Najczęstsze pytania: wpływ usuwania danych inicjowanych przez użytkownika na raporty atrybucji

Jak czyszczenie danych zainicjowane przez użytkownika wpływa na raporty atrybucji? Jak wypada w porównaniu z pomiarami opartymi na plikach cookie?

Attribution Reporting API umożliwia pomiar, kiedy kliknięcie reklamy prowadzi do konwersji w witrynie reklamodawcy, np. do sprzedaży lub rejestracji. Interfejs API zapewnia metodę pomiaru konwersji z reklam, która chroni prywatność użytkowników. Nie korzysta z plików cookie innych firm ani mechanizmów, które można wykorzystać do identyfikowania poszczególnych użytkowników w różnych witrynach. Działa on w ten sposób: raporty atrybucji, które łączą kliknięcie reklamy z konwersją, są generowane i przechowywane na urządzeniu użytkownika. Później przeglądarka wysyła te raporty do wstępnie zdefiniowanego punktu końcowego.

Witryny testowały interfejs Attribution Reporting API w Chrome w ramach testu pochodzenia, który już się zakończył.

Jednym z wniosków z tych wczesnych eksperymentów jest wpływ inicjowanego przez użytkownika czyszczenia danych, np. historii przeglądania, na dane, które reklamodawcy i firmy dostarczające technologię reklamową uzyskują z interfejsu API. Niedawno opublikowaliśmy zbiorcze statystyki Chrome. W tym poście znajdziesz odpowiedzi na najczęstsze pytania dotyczące wpływu usuwania danych przez użytkowników na raporty atrybucji.

Jak czyszczenie danych zainicjowane przez użytkownika wpływa na raporty atrybucji?

A jak to wygląda w porównaniu z pomiarami opartymi na plikach cookie?

Informacje o liczbach

Na te liczby wpływa wiele czynników:

  • czy użytkownicy czyszczą historię w witrynach, do których przechodzą po kliknięciu reklamy;
  • Czy użytkownicy dokonują konwersji w kategoriach witryn, w których zwykle czyszczą historię – być może krótko po dokonaniu konwersji. Reklamy w tego typu treściach mogą mieć wyższy współczynnik czyszczenia, a co za tym idzie – większe rozbieżności z pomiarami opartymi na plikach cookie.
  • Podobnie jest z usuwaniem historii przez użytkowników na stronach, na których klikają reklamy.
  • czy atrybucja jest skonfigurowana tak, aby wygasała po długim czy krótkim czasie od kliknięcia (attributionexpiry);
  • czy między kliknięciem a konwersją upływa dużo czasu.

Zespoły Chrome będą nadal monitorować i publikować statystyki na liście mailingowej dla deweloperów.

Czyszczenie danych po kliknięciu, a przed konwersją

W przypadku plików cookie pewien odsetek konwersji nie jest raportowany z powodu czyszczenia danych po kliknięciu, ale przed konwersją. Pliki cookie zostały wyczyszczone, więc w momencie konwersji nie ma pliku cookie, który można by dołączyć do żądania, a tym samym nie można zmierzyć tej konwersji. Dokładny odsetek konwersji, które nie są raportowane z powodu usuwania danych przez użytkowników, nie jest znany. Różni się w zależności od firm technologicznych (lub reklamodawców).

Wyczyszczenie danych przez użytkownika przed konwersją ma wpływ na pomiar oparty na plikach cookie.
Wyczyszczenie danych przez użytkownika przed konwersją ma wpływ na pomiar oparty na plikach cookie.
wyczyszczenie danych z ostatniej godziny nie spowoduje usunięcia pliku cookie, który został ustawiony znacznie wcześniej.

W przypadku interfejsu Attribution Reporting API pewien odsetek konwersji nie jest raportowany z powodu czyszczenia danych przed konwersją po kliknięciu. Obserwacje wczesnych eksperymentów (w ramach testów origin trial) z użyciem interfejsu Attribution Reporting API wykazały, że około 16% źródeł (zdarzeń kliknięcia) jest usuwanych przed konwersją. Odsetek tych źródeł prowadzi do konwersji, a raporty dotyczące tych konwersji nie będą wysyłane, jeśli źródła zostaną usunięte.

Przykład

Przy współczynniku konwersji wynoszącym 10% i przy założeniu, że liczba kliknięć wynosi 1000, a inne błędy nie są brane pod uwagę:

  • Jeśli użytkownicy nigdy nie usuwali danych, firma technologii reklamowych zaobserwuje 100 konwersji.
  • Rozważanie czyszczenia danych:
    • Z plikami cookie: wyczyszczenie danych po kliknięciu, a przed konwersją powoduje, że pewien odsetek konwersji nie jest przypisywany do określonych zdarzeń kliknięcia, ponieważ nie ma pliku cookie, który umożliwiałby powiązanie kliknięcia z konwersją. W naszym przykładzie firma z branży technologii reklamowych zaobserwuje mniej niż 100 konwersji.
    • W przypadku interfejsu Attribution Reporting API: czyszczenie danych po kliknięciu, a przed konwersją spowodowało usunięcie 1,6% raportów wskazujących konwersję (16% z 10% = 1,6%) w pierwszym okresie próbnym. Nie biorąc pod uwagę innych błędów, firma oferująca technologie reklamowe otrzyma 84 raporty sygnalizujące konwersję zamiast 100.

Czyszczenie danych po konwersji

W przypadku plików cookie czyszczenie danych po konwersji nie ma wpływu na działanie, ponieważ konwersje są zgłaszane firmie z branży technologii reklamowych natychmiast.

Usuwanie danych przez użytkownika po konwersji nie ma wpływu na pomiary oparte na plikach cookie.
Usuwanie danych zainicjowane przez użytkownika po konwersji nie ma wpływu na pomiary oparte na plikach cookie.

W przypadku interfejsu Attribution Reporting API wyczyszczenie danych po konwersji powoduje wyczyszczenie raportów, aby uwzględnić wybór użytkownika, np. wyczyszczenie historii przeglądarki lub usunięcie danych witryny. Interfejs API nie wysyła raportów od razu, ale z opóźnieniem, aby chronić prywatność użytkowników. Oznacza to, że gdy nadejdzie zaplanowany czas wysłania raportu z przeglądarki do wstępnie zdefiniowanego punktu końcowego (zwykle firmy dostarczającej technologię reklamową), pamięć przeglądarki będzie już pusta.

Usuwanie danych zainicjowane przez użytkownika po konwersji ma wpływ na pomiary oparte na interfejsie Attribution Reporting API.
Usuwanie danych zainicjowane przez użytkownika po konwersji ma wpływ na pomiary oparte na interfejsie Attribution Reporting API.

Obserwacje wczesnych eksperymentów (w ramach testów pochodzenia) z użyciem interfejsu Attribution Reporting API wykazały, że w ten sposób usunięto około 6,5% raportów.

Jakie konkretne działania użytkowników mogą wpływać na raporty atrybucji?

W Chrome 94 – stabilnej wersji Chrome w momencie pisania tego artykułu – każda z tych czynności spowoduje wyczyszczenie zapisanych zdarzeń kliknięcia i oczekujących raportów:

  • chrome://settings > Prywatność i bezpieczeństwo > Wyczyść dane przeglądania

    • Zaznacz pole wyboru Historia przeglądania.
    • Zaznacz pole wyboru Usuń pliki cookie i inne dane witryn.
    • Kliknij Wyczyść dane.

  • chrome://settings > Prywatność i bezpieczeństwo > Pliki cookie i inne dane witryn

    • Włącz lub wyłącz opcję Wyczyść pliki cookie i dane witryn w momencie zamknięcia wszystkich okien.
    • Możesz też dodać działanie w sekcji Zawsze usuwaj pliki cookie po zamknięciu okien.

  • chrome://history:

    • Usuwanie poszczególnych wpisów

  • Ustawienia dotyczące witryny:

Ta lista nie jest wyczerpująca. Są to typowe działania użytkowników, które mają wpływ na dane atrybucji. Na pomiary – niezależnie od tego, czy są oparte na interfejsie Attribution Reporting API czy na plikach cookie – mają też wpływ inne działania użytkownika, takie jak odinstalowanie Chrome lub uruchomienie narzędzia do czyszczenia systemu.

Czy wyczyszczenie danych zainicjowane przez użytkownika uwzględnia zaobserwowane utraty?

Organizacje, które testowały interfejs API w ramach testu pochodzenia, mogły zauważyć rozbieżność między pomiarami opartymi na plikach cookie a pomiarami opartymi na interfejsie Attribution Reporting: w przypadku interfejsu Attribution Reporting mogło być raportowanych mniej konwersji. Za zaobserwowane straty może odpowiadać usuwanie danych przez użytkowników, ale w przyszłości należy monitorować tę rozbieżność, aby móc z pewnością odpowiedzieć na to pytanie.

W przypadku wcześniejszego testu origin w rozbieżności między pomiarami opartymi na plikach cookie a pomiarami opartymi na Attribution Reporting odgrywały rolę 2 czynniki:

  • Czyszczenie danych zainicjowane przez użytkownika.
  • Błędy sieci. Są to błędy, które powinny zostać naprawione w Chrome 94.

Jak w interfejsie Attribution Reporting API zachowujemy równowagę między prywatnością a użytecznością w odniesieniu do usuwania danych inicjowanego przez użytkownika?

W fazie testowania interfejsu API zamierzamy eksperymentować z niektórymi jego parametrami, aby obserwować wpływ na wysyłane raporty w porównaniu z możliwością identyfikacji użytkownika. Jednym z tych parametrów może być opóźnienie raportowania. Podczas regularnych spotkań WICG trwają dyskusje na temat ekosystemu, które mają na celu zbadanie tych parametrów.

Czy raporty zbiorcze będą miały taki sam wpływ?

Nie wiemy, jak usuwanie danych zainicjowane przez użytkownika wpłynie na raporty zbiorcze.

Statystyki podane w tym poście dotyczą raportów na poziomie zdarzenia. Chociaż opóźnienia w raportowaniu mogą być krótsze w przypadku raportów zbiorczych – kilka godzin, podczas gdy raporty na poziomie zdarzenia mogą być wysyłane kilka dni lub tygodni po kliknięciu – wpływ zainicjowanego przez użytkownika czyszczenia danych może nie być mniejszy. Na przykład w przypadku niektórych kategorii witryn użytkownicy zwykle czyszczą dane przeglądania krótko po konwersji. Takie działania zainicjowane przez użytkownika spowodują wyczyszczenie raportów, nawet jeśli miały one zostać wkrótce wysłane.

Raporty atrybucji: wszystkie zasoby

Zobacz Raportowanie atrybucji.

Otrzymuj powiadomienia

  • Aby otrzymywać powiadomienia o zmianach stanu w interfejsie API, dołącz do listy adresowej dla deweloperów.
  • Aby uważnie śledzić wszystkie dyskusje na temat interfejsu API, kliknij przycisk Obejrzyj w serwisie GitHub. Aby to zrobić, musisz mieć lub utworzyć konto GitHub.
  • Aby otrzymywać ogólne informacje na temat Piaskownicy prywatności, zasubskrybuj kanał RSS [Postęp w Piaskownicy prywatności].