FLoC
Механизм, позволяющий сайтам определять интересы пользователя без возможности однозначной идентификации.
Статус реализации
- Первоначальное испытание origin trial закрыто.
- Демоверсия первоначальной версии (испытание origin trial закрыто).
- Обсуждение Intent to Experiment в рассылке Blink.
Зачем нужен FLoC?
Многие люди обеспокоены влиянием персонализированной рекламы на конфиденциальность, поскольку на данный момент она использует следящие файлы cookie, фингерпринтинг устройств и другие технологии, которые могут раскрывать рекламодателям и рекламным платформам историю перемещения пользователей между сайтами. Предложение FLoC преследует цель обеспечить более высокий уровень конфиденциальности при подборе рекламы.
В чем суть предложения FLoC?
FLoC предоставляет механизм подбора по интересам рекламы и другого контента без ущерба для конфиденциальности.
По мере того как пользователь перемещается по веб-страницам, браузер при помощи алгоритма FLoC вычисляет подходящую «когорту интересов», которая будет одинаковой для тысяч различных браузеров с похожей недавней историей просмотра. Время от времени браузер вычисляет принадлежность к когорте заново; это происходит на устройстве пользователя, и индивидуальные данные о просмотре страниц не передаются разработчику браузера или кому-либо еще.
Рекламодатели (сайты, которые платят за рекламу) могут устанавливать у себя на сайтах код, собирающий данные о когортах интересов и передающий его рекламным платформам (компаниям, предоставляющим ПО и инструменты для показа рекламы). Например, интернет-магазин обуви может сообщить рекламной платформе, что посетители из когорт 1101 и 1354 интересовались туристическим снаряжением. От других рекламодателей рекламная платформа узнает о других интересах пользователей из этих когорт.
В дальнейшем рекламная платформа может использовать эти данные для подбора релевантной рекламы, когда браузер, принадлежащий к одной из этих когорт, заходит на сайт, показывающий рекламу, например новостной портал.
Для чего можно использовать FLoC?
- Чтобы показывать рекламу пользователям из когорт, представители которых, согласно наблюдениям, часто заходят на сайт рекламодателя или проявляют интерес к релевантным темам.
- Чтобы при помощи моделей машинного обучения предсказывать вероятность конверсии со стороны пользователя, принадлежащего к определенной когорте, и на основе этой вероятности определять ставку при участии в рекламных аукционах.
- Чтобы рекомендовать пользователям контент. Например, предположим, что посетители новостного сайта из когорт 1234 и 14159 начинают проявлять повышенный интерес к странице спортивных подкастов. Сайт может порекомендовать этот контент другим посетителям из этих когорт.
Как работает FLoC?
В статье «Что такое FLoC?» приведено простое пошаговое объяснение принципа работы FLoC.
На диаграмме ниже изображены участники процесса выбора и отображения релевантной рекламы с помощью FLoC.
Участвуйте и делитесь отзывами
- GitHub: ознакомьтесь с текстом предложения и обсуждением, где можно задать свои вопросы.
- W3C: обсудите сценарии использования из отрасли в группе Improving Web Advertising Business Group.
- Поддержка разработчиков: задавайте вопросы и участвуйте в обсуждениях в репозитории поддержки разработчиков Privacy Sandbox.