ユーザーを特定できない状態で、サイトがユーザーの興味 / 関心を推測できるようにします。
実装ステータス
- 最初のオリジン トライアルは終了しました。
- 初期バージョンのデモ（オリジン トライアルは終了しました）。
- Blink のテストの目的。
FLoC が必要な理由
多くのユーザーは、パーソナライズド広告がプライバシーに与える影響について懸念しています。現在、パーソナライズド広告は、トラッキング Cookie やデバイス フィンガープリントなどの技術に依存しており、これらの技術によって、サイト間のブラウジング履歴が広告主や広告プラットフォームに漏洩する可能性があります。FLoC プロポーザルの目的は、プライバシーをより適切に保護しながら広告選択を可能にすることです。
FLoC の提案とは
FLoC は、プライバシーを保護して広告やその他のコンテンツをインタレスト ベースで選択するメカニズムです。
ユーザーがウェブを移動すると、ブラウザは FLoC アルゴリズムを使用して「興味 / 関心のコホート」を算出します。このコホートは、最近の閲覧履歴が類似する何千ものブラウザで同じになります。ブラウザは、ブラウザ ベンダーや他の誰とも個々のブラウジング データを共有することなく、ユーザーのデバイスでコホートを定期的に再計算します。
広告主（広告費を支払うサイト）は、独自のウェブサイトにコードを埋め込んで、コホート データを収集し、広告テクノロジー プラットフォーム（広告配信用のソフトウェアやツールを提供する企業）に提供できます。たとえば、広告テクノロジー プラットフォームは、オンライン シューズストアから、コホート 1101 と 1354 のブラウザがストアのハイキング用品に関心を持っていることを学習できます。広告技術プラットフォームは、他の広告主から、これらのコホートのその他の興味 / 関心を学習します。
その後、広告プラットフォームは、これらのコホートのいずれかのブラウザが、広告を表示するサイト（ニュース ウェブサイトなど）のページにアクセスしたときに、このデータを使用して関連性の高い広告を選択できます。
FLoC はどのような用途に使用できますか？
- 広告主様のサイトに頻繁にアクセスしている、または関連するトピックに関心を示しているユーザーが属するコホートに属するブラウザを使用しているユーザーに広告を表示します。
- 機械学習モデルを使用して、ユーザーがコンバージョンに至る可能性をコホートに基づいて予測し、広告オークションの入札戦略に反映します。
- ユーザーにコンテンツをおすすめします。たとえば、ニュース サイトが、スポーツ ポッドキャスト ページがコホート 1234 と 14159 のユーザーに特に人気があることを確認したとします。ユーザーは、そのコンテンツを同じコホートの他のユーザーにおすすめできます。
FLoC の仕組み
FLoC とはでは、FloC の仕組みをわかりやすく説明しています。
次の図は、FLoC を使用して関連性の高い広告を選択して配信する際のさまざまな役割の例を示しています。
意見交換とフィードバックの提供
- GitHub: 提案の確認、質問の投稿、意見交換を行えます。
- W3C: 「ウェブ広告ビジネスの改善」グループで業界のユースケースについて意見を交換してください。
- デベロッパー サポート: プライバシー サンドボックス デベロッパー サポート リポジトリで質問や意見交換を行えます。