Sitelerin sizi benzersiz şekilde tanımlayamadan ilgi alanlarınızı tahmin etmesine izin verin.
Uygulama durumu
- İlk kaynak denemesi artık kapalı.
- İlk sürümün demosu (kaynak denemesi artık kapalıdır).
- Blink'te Intent to Experiment (Deneme Yapma Amacı).
FLoC'a neden ihtiyacımız var?
Birçok kullanıcı, sitelerdeki tarama geçmişinizi reklamverenlere veya reklam platformlarına gösterebilen izleme çerezleri ve cihaz parmak izi gibi tekniklere dayanan kişiselleştirilmiş reklamcılığın gizlilikle ilgili etkilerinden endişe duyuyor. FLoC teklifi, reklam seçiminin gizliliği daha iyi koruyacak şekilde yapılmasını amaçlar.
FLoC teklifi nedir?
FLoC, ilgi alanına dayalı reklam ve diğer içerik seçimi için gizliliği koruyan bir mekanizma sağlar.
Kullanıcı web'de gezinirken tarayıcısı, "ilgi alanı grubu"nu belirlemek için FLoC algoritmasını kullanır. Bu grup, benzer bir son tarama geçmişine sahip binlerce tarayıcı için aynı olur. Tarayıcı, bireysel tarama verilerini tarayıcı tedarikçisiyle veya başka biriyle paylaşmadan kullanıcının cihazında kohortunu düzenli olarak yeniden hesaplar.
Reklamverenler (reklamlar için ödeme yapan siteler), kendi web sitelerine kod ekleyerek reklam teknolojisi platformlarına (reklam yayınlamak için yazılım ve araçlar sağlayan şirketler) grup verileri toplayıp sağlayabilir. Örneğin bir reklam teknolojisi platformu, 1101 ve 1354 gruplarından gelen tarayıcıların mağazanın doğa yürüyüşü ekipmanlarıyla ilgilendiğini online bir ayakkabı mağazasından öğrenebilir. Reklam teknolojisi platformu, diğer reklamverenlerden bu grupların diğer ilgi alanları hakkında bilgi edinir.
Ardından, reklam platformu bu verileri kullanarak bu gruplardan birine ait bir tarayıcı, reklam gösteren bir sitenin (ör. haber web sitesi) bir sayfasını ziyaret ettiğinde alakalı reklamları seçebilir.
FLoC ne için kullanılabilir?
- Tarayıcıları, bir reklamverenin sitesini sık sık ziyaret ettiği veya alakalı konulara ilgi gösterdiği gözlemlenen bir kohorta ait olan kullanıcılara reklam gösterin.
- Reklam açık artırması teklif davranışını bilgilendirmek için kullanıcının dönüşüm gerçekleştirme olasılığını kendi kohortuna göre tahmin etmek üzere makine öğrenimi modellerini kullanırız.
- Kullanıcılara içerik önerme Örneğin, bir haber sitesinin spor podcast'i sayfasının özellikle 1234 ve 14159 gruplarındaki ziyaretçiler arasında popüler hale geldiğini varsayalım. Bu kullanıcılar, söz konusu gruplardaki diğer ziyaretçilere içeriği önerebilir.
FLoC nasıl çalışır?
FLoC nedir? başlıklı makalede, FLoC'nin işleyiş şekliyle ilgili temel ve adım adım açıklamalar yer almaktadır.
Aşağıdaki şemada, FLoC kullanılarak alakalı bir reklamın seçilmesi ve yayınlanması sürecindeki farklı rollerin bir örneği gösterilmektedir.
Etkileşim kurma ve geri bildirim paylaşma
- GitHub: Öneriyi okuyun, soru sorun ve tartışmayı takip edin.
- W3C: Web Reklamcılığını Geliştirme İş Grubu'nda sektördeki kullanım alanlarını tartışın.
- Geliştirici desteği: Privacy Sandbox Developer Support deposunda soru sorun ve tartışmalara katılın.