Topics API für das Web

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Die Topics API ermöglicht interessenbezogene Werbung ohne Drittanbieter-Cookies.

Funktionsweise der Topics API

Mit der Topics API können Themen beobachtet und Zugriff darauf gewährt werden, die aufgrund der Aktivitäten des Nutzers für ihn interessant erscheinen. Die Topics API kann API-Callern (z. B. Anzeigentechnologie-Plattformen) dann Zugriff auf die Themen eines Nutzers gewähren, ohne zusätzliche Informationen zu den Aktivitäten des Nutzers preiszugeben.

Wichtige Konzepte

• Ein Thema ist ein für Menschen lesbares Thema, das für den aktuellen Nutzer von Interesse ist. Es ist Teil der Topics-Taxonomie.
• Ein Caller ist eine Entität wie eine App, ein SDK eines Drittanbieters, eine Website oder ein Dienst, die eine Anfrage an die Topics API senden, um die Interessen eines Nutzers zu beobachten oder darauf zuzugreifen.
• Ein Thema wird von einem Aufrufer beobachtet, wenn er in den letzten drei Epochen eine Topics API-Anfrage von einer Webseite oder App gesendet hat, die mit diesem Thema verknüpft ist.
• Eine Epoche ist ein Zeitraum für die Themenberechnung, der standardmäßig eine Woche beträgt.
• Eine Taxonomie ist eine hierarchische Liste von Kategorien, die beispielsweise Kategorien wie /Arts & Entertainment/Music & Audio/Soul & R&B und /Business & Industrial/Business Services/Corporate Events umfasst.
• Themen werden mithilfe eines Klassifizierungsmodells abgeleitet, das Nutzeraktivitäten einem oder mehreren Themen zuordnet.

Wichtige Schritte im Ablauf der Topics API

Der Lebenszyklus der Topics API umfasst drei Hauptschritte:

• Beobachten Sie die Nutzeraktivitäten, z. B. wenn sie die Webseite https://cats.example/tabby/index.html besuchen oder die App cats herunterladen.
• Themen aus Nutzeraktivitäten ableiten, z. B. /Pets & Animals/Pets/Cats.
• Zugriff auf Themen, die zuvor für den Nutzer beobachtet wurden, z. B. als Signal zur Auswahl relevanter Werbung (z. B. Werbung für Katzenfutter).

Themen beobachten

Anrufer können nur auf Themen zugreifen, die sie beobachtet haben. Ein Aufrufer beobachtet ein Thema, wenn er eine Topics API-Anfrage aus einem Kontext stellt, der mit diesem Thema verknüpft ist. Das folgende vereinfachte Beispiel veranschaulicht dieses Konzept.

• Angenommen, es gibt zwei Topics API-Aufrufer: A und B.
• Es gibt zwei Kontexte:
  • Greenhouse, z. B. eine App namens „Greenhouse“ oder eine Website „greenhouse.beispiel“, die mit dem Thema Home & Garden verknüpft ist.
  • Tennisübungen, z. B. eine App namens „Tennisübungen“ oder eine Website namens „tennis.beispiel“, die mit dem Thema Sports/Tennis verknüpft ist.
• Sowohl A als auch B sind im Kontext von Greenhouse vorhanden.
• Im Kontext von Tennisübungen ist nur der Aufrufer B vorhanden.
• Angenommen, vor der Epoche 1 wurden für den Nutzer keine Themen beobachtet.
• Der Nutzer besucht die Greenhouse App und die Aufrufer A und B führen einen Topics API-Aufruf aus, um den Besuch der Seite oder App zu erfassen. Weitere Informationen zum Aufrufen der Topics API finden Sie im Implementierungsleitfaden unter Nächste Schritte. Dieser Eintrag (ein Hostname oder App-Daten) wird später verwendet, um Themen von Interesse abzuleiten. Die Topics API kennzeichnet das Thema Home & Garden später als von beiden Aufrufern A und B beobachtet.
• Der Nutzer besucht die App Tennisübungen. Nur der Aufrufer B sendet eine Topics API-Anfrage. Die Topics API kennzeichnet das Thema Sports/Tennis später als vom Aufrufer B beobachtet.
• Am Ende der Epoche aktualisiert die Topics API die Topthemen des Nutzers und ermittelt anhand der Nutzeraktivitäten die Aufrufer, die diese Themen beobachtet haben.
• Wenn der Aufrufer B später einen weiteren Topics API-Aufruf ausführt, kann er im Antwortarray entweder das Thema Home & Garden oder Sports/Tennis (oder mit einer Wahrscheinlichkeit von 5% ein zufälliges Thema) für diesen Nutzer erhalten.
• Caller A kann nur auf das Thema Home & Garden zugreifen, da er das Thema Sports/Tennis noch nie beobachtet hat. Das bedeutet, dass Dritte nur im spezifischen Kontext (App oder Website), in dem sich das Thema befindet, über das Interessengebiet eines Nutzers erfahren.

Themen ableiten

Unter „Themen“ werden Themen von Interesse aus Nutzeraktivitäten abgeleitet. Die Themen werden aus einer vordefinierten Open-Source-Taxonomie ausgewählt. Einmal pro Epoche werden die fünf wichtigsten Themen des Nutzers und die Aufrufer, die sie während der Epoche beobachtet haben, in Topics aktualisiert. Das Topics-Klassifizierungsmodell leitet Themen aus Nutzeraktivitäten ab: Hostname für einen Webseitenbesuch, App-Informationen auf Android-Geräten.

Anrufer greift auf die Themen von Interesse des Nutzers zu

Die API gibt nur Themen zurück, die vom Aufrufer in den letzten drei Epochen beobachtet wurden. Es können maximal drei Themen für einen Aufrufer zurückgegeben werden,jeweils ein Thema für jede der drei letzten Epochen (sofern der Aufrufer Themen für diese Epoche beobachtet hat). Die zurückgegebenen Themen können vom Aufrufer verwendet werden, um Kontextinformationen zu ergänzen. Sie können auch kombiniert werden, um eine relevantere Anzeige für den Nutzer zu finden.

Epochen

Die Topics API muss dafür sorgen, dass die angegebenen Themen auf dem neuesten Stand gehalten werden. Die Themen werden für einen Nutzer anhand seiner Aktivitäten in einem bestimmten Zeitraum abgeleitet, der als Epoche bezeichnet wird und standardmäßig eine Woche umfasst. Jeder Nutzer hat seine eigenen Epochen (Epochen sind „pro Nutzer“) und der Startzeitpunkt wird zufällig festgelegt.

Einmal pro Epoche berechnet die Topics API die fünf wichtigsten Themen des Nutzers und ermittelt anhand von On-Device-Informationen, welche Aufrufer diese Themen beobachtet haben. Das Thema einer Epoche wird nach dem Zufallsprinzip aus den fünf relevantesten Themen des Nutzers für den jeweiligen Zeitraum ausgewählt. Um den Datenschutz weiter zu verbessern und dafür zu sorgen, dass alle Themen vertreten sind, besteht eine 5-prozentige Wahrscheinlichkeit, dass das Thema zufällig aus allen möglichen Themen in der Taxonomie der Interessen ausgewählt wird.

Themen im Web in der Praxis

Im Web werden Themen anhand der Hostnamen der Seiten abgeleitet, die der Nutzer besucht. Für die Website hunde.beispiel könnte beispielsweise das Thema /Haustiere und Tiere/Haustiere/Hunde abgeleitet werden.

Das folgende Diagramm zeigt ein vereinfachtes Beispiel, um zu veranschaulichen, wie die Topics API einer Anzeigentechnologieplattform bei der Auswahl einer geeigneten Anzeige helfen kann. Im Beispiel wird davon ausgegangen, dass der Browser des Nutzers bereits ein Modell zum Zuordnen von Website-Hostnamen zu Themen hat.

Der Browser ermittelt den Ursprung des Aufrufers anhand des Kontexts des Codes, der die Topics API aufruft. In der Praxis bedeutet das, dass Topics-Nutzer die API in einem iFrame von ihrer Quelle aus aufrufen oder Themen in einen Abruf an ihre Quelle einbinden.

So kann eine Supply-Side-Plattform (SSP) beispielsweise auf mehreren Websites von Publishern eingebettet werden. Die SSP kann dann die Topics API innerhalb eines iframes von ihrem Ursprung aus aufrufen, um Themen zu beobachten, die mit einem Nutzer auf den Websites dieser Publisher verknüpft sind. Diese Themen können dann an eine Demand-Side-Plattform (DSP) weitergegeben werden, um eine relevante Anzeige für den Nutzer auszuwählen.

So entscheidet die API, welche Anrufer welche Themen sehen

API-Caller erhalten nur Themen, die sie in letzter Zeit beobachtet haben. Die Themen für einen Nutzer werden einmal pro Epoche aktualisiert. Eine Epoche ist ein Zeitraum, der in der Chrome-Implementierung auf eine Woche festgelegt ist. Das bedeutet, dass die API ein rollierendes Fenster bietet, in dem ein bestimmter Aufrufer beobachtete Themen erhalten kann.

Die folgende Tabelle enthält ein Beispiel (obwohl unrealistisch klein) für einen hypothetischen Browserverlauf eines Nutzers während einer einzelnen Epoche. Sie zeigt Themen, die mit den von ihm besuchten Websites verknüpft sind, und die API-Aufrufer auf den einzelnen Websites (die Entitäten, die document.browsingTopics() im JavaScript-Code auf der Website aufrufen).

Am Ende der Epoche (standardmäßig eine Woche) generiert die Topics API die Topthemen des Browsers für die Woche.

• „adtech1.beispiel“ kann jetzt die Themen Running & Walking, Athletic Shoes und Dogs erhalten, da sie auf „laufen.beispiel“ und „hunde.beispiel“ beobachtet wurden.
• „adtech1.beispiel“ kann das Thema Hotels & Accommodations für diesen Nutzer nicht erhalten, da es auf keiner der Websites vorhanden ist, die der Nutzer in letzter Zeit besucht hat und die mit diesem Thema verknüpft sind.
• Für „adtech2.beispiel“ wurden die Themen Running & Walking, Athletic Shoes und Hotels & Accommodations, aber nicht das Thema Dogs erfasst.

Der Nutzer hat die Website „sunglasses.example“ besucht, auf der das Thema Sunglasses enthalten ist. Auf dieser Website wurden jedoch keine Aufrufe der Topics API durchgeführt. Das bedeutet, dass das Sunglasses-Thema von der API für keinen Aufrufer zurückgegeben wird.

In Woche 2 besucht der Nutzer eine andere Website:

Außerdem wird sunglasses.example Code von adtech2.example hinzugefügt:

Neben Running & Walking, Athletic Shoes und Hotels & Accommodations aus Woche 1 kann „adtech2.beispiel“ jetzt auch die Themen Camera & Photo Equipment und Sunglasses empfangen, aber erst in der nächsten Epoche, Woche 3. So können Drittanbieter nicht mehr über die Vergangenheit eines Nutzers erfahren (in diesem Fall ein Interesse an Mode) als mit Cookies.

Nach weiteren zwei Wochen werden Running & Walking, Athletic Shoes und Hotels & Accommodations möglicherweise aus der Liste der infrage kommenden Themen von adtech2.beispiel entfernt, wenn der Nutzer keine Websites mit diesen Themen besucht, die Code von adtech2.beispiel enthalten.

Klassifikatormodell

Bei Topics wird ein Klassifizierungsmodell verwendet, das Hostnamen von Websites einem oder mehreren Themen zuordnet. Die Analyse zusätzlicher Informationen wie vollständiger URLs oder Seiteninhalte kann zwar zu relevanteren Anzeigen führen, aber auch die Datensicherheit beeinträchtigen.

Taxonomie

Themen werden aus einer Taxonomie ausgewählt. Diese Themen wurden von Chrome zusammengestellt, damit die Taxonomie zu einer Ressource wird, die von vertrauenswürdigen Community-Mitgliedern gepflegt wird. Die Taxonomie muss klein genug sein, damit die Browser vieler Nutzer mit jedem Thema verknüpft werden. Langfristig soll die Taxonomie von einem externen Anbieter erstellt werden, der Feedback und Ideen aus der gesamten Branche berücksichtigt.

Um sensible Kategorien zu vermeiden, müssen Themen öffentlich, von Menschen ausgewählt und auf dem neuesten Stand sein. Die von Chrome verwendete Taxonomie wurde von Menschen zusammengestellt, um Kategorien auszuschließen, die allgemein als sensibel gelten, z. B. ethnische Herkunft oder sexuelle Orientierung.

Themenklassifizierung

Themen werden für 50.000 Top-Websites manuell zusammengestellt. Diese Liste mit Hostnamen und Themen wird zum Trainieren des Klassifizierungsmodells verwendet. Bei den Top-Websites wird auf Themen nicht über das Klassifizierungsmodell, sondern über die Überschreibungsliste zugegriffen. Sie können sich die Überschreibungsliste lokal auf Ihrem Computer ansehen.

Die Implementierung der Topics API in Chrome lädt eine TensorFlow Lite-Datei herunter, die das Modell darstellt, damit es lokal auf dem Gerät des Nutzers verwendet werden kann.

So werden die fünf wichtigsten Themen eines Nutzers ausgewählt

Die API gibt für jede Epoche ein Thema zurück, maximal drei. Wenn drei zurückgegeben werden, umfassen diese Themen für die aktuelle und die beiden vorherigen Epochen.

1. Am Ende jeder Epoche erstellt der Browser eine Liste der Seiten, die die folgenden Kriterien erfüllen:
   • Die Seite wurde vom Nutzer während der Epoche besucht.
   • Die Seite enthält Code, der document.browsingTopics() aufruft.
   • Die API war aktiviert (z. B. nicht vom Nutzer oder durch einen Antwortheader blockiert).
2. Der Browser auf dem Gerät des Nutzers verwendet das Klassifizierungsmodell der Topics API, um den Hostnamen jeder Seite einer Liste von Themen zuzuordnen.

3. Der Browser generiert eine Liste der fünf wichtigsten Themen.

   • Jedem der 22 Stammthemen in der Taxonomie wird basierend auf dem Feedback aus dem Werbesystem entweder der Bucket „Hohe Nützlichkeit“ oder „Standardnutzlichkeit“ zugewiesen. Der Browser sortiert Themen zuerst nach ihrer Bucket-Zuweisung. Alle untergeordneten Themen übernehmen die Bucket-Zuweisung ihres übergeordneten Stammthemas. Themen mit „hohem Nutzen“ werden priorisiert.
   • Der Browser sortiert die Themen dann innerhalb der einzelnen Gruppen nach Häufigkeit.
   • Die fünf wichtigsten Themen aus dieser sortierten Liste werden als die wichtigsten Themen des Nutzers für diese Epoche ausgewählt.

Die Methode document.browsingTopics() gibt dann für jede Epoche ein zufälliges Thema aus den Top 5 zurück. Mit einer Wahrscheinlichkeit von 5% kann eines dieser Themen auch aus der gesamten Thementaxonomie ausgewählt werden. In Chrome können Nutzer auch einzelne Themen entfernen oder ihren Browserverlauf löschen, um die Anzahl der von der API zurückgegebenen Themen zu reduzieren. Nutzer können die API auch deaktivieren.

Auf der Seite chrome://topics-internals finden Sie Informationen zu Themen, die während der aktuellen Epoche beobachtet wurden.

Nächste Schritte

Weitere Informationen

In unseren Ressourcen finden Sie weitere Informationen zur Topics API im Web.

• Sehen Sie sich Demos, Collabs und Schritt-für-Schritt-Anleitungen zu Topics an.
• In der Liste der Chrome-Flags finden Sie Informationen dazu, wie Entwickler die Topics API für Tests anpassen können.
• Hier erfahren Sie, wie Nutzer und Entwickler die API steuern können.
• In den Ressourcen finden Sie technische Erläuterungen und Support. Stellen Sie Fragen, nehmen Sie teil und geben Sie Feedback.