Czym jest FLoC i profilowanie reklam?

• Jan Wróblewski
• /
• 15 kwietnia 2021

Co to jest Federated Learning of Cohorts (FLoC)?

FLoC, czyli Federated Learning of Cohorts, to rodzaj śledzenia sieci za pomocą tzw. uczenia federacyjnego, czyli techniki uczenia maszynowego, która daje możliwość grupowania ludzi na podstawie ich historii przeglądania. Ma to na celu wyświetlanie użytkownikom reklam opartych na ich zainteresowaniach. Testowanie technologii w przeglądarce Chrome rozpoczęło się w drugim kwartale 2021 r.

W sytuacji, gdy użytkownik “surfuje” po sieci, jego przeglądarka korzysta z algorytmu FLoC po to, by obliczać tzw. kohorty zainteresowań. Co ciekawe, reklamodawcy mogą umieszczać kod we własnych witrynach internetowych. Dzięki temu są w stanie nie tylko gromadzić, lecz również dostarczać dane do swoich platform reklamowych — w praktyce firm odpowiedzialnych za dostarczanie oprogramowania i narzędzi używanych do dostarczania reklam.

Wybrana platforma reklamowa może wykorzystać wspomniane dane do wybrania odpowiednich reklam, w sytuacji gdy przeglądarka należąca do jednej z tych kohort żąda strony z witryny wyświetlającej reklamy, takiej jak witryna z wiadomościami.

Czy FLoC jest potrzebny? 

Nie ulega wątpliwości, że ludzie na ogół wolą oglądać reklamy, które są dopasowane do ich zainteresowań. Trafne reklamy przynoszą większe zyski nie tylko samym reklamodawcom, ale również witrynom, które ich wyświetlają. Oznacza to, że przestrzeń reklamowa jest bogatsza i pełniejsza, gdy wyświetla trafne, dopasowane do użytkownika reklamy. 

To z kolei oznacza, że ​​dobrze dobrane reklamy przyczyniają się finansowo do tworzenia treści, które przynoszą korzyści użytkownikom.

Z drugiej strony, duża część osób już teraz jest mocno zaniepokojona konsekwencjami, związanymi z prywatnością i reklamami dostosowanymi do indywidualnych potrzeb. Szczególnie, że obecnie opierają się one na technikach takich jak śledzące pliki cookie, czy “odciski palców urządzeń”. Warto wiedzieć, że te ostatnie wykorzystywane są do śledzenia indywidualnych zachowań związanych z przeglądaniem. FLoC ma być swojego rewolucją, która umożliwi skuteczniejszy wybór reklam bez naruszania prywatności użytkowników.

Jakie są zastosowania dla FLoC? 

• Dzięki FLoC reklamodawcy są w stanie wyświetlać swoje treści osobom, (z przeglądarką należącą do kohorty), które często odwiedzają witrynę reklamodawcy lub wykazuje zainteresowanie odpowiednimi tematami.

• FLoC daje również możliwość korzystania z modeli systemów uczących się, tak by móc przewidywać prawdopodobieństwo konwersji użytkownika na podstawie jego kohorty i informować o zachowaniach związanych z licytacją reklam.

Wyciekły w Twojej firmie dane osobowe

możemy Ci pomóc w analizie i zgłoszeniu do UODO

Sprawdź szczegóły

• Kolejnym możliwym zastosowaniem, jest polecanie wybranych treści użytkownikom. Powiedzmy, że dana witryna z wiadomościami zauważyła, że ​​strona z podcastem sportowym zyskała popularność wśród odwiedzających z kohort 1234 i 7. Dzięki temu reklamodawcy mogą polecić wspomnianą zawartość innym użytkownikom z tych kohort.

Na jakiej zasadzie działa FLoC? 

Poniżej przedstawiamy przykład opisujący różne role w wyborze reklamy za pomocą FLoC:

• rola reklamodawcy w tym przypadku będzie pełnić sklep internetowy z obuwiem

• rola wydawcy — witryną, która sprzedaje przestrzeń reklamową

• rola platformy reklamowej, czyli takiej, która dostarcza oprogramowanie i narzędzia do dostarczania reklam

Przykładowymi użytkownikami będą Jan i Monika. Co ważne, dla naszego przykładu, obie przeglądarki, jakie używają Jan i Monika, początkowo należą do ​​tej samej kohorty 1354.

Usługa FLoC

Na początku usługa FLoC używana przez przeglądarkę tworzy model matematyczny z tysiącami „kohort”. Każda z nich będzie odpowiadać tysiącom przeglądarek internetowych o zbliżonych do siebie (i niedawnych) historiach przeglądania. 

Przeglądarka 

Przeglądarka Jana ustala swoją kohortę, używając algorytmu modelu FLoC w celu obliczenia, która kohorta najbardziej odpowiada jej własnej historii przeglądania. W tym konkretnym przykładzie będzie to kohorta 1354. Warto zauważyć, że przeglądarka Jana nie udostępnia żadnych danych usłudze FLoC.

W ten sam sposób przeglądarka Moniki oblicza identyfikator kohorty. Historia przeglądania Moniki różni się od historii przeglądania Jana, ale jest na tyle podobna, że ​​obie przeglądarki należą do kohorty 1354.

Reklamodawca

1. Jan odwiedza sklep z butami.

2. Witryna pyta przeglądarkę Jana o kohortę i otrzymuje 1354.

3. Jan patrzy na buty trekkingowe.

4. Witryna odnotowuje, że przeglądarka z kohorty 1354 wykazała zainteresowanie butami turystycznymi.

5. Witryna później odnotowuje dodatkowe zainteresowanie jej produktami z kohorty 1354, a także z innych kohort.

6. Witryna okresowo gromadzi i udostępnia informacje o kohortach i zainteresowaniach produktami swojej platformie reklamowej.

Wydawca

Teraz czas na Monikę.

1. Monika odwiedza stronę internetową wydawcy.

2. Witryna pyta przeglądarkę Moniki o kohortę.

3. Następnie witryna wysyła żądanie reklamy do swojej platformy reklamowej, w tym kohorty przeglądarki Moniki: 1354.

Platforma reklamowa

Warto wiedzieć, że platforma reklamowa może wybrać reklamę odpowiednią dla Moniki, łącząc dane, które ma od wydawcy i reklamodawcy:

• Kohorta przeglądarki Jana (1354) dostarczona przez wydawcę

• Dane o kohortach i zainteresowaniach produktami reklamodawcy „Przeglądarki z kohorty 1354 mogą być zainteresowane butami turystycznymi”.

• platforma reklamowa wybiera reklamę odpowiednią dla Moniki: reklamę butów trekkingowych w sklepie reklamodawcy.

• wydawca wyświetla reklamę

Jak wygląda zarządzanie usługą zaplecza, odpowiedzialną za tworzenie modelu FLoC?

Na początku należy zaznaczyć, że każdy dostawca przeglądarek będzie musiał samodzielnie wybrać sposób grupowania przeglądarek w kohorty. Przykładowo Chrome ma własną usługę FLoC, natomiast inne przeglądarki mogą zdecydować się na zaimplementowanie FLoC z zupełnie innym podejściem do grupowania i uruchomić w tym celu własną usługę.

W jaki sposób FLoC umożliwia przeglądarce określenie swojej kohorty? 

Warto wiedzieć, że usługa FLoC używana przez przeglądarkę tworzy wielowymiarową, matematyczną reprezentację wszystkich potencjalnych historii przeglądania sieci. Dla ułatwienia nazwijmy ten model „przestrzenią kohortową”.

Po utworzeniu przestrzeni serwis dzieli wspomnianą przestrzeń na tysiące segmentów, gdzie każdy segment reprezentuje zbiór tysięcy podobnych historii przeglądania. Co ważne, grupowania nie są oparte na znajomości żadnych faktycznych historii przeglądania. Opierają się one na wybieraniu losowych centrów w „przestrzeni kohorty” lub wycinaniu przestrzeni (często w dosyć przypadkowy sposób).

Następnie każdy segment otrzymuje numer kohorty. Przeglądarka internetowa pobiera te dane opisujące „przestrzeń kohorty” ze swojej usługi FLoC. W czasie, gdy użytkownik porusza się po sieci, jego przeglądarka używa algorytmu do okresowego obliczania regionu w „przestrzeni kohorty”. Region odpowiada zaś jego własnej historii przeglądania.

Czy kohorta przeglądarki może się zmienić? 

Odpowiedź brzmi tak. Kohorta przeglądarki jak najbardziej może się zmienić. Dosyć rzadko zdarza się, by użytkownik odwiedzał dokładnie te same witryny co tydzień, mając na uwadze reklamowców. Tę zmienność wyborów doskonale odzwierciedla kohorta jego przeglądarki.

Należy pamiętać, że kohortą nazywamy grupę czynności związanych z przeglądaniem, a nie zbiór osób. Porównując kohortę do portu, można powiedzieć, że przeglądarki poszczególnych osób będą wpływać i wychodzić z kohorty, w sytuacji gdy zmieni się ich zachowanie podczas przeglądania. Wstępnie można się spodziewać, że przeglądarka będzie przeliczać swoją kohortę raz w tygodniu.

W przykładzie, który podawaliśmy powyżej, kohorta przeglądarek Jana i Moniki to 1354. W przyszłości obie przeglądarki zostać przeniesione do innej kohorty, w wyniku zmiany zainteresowań użytkowników.

Dziękujemy, że przeczytałaś/eś nasz artykuł do końca. Jeśli chcesz być na bieżąco z informacjami za zakresu bezpieczeństwa, zapraszamy do naszego serwisu ponownie!
Jeżeli podobał Ci się artykuł podziel się z innymi udostępniając go w mediach społecznościowych.