Die Werbung auf Facebook können die Nutzer inzwischen bewerten. Das dürfte den meisten Usern gar nicht aufgefallen sein, weil sie sich nicht bewusst mit der Werbung beschäftigen. Die Akzeptanz von Werbung in Social Networks gilt allgemein als niedrig.
Die User seien hier zu sehr mit anderen Dingen beschäftigt, weshalb sie noch seltener als sonst auf Websites auf Anzeigen klicken würden. Erick Schonfeld von TechCrunch hält das Rating-System sogar für überflüssig. Ein Argument ist dabei nicht von der Hand zu weisen: Jede Online-Werbung hätte von Hause aus ein eingebautes Bewertungssystem – wenn den eine Werbung anspricht, klickt er auf die Anzeige, wenn nicht, dann nicht.
Mit dem Rating-System würde Facebook quasi darauf hoffen, von den mehr 90 % der Nutzer, die nie auf Anzeigen klickten, Feedback zu bekommen. Ähnlich kritisiert ein Blogger auf StartupMeme, die User würden ihre Zeit nicht damit verschwenden, Facebook eine Anleitung zu geben, welche Anzeigen etwas taugen und welche nicht.
Positiv beurteilt diese Bewertungsoptionen Mads Kristensen von Vad NU! in seinem Blog: Den Werbetreibenden die Meinung sagen können, könnte den Usern Spaß machen.
Immerhin dürfte dies dazu führen, künftig selbst Anzeigen zu sehen, die besser zu den eigenen Interessen passen und damit weniger als störend empfunden werden.
Zwei kleine Icons („Daumen hoch“ oder „Daumen runter“) stehen unter allen Facebook-Anzeigen. Nach dem Klick auf eine der beiden Möglichkeiten wählt man aus mehreren Möglichkeiten aus, warum eine Anzeige als gut oder schlecht beurteilt wird. Das ist eine Chance für Werbetreibende, etwas darüber zu lernen, warum ihre Anzeigen nicht funktionieren.
Sollte eine gewisse Zahl an Usern tatsächlich Anzeigen bewerten, dürfte das für Betreiber von Websites auch ein Argument dafür sein, dass Klicks nicht der alleinige Maßstab sein sollten, Werbung oft auch wahrgenommen wird, ohne dass der User auf die Anzeige klickt.
Zudem ist es für ein Web 2.0 Unternehmen nur konsequent, die User im Sinne von Crowdsourcing für Zwecke der Marktforschung einzubinden. Insbesondere Facebook hat über die Daten aus den Profilen die Chance zu erkennen, wie Profil-Daten und Reaktionen auf Anzeigen miteinander korrelieren.