Permita que os sites adivinhem seus interesses sem poder identificar você de forma exclusiva.
Status da implementação
- O teste inicial de origem foi encerrado.
- Demo da versão inicial (o teste de origem foi fechado).
- Intent to Experiment no Blink.
Por que precisamos do FLoC?
Muitas pessoas estão preocupadas com as implicações de privacidade da publicidade personalizada, que atualmente depende de técnicas como cookies de rastreamento e impressão digital do dispositivo, que podem revelar seu histórico de navegação em vários sites para anunciantes ou plataformas de publicidade. O objetivo da proposta do FLoC é permitir a seleção de anúncios de uma forma que proteja melhor a privacidade.
O que é a proposta do FLoC?
O FLoC fornece um mecanismo que preserva a privacidade para a seleção de anúncios e outros conteúdos com base em interesses.
À medida que um usuário navega pela Web, o navegador usa o algoritmo FLoC para calcular a "cohorte de interesse", que será a mesma para milhares de navegadores com um histórico de navegação recente semelhante. O navegador recalcula a coorte periodicamente no dispositivo do usuário sem compartilhar dados de navegação individuais com o fornecedor do navegador ou qualquer outra pessoa.
Os anunciantes (sites que pagam por anúncios) podem incluir código nos próprios sites para coletar e fornecer dados de coorte às plataformas de adtech (empresas que fornecem softwares e ferramentas para veicular publicidade). Por exemplo, uma plataforma de adtech pode aprender com uma loja de calçados on-line que os navegadores das coortes 1101 e 1354 parecem interessados em equipamentos para caminhada da loja. A plataforma de adtech aprende sobre outros interesses dessas coortes com base em outros anunciantes.
Em seguida, a plataforma de publicidade pode usar esses dados para selecionar anúncios relevantes quando um navegador de uma dessas coortes visita uma página de um site que mostra anúncios, como um site de notícias.
Para que o FLoC pode ser usado?
- Mostrar anúncios para pessoas cujos navegadores pertencem a um grupo que foi observado visitando com frequência o site de um anunciante ou mostra interesse em temas relevantes.
- Use modelos de aprendizado de máquina para prever a probabilidade de um usuário converter com base no grupo, de modo a informar o comportamento de lances do leilão de anúncios.
- Recomendar conteúdo aos usuários. Por exemplo, suponha que um site de notícias observe que a página do podcast de esportes se tornou especialmente popular entre os visitantes das coortes 1234 e 14159. Eles podem recomendar esse conteúdo a outros visitantes desses grupos.
Como o FLoC funciona?
O que é o FLoC? explica de maneira simples e detalhada como o FLoC funciona.
O diagrama abaixo mostra um exemplo das diferentes funções na seleção e veiculação de um anúncio relevante usando o FLoC.
Engajamento e compartilhamento de feedback
- GitHub: leia a proposta, faça perguntas e acompanhe a discussão.
- W3C: fale sobre os casos de uso do setor no grupo de empresas de publicidade na Web.
- Suporte para desenvolvedores: faça perguntas e participe das discussões no Repositório de suporte para desenvolvedores do Sandbox de privacidade.