FLoC은 개별 사용자의 탐색 행동을 공유하지 않고도 광고를 선택할 수 있게 해줍니다.
FLoC은 관심 기반 광고 선택을 위한 개인 정보 보호 메커니즘을 제공합니다.
사용자가 웹을 탐색할 때 브라우저는 FLoC 알고리즘을 사용하여 '관심 동질 집단'을 찾습니다. 이 동질 집단은 최근 방문 기록이 비슷한 수천 개의 브라우저에서 동일합니다. 브라우저는 개별 인터넷 사용 기록을 브라우저 공급업체 또는 다른 사람과 공유하지 않고 사용자 기기에서 주기적으로 동질 집단을 다시 계산합니다.
광고주 (광고 비용을 지불하는 사이트)는 자체 웹사이트에 코드를 포함하여 광고 기술 플랫폼 (광고 제공을 위한 소프트웨어와 도구를 제공하는 회사)에 사용자 집단 데이터를 수집하고 제공할 수 있습니다. 예를 들어 광고 기술 플랫폼은 온라인 신발 매장으로부터 1101 및 1354 동질 집단의 브라우저가 매장의 하이킹 장비에 관심이 있는 것으로 보인다는 것을 학습할 수 있습니다. 광고 기술 플랫폼은 다른 광고주로부터 이러한 동질 집단의 다른 관심분야를 학습합니다.
이어서 광고 플랫폼은 이 사용자 집단 중 하나의 브라우저가 광고를 표시하는 사이트(예: 뉴스 웹사이트)의 페이지를 요청할 때 이 데이터를 사용하여 관련성 있는 광고(예: 신발 가게의 하이킹 부츠 광고)를 선택할 수 있습니다.
개인 정보 보호 샌드박스는 서드 파티 쿠키 또는 기타 추적 메커니즘 없이 서드 파티 사용 사례를 만족시키기 위한 일련의 제안입니다. 모든 제안에 관한 개요는 개인 정보 보호 샌드박스 자세히 알아보기를 참고하세요.
이 제안서에 관한 의견이 있으면 FLoC Explainer 저장소에서 문제를 생성하세요. 이 제안을 사용한 Chrome의 실험에 관한 의견이 있다면 의도 실험에 답변을 게시하세요.
FLoC이 필요한 이유는 무엇인가요?
많은 비즈니스가 사이트 트래픽을 유도하기 위해 광고에 의존하며, 많은 게시자 웹사이트에서는 광고 인벤토리를 판매하여 콘텐츠 자금을 조달합니다. 사용자는 일반적으로 자신과 관련이 있고 유용한 광고를 선호하며, 관련성 있는 광고는 광고주에게 더 많은 비즈니스 기회를 제공하고 광고를 호스팅하는 웹사이트에서 더 많은 수익을 얻을 수 있게 해 줍니다. 즉, 광고 공간은 관련성 있는 광고를 게재할 때 더 큰 가치를 지닙니다. 따라서 관련성 있는 광고를 선택하면 광고 지원 웹사이트에서 수익이 증가합니다. 이는 곧 관련 광고를 통해 사용자에게 도움이 되는 콘텐츠 제작 비용을 마련하는 데 도움이 됩니다.
하지만 현재는 사이트 전체의 방문 기록을 광고주 또는 광고 플랫폼에 공개해 주는 쿠키 및 기기 디지털 지문 수집과 같은 기술을 사용하는 맞춤 광고가 개인 정보 보호에 미치는 영향에 대해 우려하는 경우가 많습니다. FLoC 제안서의 목표는 개인 정보를 더 안전하게 보호하는 방식으로 광고 선택을 허용하는 것입니다.
FLoC은 어떤 용도로 사용할 수 있나요?
- 광고주의 사이트를 자주 방문하거나 관련 주제에 관심을 보이는 사용자 집단에 속한 브라우저의 사용자에게 광고를 게재합니다.
- 머신러닝 모델을 사용하여 동질 집단을 기준으로 사용자의 전환 가능성을 예측하고 광고 입찰 동작에 영향을 미칩니다.
- 사용자에게 콘텐츠를 추천합니다. 예를 들어 뉴스 사이트에서 스포츠 팟캐스트 페이지가 동질 집단 1234와 7의 방문자에게 특히 인기를 얻었음을 발견했다고 가정해 보겠습니다. 이 사용자 집단의 다른 방문자에게 이 콘텐츠를 추천할 수 있습니다.
FLoC은 어떻게 작동하나요?
아래 예시에서는 FLoC을 사용하여 광고를 선택할 때 다양한 역할을 설명합니다.
이 예에서 광고주 (광고 비용을 지불하는 회사)는 온라인 신발 소매업체입니다.
shoestore.example이 예에서 게시자 (광고 공간을 판매하는 사이트)는 뉴스 사이트입니다.
dailynews.example광고 기술 플랫폼 (광고 게재를 위한 소프트웨어 및 도구 제공)는 다음과 같습니다.
adnetwork.example
이 예에서는 사용자를 Yoshi와 Alex라고 했습니다. 처음에 두 브라우저는 모두 동일한 동질 집단(1354)에 속합니다.
1. FLoC 서비스
- 브라우저에서 사용하는 FLoC 서비스는 수천 개의 '동질 집단'이 포함된 수학적 모델을 만듭니다. 각 '동질 집단'은 유사한 최근 방문 기록이 있는 수천 개의 웹브라우저에 해당합니다. 작동 방식에 대한 자세한 내용은 아래를 참조하세요.
- 각 동질 집단에 숫자가 지정됩니다.
2. 탐색자
- FLoC 서비스에서 요시의 브라우저는 FLoC 모델을 설명하는 데이터를 가져옵니다.
- 요시의 브라우저는 FLoC 모델의 알고리즘을 사용하여 동질 집단을 파악하고, 어느 동질 집단이 자체 방문 기록에 가장 밀접하게 해당하는지 계산합니다. 이 예에서는 사용자 집단 1354가 됩니다. Yoshi의 브라우저는 FLoC 서비스와 데이터를 공유하지 않습니다.
- 같은 방법으로 알렉스의 브라우저도 동질 집단 ID를 계산합니다. Alex의 방문 기록은 Yoshi의 브라우저와 다르지만 두 브라우저가 모두 동질 집단 1354에 속할 정도로 유사합니다.
3. 광고주: shoestore.example
- Yoshi가 shoestore.example을 방문합니다.
- 사이트에서 요시의 브라우저에 동질 집단 1354를 묻습니다.
- 하이킹 부츠를 바라보는 요시
- 이 사이트에는 1354년 동질 집단의 브라우저가 하이킹 부츠에 관심을 보인 것으로 기록되어 있습니다.
- 이 사이트는 나중에 사용자 집단 1354와 다른 동질 집단의 제품에 대한 추가 관심도를 기록합니다.
- 이 사이트에서는 동질 집단 및 제품 관심분야에 관한 정보를 주기적으로 집계하고 광고 기술 플랫폼 adnetwork.example과 공유합니다.
이제 알렉스 차례입니다.
4. 게시자: dailynews.example
- 알렉스가 dailynews.example에 방문합니다.
- 사이트에서 알렉스의 브라우저에 동질 집단을 확인합니다.
- 그런 다음 사이트에서 알렉스의 브라우저의 동질 집단 1354가 포함된 광고 기술 플랫폼 adnetwork.example에 광고를 요청합니다.
5. 광고 기술 플랫폼: adnetwork.example
- adnetwork.example은 게시자 dailynews.example 및 광고주 shoestore.example에서 확보한 데이터를 조합하여 알렉스에게 적합한 광고를 선택할 수 있습니다.
- dailynews.example에서 제공한 알렉스의 브라우저 동질 집단 (1354)
- shoestore.example의 동질 집단 및 제품 관심분야 데이터: '사용자 집단 1354의 브라우저가 하이킹 부츠에 관심을 가질 수 있음'
- adnetwork.example에서 알렉스에게 적합한 광고, 즉 shoestore.example의 하이킹 부츠 광고를 선택합니다.
- dailynews.example는 광고 🥾를 표시합니다.
FLoC 모델을 만드는 백엔드 서비스는 누가 실행하나요?
모든 브라우저 공급업체는 브라우저를 동질 집단으로 그룹화하는 방법을 자체적으로 선택해야 합니다. Chrome은 자체 FLoC 서비스를 실행합니다. 다른 브라우저는 다른 클러스터링 접근 방식으로 FLoC을 구현할 수 있으며 이를 위해 자체 서비스를 실행합니다.
FLoC 서비스는 브라우저에서 동질 집단을 파악하는 데 어떻게 도움이 되나요?
- 브라우저에서 사용하는 FLoC 서비스는 모든 잠재적인 웹 방문 기록을 다차원 수학적으로 표현합니다. 이 모델을 '코호트 공간'이라고 하겠습니다.
- 서비스는 이 공간을 수천 개의 세그먼트로 나눕니다. 각 세그먼트는 수천 개의 유사한 방문 기록 클러스터를 나타냅니다. 이러한 그룹은 실제 방문 기록을 아는 것이 아니라 단순히 '코호트 공간'에서 임의의 중심을 선택하거나 임의의 줄로 공간을 잘라내는 데 기반합니다.
- 각 세그먼트에는 동질 집단 번호가 부여됩니다.
- 웹브라우저는 FLoC 서비스에서 '동질 집단 공간'을 설명하는 이 데이터를 가져옵니다.
- 사용자가 웹을 탐색할 때 브라우저는 알고리즘을 사용하여 자체 방문 기록에 가장 근접한 '동질 집단 공간'에서 영역을 주기적으로 계산합니다.
브라우저의 동질 집단이 변경될 수 있나요?
정답입니다. 브라우저의 동질 집단은 바뀔 수 있습니다. 매주 같은 웹사이트를 방문하지 않을 것이며 브라우저의 사용자 집단에 이를 반영합니다.
동질 집단은 사용자 그룹이 아니라 탐색 활동 클러스터를 나타냅니다. 동질 집단의 활동 특성은 일반적으로 시간이 지남에 따라 일관되며 동질 집단은 유사한 최근 탐색 행동을 그룹화하므로 광고 선택에 유용합니다. 각 사용자의 브라우저는 탐색 동작이 변경됨에 따라 동질 집단 안팎으로 이동합니다. 처음에는 브라우저에서 7일마다 동질 집단을 다시 계산해야 합니다.
위 예에서 요시와 알렉스의 브라우저의 동질 집단은 모두 1354입니다. 향후 관심분야가 바뀌면 Yoshi의 브라우저와 Alex의 브라우저가 다른 동질 집단으로 이동할 수 있습니다. 아래 예에서 Yoshi의 브라우저는 동질 집단 1101로 이동하고 Alex의 브라우저는 동질 집단 1378로 이동합니다. 다른 사용자의 브라우저는 탐색 관심분야가 바뀌면서 동질 집단 안팎으로 이동합니다.
브라우저는 동질 집단을 어떻게 파악하나요?
위에서 설명한 것처럼 사용자의 브라우저는 FLoC 서비스에서 데이터를 가져옵니다. 이 모델은 동질 집단의 수학 모델(모든 사용자의 탐색 활동을 나타내는 다차원 공간)을 설명합니다. 그런 다음 브라우저는 알고리즘을 사용하여 이 '동질 집단 공간'의 어느 영역(즉, 동질 집단)이 최근의 탐색 동작과 가장 근접하게 일치하는지 파악합니다.
FLoC은 동질 집단의 적절한 규모를 어떻게 결정하나요?
각 동질 집단에 수천 개의 브라우저가 있습니다.
동질 집단 크기가 작을수록 광고를 맞춤설정하는 데는 유용할 수 있지만 사용자 추적을 중지할 가능성이 낮으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 동질 집단에 브라우저를 할당하는 메커니즘은 개인 정보 보호와 유용성 간의 균형을 맞춰야 합니다. 개인 정보 보호 샌드박스는 k-익명성을 사용하여 사용자가 '군중 속에 숨길' 수 있도록 합니다. 동질 집단은 k명 이상의 사용자가 공유하는 경우 k-익명성이 됩니다. k 수가 클수록 동질 집단의 개인 정보가 더 잘 보호됩니다.
FLoC을 사용하여 민감한 카테고리를 기준으로 사용자를 그룹화할 수 있나요?
FLoC 동질 집단 모델을 구성하는 데 사용되는 클러스터링 알고리즘은 카테고리가 민감한 이유를 학습하지 않고도 동질 집단이 민감한 카테고리와 상관관계가 있는지 여부를 평가하도록 설계되었습니다. 인종, 성적 취향, 의료 기록과 같은 민감한 카테고리를 공개할 수 있는 동질 집단은 차단됩니다. 즉, 동질 집단을 분석할 때 브라우저는 민감한 카테고리를 표시하지 않는 동질 집단만 선택합니다.
FLoC은 온라인에서 사용자를 분류하는 또 다른 방법인가요?
FLoC을 사용하면 사용자의 브라우저는 수천 개의 다른 사용자 브라우저와 함께 수천 개의 동질 집단 중 하나에 속하게 됩니다. 서드 파티 쿠키 및 기타 타겟팅 메커니즘과 달리 FLoC은 개별 사용자 ID가 아닌 사용자의 브라우저가 속한 동질 집단만 표시합니다. 이렇게 해도 다른 사람이 동질 집단 내에서 개인을 구분할 수는 없습니다. 또한 브라우저의 동질 집단을 파악하는 데 사용되는 탐색 활동에 관한 정보는 브라우저나 기기에서 로컬로 유지되며 다른 곳에 업로드되지 않습니다. 브라우저는 개인 정보 차등 보호와 같은 다른 익명처리 방법을 추가로 활용할 수 있습니다.
웹사이트가 참여해야 하고 정보를 공유해야 하나요?
웹사이트에서 FLoC을 선택하거나 선택 해제할 수 있으므로 민감한 주제에 관한 사이트의 경우 사이트 방문이 FLoC 계산에 포함되지 않도록 할 수 있습니다. 추가적인 보호 조치로, FLoC 서비스는 해당 동질 집단이 민감한 이유를 파악하지 않고 동질 집단이 사용자에 관한 민감한 정보를 공개할 수 있는지 여부를 평가합니다. 특정 동질 집단이 민감한 카테고리의 사이트를 방문하는 일반 사용자 수보다 많은 경우 해당 동질 집단 전체가 삭제됩니다. 부정적인 재정 상태와 정신 건강은 이 분석에서 다루는 민감한 카테고리에 속합니다.
웹사이트는 페이지의 Permissions-Policy 헤더 interest-cohort=()를 설정하여 FLoC 계산에서 페이지를 제외할 수 있습니다. 제외되지 않은 페이지의 경우 document.interestCohort()가 페이지에서 사용되면 페이지 방문이 브라우저의 FLoC 계산에 포함됩니다. 현재 FLoC 오리진 트라이얼 기간에는 Chrome에서 페이지가 광고 또는 광고 관련 리소스를 로드하는 것을 감지하면 페이지가 계산에 포함됩니다.
(Chromium의 광고 태그에서는 Chrome의 광고 감지 메커니즘이 작동하는 방식을 설명합니다.)
인트라넷 페이지와 같이 비공개 IP 주소에서 제공되는 페이지는 FLoC 계산에 포함되지 않습니다.
FLoC JavaScript API는 어떻게 작동하나요?
FLoC API는 매우 간단합니다. 동질 집단 id 및 version를 제공하는 객체로 확인되는 프로미스를 반환하는 단일 메서드일 뿐입니다.
const { id, version } = await document.interestCohort();
console.log('FLoC ID:', id);
console.log('FLoC version:', version);
제공되는 동질 집단 데이터는 다음과 같습니다.
{
id: "14159",
version: "chrome.2.1"
}
version 값을 사용하면 FLoC을 사용하는 사이트에서 동질 집단 ID가 참조하는 브라우저와 FLoC 모델을 알 수 있습니다. 아래 설명과 같이 document.interestCohort()에서 반환하는 프로미스는 interest-cohort 권한이 허용되지 않은 프레임에서 거부됩니다.
웹사이트에서 FLoC 계산에 포함되지 않도록 거부할 수 있나요?
interest-cohort 권한 정책을 사용하면 사이트에서 동질 집단 계산을 위해 사용자의 사이트 목록에 포함하고 싶지 않다고 선언할 수 있습니다. 정책은 기본적으로 allow입니다.
document.interestCohort()에서 반환된 프로미스는 interest-cohort 권한이 허용되지 않는 모든 프레임에서 거부됩니다. 메인 프레임에 interest-cohort 권한이 없으면 페이지 방문이 관심분야 동질 집단 계산에 포함되지 않습니다.
예를 들어 사이트에서 다음 HTTP 응답 헤더를 전송하여 모든 FLoC 동질 집단 계산을 선택 해제할 수 있습니다.
Permissions-Policy: interest-cohort=()
사용자가 사이트에서 브라우저의 FLoC 동질 집단을 가져오지 못하도록 할 수 있나요?
사용자가 chrome://settings/privacySandbox에서 개인 정보 보호 샌드박스를 사용 중지하면 브라우저에서 JavaScript를 통해 요청을 받을 때 사용자의 동질 집단을 제공하지 않고 document.interestCohort()에서 반환된 프로미스를 거부합니다.
제안하거나 의견을 보내려면 어떻게 해야 하나요?
API에 관한 의견이 있으면 FLoC Explainer 저장소에서 문제를 생성하세요.
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사진: Rhys Kentish(Unsplash 제공)