу 2024 року. Ця сума охоплює рекламу для всіх рівнів виборів – від президентських до місцевих перегонів – і включає телебачення, радіо, супутникову, кабельну рекламу, а також інші цифрові платформи.
Для оцінки витрат кожної кампанії на рекламу на платформах Meta було використано метод пропорційного розподілу. Середні витрати на кожне оголошення множилися на відсоток його показів у кожному регіоні (ці дані отримані зі стовпця «delivery_by_region»). Цей підхід базувався на припущенні, що витрати на рекламу прямо пропорційні розподілу аудиторії, яка її переглядала.
Результати аналізу показали, що кампанія Камали Гарріс спрямовувала значну частину своїх витрат на так звані «штати, що коливаються» — регіони, які традиційно вирішують результат виборів. Найбільші витрати були зафіксовані у Пенсільванії, яку виборчі стратегі називають одним із найважливіших штатів для перемоги.
Цей підхід дозволяє чіткіше оцінити, як кампанії використовували свої рекламні бюджети для максимально ефективного впливу на цільову аудиторію в ключових регіонах.
Пенсільванія зіграла вирішальну роль на виборах 2020 року, коли Байден переміг з незначною перевагою. Штат підтримав Трампа на виборах 2016 року.
Ключ до Білого дому на виборах у 2024 році вважаються сімома штатами – Арізоною, Джорджією, Мічиганом, Невадою, Північною Кароліною, Пенсільванією та Вісконсіном. Кампанія Трампа також була зосереджена на мінливих штатах, але демократи перевершили республіканців у кожному з цих штатів.
Аналіз рекламних оголошень показав, що більшість із них містили чіткі заклики до дії, спрямовані на мобілізацію виборців, збір пожертвувань, продаж офіційної продукції чи залучення людей до участі в мітингах.
Для класифікації оголошень було розроблено функцію Python, яка аналізувала текст реклами та URL-адреси, пов’язані з нею. Наприклад:
Рекламу, яка містила посилання на «vote.donaldjtrump.com», позначали як заклик до голосування.
Оголошення з URL «secure.actblue.com» класифікували як спрямовані на збір коштів, оскільки це офіційна платформа Демократичної партії для пожертв.
Схожі URL-адреси використовувалися для позначення оголошень, що просували мітинги або продаж офіційної продукції.
Також здійснювався пошук ключових слів, таких як «голосувати» та «пожертвувати», у текстах і описах посилань для додаткової класифікації.
Майже всі оголошення були успішно класифіковані.
Основні категорії: голосування, пожертви, мітинги.
Приблизно кожна п’ята реклама просувала фізичні мітинги.
Лише три оголошення (критика позиції Гарріс щодо фрекінгу) залишилися без категорії, оскільки не містили явного заклику до дії.
Близько половини оголошень не вдалося класифікувати через їхній менш конкретний зміст.
Значна частина реклами просувала новини, що охоплювали різні теми, без конкретного заклику.
Серед тих, які вдалося класифікувати, більшість були спрямовані на збір коштів.
Реклама, що закликала до участі в мітингах, становила лише 1,5% від загальної кількості.
Ці результати свідчать, що кампанія Трампа була більш сфокусованою у своїх закликах, тоді як кампанія Гарріс віддавала перевагу ширшій інформаційній стратегії, з меншою увагою до мобілізації через фізичні мітинги.
Для аналізу ключових тем у рекламних оголошеннях, розміщених на Facebook та Instagram, було використано спеціальний інструмент для виділення унікальних двослівних фраз і підрахунку їхньої частоти.
Фокус зроблено на комбінаціях із двох слів, які дають більше контексту, ніж окремі слова, але залишаються зручними для аналізу. У процесі виключалися загальні слова, такі як «the», «a», «в», які часто трапляються, але не несуть значущої інформації. Також видалялися часові позначення, наприклад «16:00», оскільки вони зазвичай з’являлися в рекламі, що стосується ралі, і не надавали змістовних деталей про самі повідомлення.
Такий підхід дозволив виявити, що найпоширенішою двослівною фразою в рекламних оголошеннях кампанії було ім’я опонента, що підкреслює акцент на критиці. Другою за частотою була фраза, яка стосувалася власного кандидата, що свідчить про спроби зміцнити впізнаваність і підтримку.
Кампанія Гарріс активно звертала увагу на проєкт 2025 — ініціативу, розроблену американським аналітичним центром Heritage Foundation, яка мала на меті сформувати основу для консервативної адміністрації. Напередодні виборів ця пропозиція стала об’єктом критики з боку Демократичної партії, яка використовувала її для нападок на Трампа. Сам кандидат від Республіканської партії намагався дистанціюватися від цієї ініціативи.
Аналіз виявив суттєву різницю у підходах до рекламних стратегій обох кампаній. Рекламні матеріали Трампа здебільшого зосереджувалися на сильних дієвих закликах, таких як «запросити бюлетень» чи «отримати квитки», при цьому уникаючи конкретних питань чи політичних тем.
Натомість кампанія Гарріс активно торкалася соціальних і економічних проблем, зокрема обговорювала теми «середнього класу» та «репродуктивної свободи» у значній частині своїх рекламних оголошень. Такий підхід свідчить про акцент Демократичної партії на змістовних меседжах, які апелюють до конкретних суспільних інтересів.
Бібліотека мета-реклами є цінним інструментом для спостереження за виборчим процесом, дозволяючи аналізувати оголошення, які кандидати розміщують у Facebook та Instagram.
Аналіз був зосереджений на оголошеннях, опублікованих офіційними кампаніями Трампа та Гарріс. Проте варто звернути увагу й на інші джерела реклами, наприклад комітети політичних дій (PAC) або організації, що підтримують демократів і республіканців, оскільки вони також можуть суттєво впливати на виборців.
Рекламні кампанії на платформах Meta є лише частиною ширшої стратегії, яка охоплює телефонні дзвінки, текстові повідомлення, кампанійні візити, білборди, флаєри та рекламу на інших цифрових платформах. У поєднанні з іншими джерелами даних, такими як Центр прозорості реклами Google, можна отримати повніше уявлення про масштаби та методи впливу, які використовуються напередодні виборів 5 листопада.
