ФЛОК

Позвольте сайтам угадывать ваши интересы, не имея возможности однозначно идентифицировать вас.

Статус реализации

Зачем нам нужен FLoC?

Многие обеспокоены последствиями персонализированной рекламы для конфиденциальности, которая использует такие методы, как отслеживание файлов cookie и снятие цифровых отпечатков устройств, которые могут раскрыть историю ваших просмотров на разных сайтах рекламодателям или рекламным платформам. Предложение FLoC направлено на обеспечение возможности выбора рекламы таким образом, чтобы обеспечить лучшую защиту конфиденциальности.

Что представляет собой предложение FLoC?

FLoC предоставляет механизм сохранения конфиденциальности для отбора рекламы и другого контента на основе интересов.

Когда пользователь перемещается по интернету, его браузер использует алгоритм FLoC для определения «когорты интересов», которая будет одинаковой для тысяч браузеров с аналогичной историей недавних посещений. Браузер периодически пересчитывает свою когорту на устройстве пользователя, не передавая данные о просмотренных страницах ни производителю браузера, ни кому-либо ещё.

Рекламодатели (сайты, оплачивающие рекламу) могут размещать на своих сайтах код для сбора и предоставления данных о когортах своим рекламным платформам (компаниям, предоставляющим программное обеспечение и инструменты для показа рекламы). Например, рекламная платформа может узнать от интернет-магазина обуви, что пользователи из когорт 1101 и 1354, похоже, интересуются походным снаряжением из этого магазина. От других рекламодателей рекламная платформа узнает о других интересах этих когорт.

Впоследствии рекламная платформа может использовать эти данные для выбора релевантных объявлений, когда браузер из одной из этих когорт посещает страницу сайта, на котором отображается реклама, например, новостного сайта.

Для чего можно использовать FLoC?

  • Показывать рекламу людям, браузеры которых принадлежат к когорте, которая, как было замечено, часто посещает сайт рекламодателя или проявляет интерес к соответствующим темам.
  • Используйте модели машинного обучения для прогнозирования вероятности конверсии пользователя на основе его когорты, чтобы информировать о поведении торгов на аукционе объявлений.
  • Рекомендуйте контент пользователям. Например, предположим, что новостной сайт замечает, что его страница со спортивным подкастом стала особенно популярной среди посетителей из когорт 1234 и 14159. Он может рекомендовать этот контент другим посетителям из этих когорт.

Как работает FLoC?

Что такое FLoC? дает базовое пошаговое объяснение принципа работы FLoC.

На следующей диаграмме показан пример различных ролей при выборе и показе релевантной рекламы с использованием FLoC.

Пошаговая демонстрация различных ролей в выборе и показе релевантной рекламы с использованием FLoC: сервис FLoC, браузер, рекламодатели, издатель (для наблюдения за когортами), рекламные технологии, издатель (для показа рекламы)
Различные роли в выборе и показе релевантной рекламы с использованием FLoC.

Привлекайте и делитесь отзывами

Узнать больше