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FLoC到它-如何联邦学习的队列影响隐私

隐私沙箱 谷歌提出的解决方案是市场营销人员对 公告 谷歌Chrome中的第三方cookie将被淘汰. 

然而, 在隐私沙盒中有许多不同的建议和解决方案, 都处于不同的发展阶段. 联邦队列学习(FLoC), 这是迄今为止最受关注和评论的提案, 就是这样一个提议. 

什么是FLoC,它将如何影响未来的隐私问题?

目标 

To place relevant ads on a site; all advertising is personalized and based upon general information about the interests of the user.

传统的“Pre-Privacy”解决方案

今天,用户的个性化(“相关”)广告通过第三方cookie显示. 广告网络能够将用户浏览网页时收集的页面/域与相关ID关联起来. ID(存储在第三方cookie中)和页面上下文的大量集合允许网络开发用户的概要文件,然后将其放入兴趣类别(运动鞋市场的用户), 爱狗人士, 等.). 

然后,广告商有一个特定的广告,并定义该广告应该向哪些人展示. 然后,广告网络能够使用他们创建的用户资料,并将这些资料与广告商定义的受众资料参数进行匹配. 他们可以匹配这些“相关广告”,并将它们展示给他们认为相关的个人资料(cookie id). 这里的广告服务也是通过第三方cookie ID完成的. 

当第三方cookie被弃用时会发生什么?

没有第三方的饼干, 没有技术机制来设置用户设备上的唯一标识符(这意味着没有跨站点浏览数据用于创建配置文件). 而不能创建这些概要文件, 除了与维护自己的第一方cookie存储库(和配置文件)的单个发布者一对一的直接关系外,没有其他方法可以显示个性化的“相关”广告。.

剖面建筑之外, 如果没有第三方cookie,就无法在整个web上针对特定用户(配置文件)显示特定的AD.

FLoC的提案是一种技术机制,尽管消除了第三方cookie,但仍能向基于兴趣的受众展示相关广告.

“后隐私”解决方案如何工作

浏览数据(页面url、页面元数据等).)没有与唯一标识符一起传递给广告平台. 相反,浏览器收集用户本地访问页面的加密信息. 在浏览器中使用机器学习, 然后,它将用户/设备置于基于观察到的浏览历史的兴趣队列中. 由于浏览器确保了群组数量有限,每个群组包含数千名用户,因此保持了匿名性.

而不是为用户/设备的广告平台提供一个唯一的标识符(例如第三方cookie值), 提供队列ID. 这使得广告能够基于群组进行定位,并基于群组进行衡量,从而实现活动优化. 从第一方数据收集的角度来看, 您还可以收集站点用户的群组ID,以便更好地识别谁是您最相关和最有价值的受众. 

“后私隐”解决方案的现状

谷歌根据在FLoC提案中定义的原则运行模拟. A 2021年1月25日 一份声明称:“通过FLoC对市场和谷歌亲和受众的测试表明,与基于cookie的广告相比,广告商可以预期看到至少95%的每美元转化率.“重要的是要记住,这第一轮测试是谷歌模拟,而不是公开的网络. Chrome使基于fcoe的群组可以通过原始试用版本公开测试 Chrome 89在2021年3月9日. 用这个版本, 应用程序编程接口(API)现在允许使用这些基于兴趣的队列.

有关私隐规管的考虑

访问用户的队列仍然需要访问用户的设备. 我们可以合理地假设,欧盟用户的同意要求在隐私指令指导下的特定国家立法下仍然有效. 目前还不清楚,运行这种分析的浏览器本身的行为是否会被欧洲和全球其他地区的数据保护机构认为是允许的. 出于这种担忧, 谷歌推迟了FLoC在欧洲的开放测试 同时隐私问题也得到了解决.

一个广告商今天能做些什么准备

开始在分析中收集用户群组. 利用这些信息, 您可以开始测试和评估转化率, 以及开始为基于群组的观众创作建模. 这将是未来受众创造和受众定位的策略.

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