FLoC

Websites dürfen Ihre Interessen erraten, ohne Sie eindeutig identifizieren zu können.

Implementierungsstatus

Warum benötigen wir FLoC?

Viele Menschen machen sich Sorgen um die Auswirkungen auf den Datenschutz durch personalisierte Werbung, die derzeit auf Techniken wie Tracking-Cookies und Geräte-Fingerprinting basiert. Dadurch kann Ihr Browserverlauf auf Websites für Werbetreibende oder Werbeplattformen offengelegt werden. Mit dem FLoC-Vorschlag soll die Anzeigenauswahl so gestaltet werden, dass die Privatsphäre besser geschützt wird.

Was ist der FLoC-Vorschlag?

FLoC bietet einen datenschutzfreundlichen Mechanismus für die interessenbezogene Auswahl von Anzeigen und anderen Inhalten.

Wenn sich ein Nutzer im Web bewegt, ermittelt sein Browser mithilfe des FLoC-Algorithmus seine „Interessenkohorte“. Diese ist für Tausende von Browsern mit einem ähnlichen Browserverlauf identisch. Der Browser berechnet die Kohorte regelmäßig auf dem Gerät des Nutzers neu, ohne individuelle Browserdaten an den Browseranbieter oder andere Dritte weiterzugeben.

Werbetreibende (Websites, die für Werbung bezahlen) können Code auf ihren eigenen Websites einfügen, um Kohortendaten zu erheben und an ihre Plattformen für Anzeigentechnologien (Unternehmen, die Software und Tools zur Auslieferung von Werbung bereitstellen) weiterzugeben. So könnte eine AdTech-Plattform beispielsweise von einem Onlineschuhgeschäft erfahren, dass Nutzer aus den Kohorten 1101 und 1354 an der Wanderausrüstung des Geschäfts interessiert sind. Von anderen Werbetreibenden erfährt die AdTech-Plattform von weiteren Interessen dieser Kohorten.

Anschließend kann die Werbeplattform diese Daten verwenden, um relevante Anzeigen auszuwählen, wenn ein Browser aus einer dieser Kohorten eine Seite einer Website besucht, auf der Anzeigen ausgeliefert werden, z. B. eine Nachrichtenwebsite.

Wofür kann FLoC verwendet werden?

  • Anzeigen für Nutzer ausliefern, deren Browser zu einer Kohorte gehören, die die Website eines Werbetreibenden häufig besucht oder Interesse an relevanten Themen gezeigt hat
  • Mithilfe von Modellen für maschinelles Lernen lässt sich die Wahrscheinlichkeit vorhersagen, mit der ein Nutzer eine Conversion ausführt. Diese Informationen können dann für die Gebotseinstellung bei Anzeigenauktionen verwendet werden.
  • Nutzern Inhalte empfehlen Angenommen, die Betreiber einer Nachrichtenwebsite stellen fest, dass ihre Seite für Sport-Podcasts besonders bei Besuchern aus den Kohorten 1234 und 14159 beliebt ist. Diese Inhalte können dann anderen Besuchern aus diesen Kohorten empfohlen werden.

Wie funktioniert FLoC?

Im Hilfeartikel Was ist FLoC? wird die Funktionsweise von FLoC Schritt für Schritt erklärt.

Das folgende Diagramm zeigt ein Beispiel für die verschiedenen Rollen bei der Auswahl und Auslieferung einer relevanten Anzeige mithilfe von FLoC.

Diagramm, das Schritt für Schritt die verschiedenen Rollen bei der Auswahl und Auslieferung einer relevanten Anzeige mithilfe von FLoC zeigt: FLoC-Dienst, Browser, Werbetreibende, Publisher (zur Beobachtung von Kohorten), Anzeigentechnologie, Publisher (zur Auslieferung von Anzeigen)

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