FLoC は、個々のユーザーの閲覧行動を共有せずに広告選択を可能にします。
FLoC は、インタレスト ベースの広告選択のためのプライバシー保護メカニズムを提供します。
ユーザーがウェブ上を移動すると、ブラウザは FLoC アルゴリズムを使用して「インタレスト コホート」を算出します。このコホートは、最近の閲覧履歴が類似する何千ものブラウザでも同様です。ブラウザは、個々の閲覧データをブラウザ ベンダーや第三者と共有することなく、ユーザーのデバイス上で定期的にコホートを再計算します。
広告主（広告に料金を支払うサイト）は、コホートデータを収集してアドテック プラットフォーム（広告を配信するためのソフトウェアとツールを提供する企業）に提供するために、独自のウェブサイトにコードを含めることができます。たとえば、アドテック プラットフォームは、コホート 1101 と 1354 のブラウザが、そのショップのハイキング用品に関心を持っていると思われるオンライン シューズ ショップから学習することがあります。他の広告主から、アドテック プラットフォームは、そのコホートの他の興味 / 関心を学習します。
その後、コホートのブラウザが広告を表示するサイトのページ（ニュースサイトなど）をリクエストしたときに、広告プラットフォームはこのデータを使用して関連性の高い広告（靴屋のハイキング ブーツの広告など）を選択できます。
プライバシー サンドボックスは、サードパーティの Cookie やその他のトラッキング メカニズムを使用せずに、サードパーティのユースケースに対応するための提案をまとめたものです。すべての提案の概要については、プライバシー サンドボックスの詳細をご覧ください。
この提案についてコメントがある場合は、FLoC Explainer リポジトリで問題を作成してください。この提案に関する Chrome のテストについてフィードバックがある場合は、[Intent to Experiment] に返信を投稿してください。
FLoC が必要な理由
多くの企業は、広告によってサイトへのトラフィックを増やしています。多くのパブリッシャーのウェブサイトでは、広告枠を販売することでコンテンツに資金を投じています。ユーザーは一般的に、自分にとって関連性が高く有用な広告を好みます。また、関連性の高い広告は、広告主にとってより多くのビジネスをもたらし、広告をホストするウェブサイトの収益にもつながります。つまり 関連性の高い広告を表示すると 広告スペースの価値は高まりますしたがって、関連性の高い広告を選択すると、広告をサポートするウェブサイトの収益は増加します。つまり、ユーザーにとって有益なコンテンツ制作の資金を、関連性の高い広告から得られます。
しかし、カスタマイズされた広告のプライバシーへの影響については懸念があります。こうした広告は現在、サイト間の閲覧履歴を広告主や広告プラットフォームに公開できる Cookie のトラッキングやデバイスのフィンガープリントなどの技術に依存しています。FLoC の提案は、プライバシーをより適切に保護する方法で広告選択を可能にすることを目的としています。
FLoC はどのような用途に使用できますか？
- 広告主のサイトを頻繁に訪問していることが確認されているコホート、または関連トピックに関心を示しているブラウザに属するユーザーに広告を表示します。
- 機械学習モデルを使用して、コホートに基づいてユーザーがコンバージョンに至る確率を予測し、広告オークションの入札動作に活かします。
- ユーザーにコンテンツをおすすめする。たとえば、ニュースサイトで、スポーツのポッドキャスト ページがコホート 1234 と 7 の訪問者に特に人気になっているとします。そのコホートの訪問者におすすめコンテンツとしておすすめできます。
FLoC の仕組み
以下の例は、FLoC を使用して広告を選択する際のさまざまな役割を示しています。
この例の広告主（広告料金を支払う企業）はオンラインの靴小売業者です。
shoestore.exampleこの例のニュース メディア（広告スペースを販売するサイト）は、ニュースサイトです。
dailynews.exampleアドテック プラットフォーム（広告を配信するためのソフトウェアとツールを提供）は次のとおりです。
adnetwork.example
この例では、ユーザーを Yoshi、Alex と呼んでいます。最初は両方のブラウザが同じコホート（1, 354）に 属しています
1. FLoC サービス
- ブラウザで使用される FLoC サービスは、何千もの「コホート」を持つ数学モデルを作成します。各コホートは、類似した最近の閲覧履歴を持つ何千ものウェブブラウザに対応します。この仕組みについて詳しくは、下記をご覧ください。
- 各コホートには番号が付けられます。
2. 参照者
- ヨシのブラウザは FLoC サービスから FLoC モデルを記述したデータを取得します。
- Yoshi のブラウザは、FLoC モデルのアルゴリズムを使用してコホートを計算し、自身の閲覧履歴に最も近いコホートを計算します。この例では、コホート 1354 です。Yoshi のブラウザは FLoC サービスとデータを共有しません。
- 同様に、Alex のブラウザでもコホート ID が計算されます。Alex の閲覧履歴は Yoshi の閲覧履歴とは異なりますが、どちらのブラウザもコホート 1354 に属するほど類似しています。
3.広告主: shoestore.example
- ヨシさんは shoestore.example にアクセスします。
- このサイトは、Yoshi のブラウザにコホート 1354 の情報を要求します。
- ハイキング ブーツを見ているヨシ。
- このサイトには、コホート 1354 のブラウザがハイキング ブーツに関心を示したことが記録されています。
- その後、コホート 1354 や他のコホートから商品へのさらなる関心を記録しています。
- このサイトでは、コホートとプロダクトへの関心に関する情報を定期的に集計し、アドテック プラットフォーム adnetwork.example と共有しています。
次はアレックスの番です。
4. ニュース メディア: dailynews.example
- アレックスさんは dailynews.example にアクセスしました。
- サイトはアレックスのブラウザにコホートを照会します。
- その後、サイトはアドテック プラットフォーム adnetwork.example に広告をリクエストします。Alex のブラウザのコホート: 1354 を含みます。
5. アドテック プラットフォーム: adnetwork.example
- adnetwork.example は、パブリッシャー dailynews.example と広告主 shoestore.example のデータを組み合わせることで、Alex に適した広告を選択できます。
- Alex のブラウザのコホート（1354）は dailynews.example から提供されます。
- shoestore.example からのコホートと商品への関心に関するデータ: 「コホート 1354 のユーザーはハイキング ブーツに関心を持っている可能性があります」
- adnetwork.example は、アレックスさんに適した広告（shoestore.example 上のハイキング ブーツの広告）を選択します。
- dailynews.example で広告 🥾? を表示する
FLoC モデルを作成するバックエンド サービスを実行するのは誰ですか。
どのブラウザ ベンダーも、ブラウザをコホートにグループ化する方法を独自に選択する必要があります。Chrome は独自の FLoC サービスを実行しています。他のブラウザでは、別のクラスタリング アプローチで FLoC を実装し、独自のサービスを実行する場合があります。
FLoC サービスでは、ブラウザがどのようにコホートを算出できますか？
- ブラウザで使用される FLoC サービスは、可能性のあるすべてのウェブ閲覧履歴の多次元数学的表現を作成します。このモデルを「コホート空間」と呼びます。
- このサービスは、この空間を数千のセグメントに分割します。各セグメントは、何千もの類似する閲覧履歴のクラスタを表します。こうしたグループ化は、実際の閲覧履歴に基づくものではなく、「コホート空間」内のランダムな中心の選択、またはランダムな行でスペースを切り詰めることに基づいて行われます。
- 各セグメントにはコホート番号が割り当てられます。
- ウェブブラウザは、FLoC サービスから「コホート空間」を記述するこのデータを取得します。
- ユーザーがウェブ上を移動すると、ブラウザはアルゴリズムを使用して、自身の閲覧履歴に最も近い「コホート空間」内の領域を定期的に計算します。
ブラウザのコホートは変更される可能性がありますか？
正解です。ブラウザのコホートは確実に変わる可能性があります。毎週同じウェブサイトにアクセスする可能性は低いかもしれませんが、ブラウザのコホートにはそれが反映されます。
コホートはユーザーの集合ではなく、閲覧アクティビティのクラスタを表します。一般的に、コホートのアクティビティ特性は経時的に一貫しています。また、最近の閲覧行動がグループ化されるため、コホートは広告の選択に役立ちます。個々のユーザーのブラウザは、閲覧行動の変化に応じてコホート内を出入りします。最初は、ブラウザは 7 日ごとにコホートを再計算します。
上記の例では、Yoshi と Alex のブラウザのコホートはどちらも 1354 です。今後、Yoshi のブラウザと Alex のブラウザは、興味 / 関心が変化した場合、別のコホートに移行する可能性があります。以下の例では、Yoshi のブラウザはコホート 1101、Alex のブラウザはコホート 1378 です。他のユーザーのブラウジング インタレストの変化に伴って、ユーザーのブラウザのコホートから外れるようになります。
ブラウザはコホートをどのように割り出していますか？
前述のように、ユーザーのブラウザは、コホートの数学モデル（すべてのユーザーの閲覧アクティビティを表す多次元空間）を記述するデータを FLoC サービスから取得します。ブラウザはアルゴリズムを使用して、この「コホート空間」のどの地域（どのコホート）が自身の最近の閲覧行動に最も近いかを判断します。
FLoC では、適切なサイズのコホートをどのように算出していますか？
各コホートには数千のブラウザが登録されます。
コホートのサイズが小さいほど広告のパーソナライズには役立ちますが、ユーザーのトラッキングが停止する可能性は低くなります。その逆も同様です。ブラウザをコホートに割り当てるメカニズムでは、プライバシーとユーティリティのトレードオフを考慮する必要があります。プライバシー サンドボックスは k-匿名性を使用して、ユーザーが「群衆の中に隠れる」ことを可能にします。コホートは、少なくとも k 人のユーザーによって共有されている場合、k-匿名になります。k 値が大きいほど、コホートのプライバシー保護が強化されます。
FLoC を使用して、デリケートなカテゴリに基づいてユーザーをグループ化することはできますか？
FLoC コホートモデルの構築に使用されるクラスタリング アルゴリズムは、カテゴリがデリケートなカテゴリである理由を学習することなく、コホートがデリケートなカテゴリと相関しているかどうかを評価するように設計されています。人種、性、病歴などのデリケートなカテゴリを示す可能性のあるコホートはブロックされます。つまり、コホートを算出する際、ブラウザはデリケートなカテゴリが表示されないコホート間のみを選択します。
FLoC は、オンラインのユーザーを分類するもう 1 つの方法にすぎませんか？
FLoC では、ユーザーのブラウザと、その他の数千ものユーザーのブラウザが、数千ものコホートのいずれかに分類されます。サードパーティ Cookie などのターゲティング メカニズムとは異なり、FLoC では、個々のユーザー ID ではなく、ユーザーのブラウザが属するコホートのみが提示されます。コホート内の個人を区別することはできませんまた、ブラウザのコホートを割り出すために使用される閲覧アクティビティに関する情報は、ブラウザまたはデバイス上でローカルに保存され、他の場所にアップロードされることはありません。ブラウザは、差分プライバシーなどの他の匿名化方法をさらに活用する場合があります。
ウェブサイトは参加して情報を共有する必要がありますか？
ウェブサイトは FLoC をオプトインまたはオプトアウトできるようになるため、デリケートなトピックに関するサイトは、サイトへのアクセスが FLoC の計算に含まれないようにできます。追加の保護として、FLoC サービスによる分析では、コホートが機密である理由を知ることなく、コホートによってユーザーに関する機密情報が漏洩する可能性があるかどうかが評価されます。デリケートなカテゴリのサイトにアクセスするユーザーが通常よりも多いコホートがある場合、そのコホート全体が削除されます。この分析の対象となるデリケートなカテゴリには、厳しい経済状況やメンタルヘルスが含まれます。
ウェブサイトは、そのページに Permissions-Policy ヘッダー interest-cohort=() を設定することで、ページを FLoC の計算から除外できます。除外されていないページについては、ページで document.interestCohort() が使用されている場合はページ訪問がブラウザの FLoC 計算に含まれます。現在の FLoC オリジン トライアルでは、広告または広告関連のリソースが読み込まれるページが Chrome で検出された場合、そのページも計算に含まれます。（Chromium の広告タグの設定では、Chrome の広告検出メカニズムの仕組みについて説明しています）。
イントラネット ページなどのプライベート IP アドレスから配信されるページは、FLoC の計算には含まれません。
FLoC JavaScript API の仕組み
FLoC API は非常にシンプルです。コホート id と version を提供するオブジェクトに解決される Promise を返す単一のメソッドです。
const { id, version } = await document.interestCohort();
console.log('FLoC ID:', id);
console.log('FLoC version:', version);
利用可能なコホートデータは次のとおりです。
{
id: "14159",
version: "chrome.2.1"
}
version 値により、FLoC を使用しているサイトは、コホート ID が参照するブラウザと FLoC モデルを認識できます。以下で説明するように、document.interestCohort() によって返される Promise は、interest-cohort 権限が許可されていないフレームで拒否されます。
ウェブサイトは FLoC の計算から除外できますか？
interest-cohort 権限ポリシーを使用すると、サイトはコホート計算のためにユーザーのサイトリストに含めないことを宣言できます。このポリシーはデフォルトで allow です。
document.interestCohort() から返される Promise は、interest-cohort 権限を許可しないフレームで拒否されます。メインフレームに interest-cohort 権限がない場合、ページ訪問数はインタレスト コホートの計算に含まれません。
たとえば、サイトで次の HTTP レスポンス ヘッダーを送信することで、すべての FLoC コホート計算をオプトアウトできます。
Permissions-Policy: interest-cohort=()
ユーザーは、サイトがブラウザの FLoC コホートを取得しないようにできますか？
ユーザーが chrome://settings/privacySandbox でプライバシー サンドボックスを無効にした場合、ブラウザは JavaScript でユーザーのコホートを求めたときに、ユーザーのコホートを提供しません。つまり、document.interestCohort() から返される Promise は拒否されます。
提案やフィードバックはどのように行うのですか？
API に関するコメントがある場合は、FLoC Explainer リポジトリで問題を作成してください。
補足説明
写真撮影: Rhys Kentish（Unsplash）