Eigentlich ganz einfach. Aus den bei einem Seitenaufruf gewonnenen Daten wird ein Profil erstellt. Dieses Profil passt mit gewissen Wahrscheinlichkeiten zu verschiedenen Gruppen von Menschen, die durch die Kombination bestimmter Eigenschaften gebildet werden. Und zu diesen Eigenschaften gehört sicherlich auch das verfügbare Einkommen.

Abstraktes Beispiel: Beim Seitenaufruf werden die Merkmale weiss - niedrig - kalt erfasst. Diese passen statistisch am besten zur Gruppe A (größte Wahrscheinlichkeit). Also wird die Seite so aufgebaut, dass sie aus Anbietersicht am besten zur Gruppe A passt (anders gesagt: es wird das angezeigt, was den höchsten Ertrag verspricht). Wenn Gruppe A z.B. nur aus Eskimos gebildet wird, kommt Werbung für Heizungen auf die Seite. Sind die Merkmale hingegen rot - niedrig - kalt, passt das zu Gruppe B. Das sind keine Eskimos, sondern Indios aus dem Regenwald. Werbung für Heizung ist hier fehl am Platz, stattdessen kommt Werbung für Kühlschränke auf die Seite. Usw. usw..

Mit dem Thema Webseitenoptimierung beschäftigt sich eine ganze Branche. Die Algorithmen, die hinter diesen Systemen stehen, sind mittlerweile unglaublich ausgefuchst. Aufgrund der Masse an vorhandenen Daten sind die Profile ebenso ziemlich genau. Es ist unglaublich, wie gut man heute mit dem richtigen Kombinieren eigentlich völlig unauffälliger und harmloser Einzeldaten auf Merkmale von Menschen zurückschließen kann. Das Ende der Fahnenstange ist aber noch lange nicht erreicht, Stichwort "Big Data".

Gruß
Uli