ما هي تقنية "التعلُّم الموحّد للمجموعات النموذجية" (FLoC)؟

تتيح هذه الميزة إمكانية اختيار الإعلانات بدون مشاركة سلوك التصفّح للمستخدمين الفرديين.

Sam Dutton

توفّر تقنية "التعلُّم الموحّد للمجموعات النموذجية" (FLoC) آلية للحفاظ على الخصوصية لاختيار الإعلانات التي تستهدف الاهتمامات.

ومع تنقّل المستخدم في مختلف أنحاء الويب، يستخدم متصفّحه خوارزمية "التعلُّم الموحّد للمجموعات النموذجية" (FLoC) لمعرفة "المجموعة النموذجية للاهتمامات"، والتي ستكون نفسها لآلاف المتصفحات التي لها سجلّ تصفّح حديث مشابه. ويعيد المتصفِّح احتساب مجموعته النموذجية بشكل دوري على جهاز المستخدِم، بدون مشاركة بيانات التصفُّح الفردية مع مورِّد المتصفِّح أو أي شخص آخر.

يمكن للمعلنين (المواقع الإلكترونية التي تدفع مقابل الإعلانات) تضمين رموز برمجية على مواقعهم الإلكترونية من أجل جمع وتوفير بيانات نموذجية لمنصاتهم لتكنولوجيا الإعلان (الشركات التي توفّر برامج وأدوات لعرض الإعلانات). على سبيل المثال، قد تتعرّف إحدى منصات تكنولوجيا الإعلان على معلومات من متجر للأحذية على الإنترنت، وتبدو المتصفحات من المجموعتَين النموذجية 1101 و1354 مهتمة بمعدات المشي لمسافات طويلة في المتجر. من المعلِنين الآخرين، تتعرّف منصة تكنولوجيا الإعلان على الاهتمامات الأخرى لهذه المجموعات النموذجية.

وبعد ذلك، يمكن للمنصة الإعلانية استخدام هذه البيانات لاختيار الإعلانات الملائمة (مثل إعلان عن أحذية المشي لمسافة طويلة من متجر الأحذية) عندما يطلب متصفّح من إحدى هذه المجموعات النموذجية صفحة من موقع إلكتروني يعرض إعلانات، مثل موقع إلكتروني إخباري.

"مبادرة حماية الخصوصية" هي سلسلة من الاقتراحات لتلبية حالات الاستخدام التابعة لجهات خارجية بدون استخدام ملفات تعريف الارتباط التابعة لجهات خارجية أو غيرها من آليات التتبّع. اطّلِع على فهم أعمق في "مبادرة حماية الخصوصية" للحصول على نظرة عامة على جميع الاقتراحات.

إذا كان لديك تعليقات على هذا الاقتراح، أنشئ مشكلة في مستودع FLoC. إذا كانت لديك ملاحظات وآراء حول تجربة Chrome مع هذا الاقتراح، يُرجى نشر ردّ على هدف التجربة.

لماذا نحتاج إلى تقنية FLoC؟

تعتمد العديد من الأنشطة التجارية على الإعلانات لجذب الزيارات إلى مواقعهم الإلكترونية، كما تموّل العديد من المواقع الإلكترونية الخاصة بالناشرين المحتوى من خلال بيع المساحة المتوفّرة للإعلانات. يفضّل المستخدمون عمومًا مشاهدة الإعلانات الملائمة والمفيدة لهم، كما تساهم الإعلانات ذات الصلة في جذب المزيد من الأنشطة التجارية للمعلنين وأرباح أكثر من المواقع الإلكترونية التي تستضيفهم. بعبارة أخرى، تكون المساحة الإعلانية أكثر قيمة عند عرض إعلانات ملائمة. وبالتالي، يؤدي اختيار الإعلانات الملائمة إلى زيادة الأرباح التي تحققها المواقع الإلكترونية التي تعرض هذه الإعلانات. وهذا يعني بدوره أن الإعلانات الملائمة تساعد في تمويل عملية إنشاء المحتوى الذي يعود بالفائدة على المستخدمين.

مع ذلك، يشعر المستخدمون بالقلق بشأن تداعيات الخصوصية للإعلانات المخصّصة، والتي تعتمد حاليًا على أساليب مثل تتبُّع ملفات تعريف الارتباط والبصمات الرقمية للأجهزة التي يمكن أن تكشف للمعلِنين أو المنصات الإعلانية عن سجلّ تصفّحك على المواقع الإلكترونية. يهدف اقتراح FLoC إلى السماح باختيار الإعلانات بطريقة تحمي الخصوصية بشكل أفضل.

ما الغرض من استخدام تقنية "التعلُّم الموحّد للمجموعات النموذجية"؟

  • يمكنك عرض الإعلانات للمستخدمين الذين تنتمي متصفِّحاتهم إلى مجموعة نموذجية تم رصد أنّهم يزورون الموقع الإلكتروني للمعلِن بشكل متكرر أو يُبدون اهتمامًا بمواضيع ذات صلة.
  • استخدِم نماذج تعلُّم الآلة لتوقّع احتمالية أن يُجري المستخدم إحالة ناجحة استنادًا إلى مجموعته النموذجية، وذلك لإبلاغ سلوك عروض أسعار مزاد الإعلانات.
  • اقترح المحتوى للمستخدمين. على سبيل المثال، لنفترض أنّ موقعًا إخباريًا لاحظ أنّ صفحة البودكاست الرياضي قد أصبحت رائجة بشكلٍ خاص لدى الزوّار من المجموعتَين 1234 و7. ويمكنهم ترشيح هذا المحتوى لزوّار آخرين من تلك المجموعات النموذجية

ما هي آلية عمل تقنية "التعلُّم الموحّد للمجموعات النموذجية"؟

يوضِّح المثال التالي الأدوار المختلفة في اختيار إعلان باستخدام تقنية "التعلُّم الموحّد للمجموعات النموذجية".

  • المعلن (شركة تدفع تكاليف الإعلانات) في هذا المثال هو بائع أحذية على الإنترنت:
    shoestore.example

  • الناشر (موقع إلكتروني يبيع مساحة إعلانية) في المثال هو موقع إخباري:
    dailynews.example

  • إنّ منصّة تكنولوجيا الإعلان (التي توفّر البرامج والأدوات لعرض الإعلانات) هي:
    adnetwork.example

مخطّط بياني يوضِّح خطوة بخطوة الأدوار المختلفة في اختيار الإعلانات وعرضه باستخدام تقنية "التعلُّم الموحّد للمجموعات النموذجية" (FLoC): تشمل هذه الخدمة كل من خدمة "التعلُّم الموحّد (FLoC)" و"المتصفِّح" و"المعلنون" و"الناشر" (لتتبُّع المجموعات النموذجية) و"تكنولوجيا الإعلانات" و"الناشر" (لعرض الإعلانات)

في هذا المثال، سمّينا المستخدمَين Yoshi وAlex. في البداية، ينتمي كِلا المتصفّحَين إلى المجموعة النموذجية نفسها، 1354.

1- خدمة "التعلُّم الموحّد للمجموعات النموذجية" (FLoC)

  1. تنشئ خدمة FLoC التي يستخدمها المتصفِّح نموذجًا رياضيًا يشتمل على آلاف "المجموعات النموذجية"، والتي سيتوافق كل منها مع آلاف متصفحات الويب ذات سجلات التصفُّح الحديثة المتشابهة. يمكنك الاطّلاع على مزيد من المعلومات حول كيفية إجراء ذلك أدناه.
  2. يتم تخصيص رقم لكل مجموعة نموذجية.

2. المتصفح

  1. من خلال خدمة "التعلُّم الموحّد لمجموعات البيانات" (FLoC)، يحصل متصفِّح YouTube على بيانات تصف نموذج "التعلُّم الموحّد للمجموعات النموذجية".
  2. ينفِّذ متصفّح Yoshi مجموعته النموذجية باستخدام خوارزمية نموذج FLoC لاحتساب المجموعة النموذجية الأكثر توافقًا مع سجلّ التصفّح الخاص بها. في هذا المثال، ستكون تلك المجموعة النموذجية 1354. يُرجى العلم بأنّ متصفّح Yoshi لا يشارك أي بيانات مع خدمة FLoC.
  3. وبالطريقة نفسها، يحسب متصفح أليكس رقم تعريف المجموعة النموذجية. ويختلف سجل التصفح لدى أليكس عن سجل يوشي، ولكنه متشابه بدرجة كافية بحيث ينتمي كلا المتصفحين إلى المجموعة 1354.

3- المعلِن: shoestore.example

  1. يزور ياسمين الموقع الإلكتروني shoestore.example.
  2. يطلب الموقع الإلكتروني من متصفّح Yoshi الاطّلاع على مجموعته النموذجية: 1354.
  3. ينظر "يوشي" إلى حذاء المشي لمسافة طويلة.
  4. يسجّل الموقع الإلكتروني أنّ أحد المتصفحات من المجموعة النموذجية 1354 أبدى اهتمامًا بأحذية المشي لمسافة طويلة.
  5. سيسجّل الموقع الإلكتروني لاحقًا اهتمامًا إضافيًا بمنتجاته من المجموعة النموذجية 1354، بالإضافة إلى المنتجات النموذجية الأخرى.
  6. يجمّع الموقع الإلكتروني بشكل دوري معلومات عن المجموعات النموذجية واهتمامات المنتجات ويشاركها مع منصته لتكنولوجيا الإعلان adnetwork.example.

الآن حان دور أليكس.

4. الناشر: dailynews.example

  1. يزور أليكس dailynews.example.
  2. يطلب الموقع الإلكتروني من متصفّح سمير تقديم مجموعته النموذجية.
  3. بعد ذلك، يقدّم الموقع الإلكتروني طلبًا للحصول على إعلان في منصّته لتكنولوجيا الإعلان، وهي adnetwork.example، ويتضمّن ذلك المجموعة النموذجية لمتصفّح أليكس: 1354.

5- منصّة تكنولوجيا الإعلان: adnetwork.example

  1. يمكن لـ adnetwork.example اختيار إعلان مناسب لـ "أليكس" من خلال دمج البيانات المتوفّرة لديه من الناشر dailynews.example والمعلن shoestore.example:
    • المجموعة النموذجية لمتصفّح أليكس (1354) والمتوفّرة من خلال dailynews.example.
    • بيانات عن المجموعات النموذجية واهتمامات المنتجات من shoestore.example: "قد تكون المتصفحات من المجموعة النموذجية 1354 مهتمة بأحذية المشي لمسافة طويلة".
  2. تختار adnetwork.example إعلانًا مناسبًا لـ أليكس: إعلان عن أحذية المشي لمسافة طويلة على shoestore.example.
  3. يعرض الموقع dailynews.example الإعلان 🥾.

من يدير الخدمة الخلفية التي تنشئ نموذج FLoC؟

يجب أن يختار كل مورّد خاص بالمتصفّح كيفية تجميع المتصفّحات في مجموعات نموذجية. ويشغّل Chrome خدمة FLoC الخاصة به، وقد تختار المتصفِّحات الأخرى تنفيذ هذه الخدمة بنهج تجميع عنقودي مختلف، وقد تشغِّل خدمتها الخاصة لإجراء ذلك.

كيف تمكّن خدمة "التعلُّم الآلي للتعلُّم الآلي" المتصفِّح من اختبار مجموعته النموذجية؟

  1. تنشئ خدمة FLoC التي يستخدمها المتصفِّح تمثيلاً رياضيًا متعدد الأبعاد لجميع سجلّات تصفُّح الويب المحتمَلة. سنسمي هذا النموذج "مساحة المجموعة النموذجية".
  2. تقسم الخدمة هذه المساحة إلى آلاف الأجزاء. ويمثل كل جزء مجموعة من الآلاف من سجلات التصفح المتشابهة. لا تستند هذه المجموعات إلى معرفة أي سجلات تصفّح فعلية، بل تستند ببساطة إلى اختيار مراكز عشوائية في "مساحة المجموعة النموذجية" أو اختصار المسافة بخطوط عشوائية.
  3. يتم تخصيص رقم مجموعة نموذجية لكل شريحة.
  4. يحصل متصفّح الويب على هذه البيانات التي تصف "المساحة النموذجية" من خدمة "التعلُّم الموحّد للمجموعات النموذجية" (FLoC).
  5. عندما يتنقّل المستخدم على الويب، يستخدم المتصفّح خوارزمية لإجراء حساب دوري على المنطقة في "مساحة المجموعة النموذجية" التي تتطابق بشكل وثيق مع سجلّ التصفّح الخاص به.
رسم تخطيطي لـ "مساحة سجلّ التصفح" التي تم إنشاؤها بواسطة خادم FLoC، ويعرض مقاطع متعددة، لكل منها رقم مجموعة نموذجية
تقسّم خدمة "التعلُّم الموحّد للمجموعات النموذجية" (FLoC) "مساحة المجموعات النموذجية" إلى آلاف المقاطع (يظهر عدد قليل فقط هنا).

هل يمكن أن تتغيّر المجموعة النموذجية للمتصفّح؟

نعم! وبالتأكيد، يمكن أن تتغيّر المجموعة النموذجية للمتصفِّح. ومن المحتمل أنّك لا تزور المواقع الإلكترونية نفسها كل أسبوع، وستعكس المجموعة النموذجية لمتصفّحك ذلك.

تمثّل المجموعة النموذجية مجموعة من نشاط التصفّح، وليست مجموعة من المستخدمين. وبشكلٍ عام، تتسق خصائص نشاط أي مجموعة نموذجية بمرور الوقت، في حين تعتبر المجموعات النموذجية مفيدة لاختيار الإعلانات لأنّها تجمع سلوكيات التصفح الأخيرة المتشابهة. ستتحرك متصفّحات الأشخاص الفرديين إلى مجموعة نموذجية وخارجها مع تغيُّر سلوك التصفُّح. في البداية، نتوقّع من المتصفّح إعادة احتساب مجموعته النموذجية كل سبعة أيام.

في المثال أعلاه، المجموعة النموذجية لمتصفّح كل من Yoshi وأليكس هي 1354. في المستقبل، قد ينتقل متصفح يوشي ومتصفّح أليكس إلى مجموعة نموذجية مختلفة إذا تغيّرت اهتماماتهما. في المثال التالي، ينتقل متصفّح يوشي إلى المجموعة النموذجية 1101 وينتقل متصفّح أليكس إلى المجموعة النموذجية 1378. ستنتقل متصفّحات المستخدمين الآخرين إلى المجموعات النموذجية وخارجها مع تغيّر اهتمامات التصفّح.

رسم تخطيطي لـ "مساحة سجلّ التصفح" التي تم إنشاؤها بواسطة خادم FLoC، ويعرض مقاطع متعددة، لكل منها رقم مجموعة نموذجية يُظهر المخطّط أنّ المتصفّحات التي تخصّ المستخدمين "يوشي" و"أليكس" ينتقلون من مجموعة نموذجية إلى أخرى، مع تغيّر اهتمامات التصفّح بمرور الوقت.
قد تتغيّر المجموعة النموذجية لمتصفّحَي Yushi وأليكس في حال تغيّر اهتماماتهما.

كيف يعمل المتصفِّح في المجموعة النموذجية؟

كما هو موضّح أعلاه، يحصل متصفّح المستخدِم على البيانات من خدمة "التعلُّم القائم على الكثافة" (FLoC) التي تصف النموذج الرياضي للمجموعات النموذجية: مساحة متعددة الأبعاد تمثّل نشاط التصفّح لجميع المستخدمين. بعد ذلك، يستخدم المتصفّح خوارزمية لتحديد المنطقة التي تتطابق بشكل أكبر من "مساحة المجموعة النموذجية" هذه (أي المجموعة النموذجية) مع سلوك التصفّح الأخير.

كيف يتم تحديد الحجم المناسب للمجموعة النموذجية من خلال تقنية "التعلُّم الموحّد (FLoC)"؟

ستتوفّر الآلاف من المتصفّحات في كل مجموعة نموذجية.

قد يكون حجم المجموعة النموذجية الأصغر أكثر فائدة لتخصيص الإعلانات، ولكن من غير المرجح أن يوقف تتبُّع المستخدمين، والعكس صحيح. يجب أن تفصل آلية تخصيص المتصفّحات للمجموعات النموذجية بين الخصوصية والفائدة. تستخدم "مبادرة حماية الخصوصية" أسلوب عدم الهوية k للسماح للمستخدم "بالإخفاء بين الحشود". وتكون المجموعة النموذجية مجهولة المصدر إذا تمت مشاركتها بواسطة ألف مستخدم على الأقل. وكلما زاد الرقم التصنيفي، زاد الحفاظ على الخصوصية للمجموعة.

هل يمكن استخدام تقنية "التعلُّم الموحّد للمجموعات النموذجية" (FLoC) لتجميع الأشخاص بناءً على فئات إعلانية حساسة؟

تم تصميم خوارزمية التجميع العنقودي المستخدمة لإنشاء نموذج المجموعة النموذجية لـ FLoC لتقييم ما إذا كان من الممكن ربط مجموعة نموذجية بالفئات الإعلانية الحساسة، بدون معرفة سبب حساسية إحدى الفئات. وسيتم حظر المجموعات النموذجية التي قد تكشف عن فئات إعلانية حساسة، مثل العِرق أو النشاط الجنسي أو السجلّ الطبي. بتعبير آخر، عند تدريب مجموعته النموذجية، سيختار المتصفّح فقط من بين المجموعات النموذجية التي لن تكشف عن الفئات الإعلانية الحساسة.

هل تقنية "تعلُّم الآلة" (FLoC) هي طريقة أخرى لتصنيف المستخدمين على الإنترنت؟

باستخدام تقنية FLoC، سينتمي متصفّح المستخدم إلى واحدة من آلاف المجموعات النموذجية إلى جانب الآلاف من متصفّحات المستخدمين الآخرين. على عكس ملفات تعريف الارتباط التابعة لجهات خارجية وآليات الاستهداف الأخرى، تكشف ميزة "التعلُّم الموحّد للمجموعات النموذجية" (FLoC) فقط المجموعة النموذجية التي تضم متصفّح المستخدم، وليس رقم تعريف مستخدم فردي. ولكنه لا يتيح للآخرين تمييز فرد ضمن المجموعة النموذجية. بالإضافة إلى ذلك، يتم الاحتفاظ بمعلومات حول نشاط التصفّح التي تُستخدَم لدراسة المجموعة النموذجية للمتصفِّح محلية على المتصفح أو الجهاز، ولا يتم تحميلها في مكان آخر. قد يستفيد المتصفِّح أيضًا من طرق أخرى لإخفاء الهوية، مثل الخصوصية التفاضلية.

هل يجب على مواقع الويب المشاركة ومشاركة المعلومات؟

سيكون بإمكان المواقع الإلكترونية تفعيل ميزة "التعلُّم الموحّد للمجموعات النموذجية" (FLoC) أو إيقافها، لذا ستتمكن المواقع الإلكترونية التي تتناول مواضيع حسّاسة من منع تضمين الزيارات إليها. لتوفير حماية إضافية، سيقيّم التحليل الذي تجريه خدمة "التعلُّم الموحّد للمجموعات النموذجية" (FLoC) ما إذا كانت المجموعة النموذجية قد تكشف عن معلومات حساسة حول المستخدمين بدون معرفة سبب حساسية هذه المجموعة النموذجية. إذا كان من الممكن أن تمثّل المجموعة النموذجية عددًا أكبر من المعتاد من المستخدمين الذين يزورون مواقع إلكترونية ضمن فئة إعلانية حساسة، ستتم إزالة هذه المجموعة النموذجية بالكامل. تُعد الحالة المالية السلبية والصحة العقلية من بين الفئات الحساسة التي يغطيها هذا التحليل.

يمكن للمواقع الإلكترونية استبعاد صفحة من عملية احتساب "التعلُّم الموحّد للمجموعات النموذجية" (FLoC) من خلال ضبط العنوان Permissions-Policy interest-cohort=() لتلك الصفحة. بالنسبة إلى الصفحات التي لم يتم استبعادها، سيتم تضمين زيارة صفحة في عملية احتساب FLoC في المتصفّح في حال استخدام document.interestCohort() على الصفحة. خلال التجربة الحالية لتحديد المصدر بالاستناد إلى تقنية "التعلُّم الموحّد للمجموعات النموذجية"، سيتم أيضًا تضمين صفحة في العملية الحسابية إذا اكتشف Chrome أنّ الصفحة تحمِّل الإعلانات أو الموارد ذات الصلة بالإعلانات. (توضح ميزة وضع علامات الإعلانات في Chromium طريقة عمل آلية اكتشاف الإعلانات في Chrome).

إنّ الصفحات التي يتم عرضها من عناوين IP الخاصة، مثل صفحات الإنترانت، لن تكون جزءًا من عملية حساب "التعلُّم الموحّد للمجموعات النموذجية" (FLoC).

كيف تعمل واجهة برمجة تطبيقات JavaScript لـ FLoC؟

إنّ واجهة برمجة التطبيقات FLoC بسيطة للغاية، فهي مجرد طريقة واحدة تعرض وعدًا يؤدّي إلى عنصر يوفّر المجموعة النموذجية id وversion:

const { id, version } = await document.interestCohort();
console.log('FLoC ID:', id);
console.log('FLoC version:', version);

تظهر بيانات المجموعة النموذجية المتاحة على النحو التالي:

{
  id: "14159",
  version: "chrome.2.1"
}

تتيح القيمة version للمواقع الإلكترونية التي تستخدم تقنية "التعلُّم الموحّد لمجموعات البيانات" معرفة المتصفِّح ونموذج "التعلُّم الموحّد للمجموعات النموذجية" الذي يشير إليه رقم تعريف المجموعة النموذجية. كما هو موضّح أدناه، سيتم رفض الوعد الذي يعرضه document.interestCohort() في حال عدم السماح بإذن interest-cohort.

هل يمكن للمواقع الإلكترونية إلغاء تضمينها في حساب FLoC؟

تتيح سياسة الأذونات interest-cohort للمواقع الإلكترونية تقديم بيان بأنّه لا يريد أن يتم تضمينه في قائمة المواقع الإلكترونية الخاصة بالمستخدمين الذين يمكن احتساب مجموعة نموذجية منها. ستكون السياسة allow تلقائيًا. سيتم رفض الوعد الذي يعرضه document.interestCohort() في حال استخدام إذن interest-cohort غير مسموح به. إذا لم يكن الإطار الرئيسي يملك إذن interest-cohort، لن يتم تضمين زيارة الصفحة في حساب المجموعة النموذجية للاهتمامات.

على سبيل المثال، يمكن لموقع إلكتروني إيقاف جميع عمليات احتساب المجموعة النموذجية لـ FLoC من خلال إرسال عنوان استجابة HTTP التالي:

  Permissions-Policy: interest-cohort=()

هل يمكن للمستخدم منع المواقع الإلكترونية من الحصول على مجموعة "التعلُّم الموحّد للمجموعات النموذجية" (FLoC) على المتصفِّح؟

إذا أوقف أحد المستخدمين "مبادرة حماية الخصوصية" في chrome://settings/privacySandbox، لن يوفّر المتصفّح المجموعة النموذجية للمستخدم عندما يُطلب منها ذلك عبر JavaScript، بل سيتم رفض الوعود التي يعرضها "document.interestCohort()".

كيف يمكنني تقديم اقتراحات أو تقديم ملاحظات؟

إذا كانت لديك تعليقات على واجهة برمجة التطبيقات، عليك إنشاء مشكلة في مستودع FLoC Explainer.

التعرف على المزيد

تصوير ريس كنتيش على Unسبلاش