Co to jest FLoC?

FLoC umożliwia wybór reklam bez udostępniania informacji o zachowaniu poszczególnych użytkowników podczas przeglądania internetu.

Sam Dutton

FLoC zapewnia mechanizm wyboru reklam opartych na zainteresowaniach, który chroni prywatność użytkowników.

Gdy użytkownik porusza się po internecie, jego przeglądarka korzysta z algorytmu FLoC, aby opracować „kohortę zainteresowań”, która będzie taka sama w przypadku tysięcy przeglądarek o podobnej najnowszej historii przeglądania. Przeglądarka okresowo przelicza swoją kohortę na urządzeniu użytkownika, nie udostępniając jej dostawcy ani nikomu innemu dane przeglądania.

Reklamodawcy (witryny, które płacą za reklamy) mogą umieszczać kod w swoich witrynach, aby zbierać dane o kohortach i dostarczać je platformom technologii reklamowych (firmom, które dostarczają oprogramowanie i narzędzia do wyświetlania reklam). Na przykład platforma technologii reklamowych może dowiedzieć się z internetowego sklepu obuwniczego, że przeglądarki z kohort 1101 i 1354 wydają się zainteresowane sprzętem trekkingowym tego sklepu. Od innych reklamodawców platforma technologii reklamowych uzyskuje informacje o innych zainteresowaniach należących do tych kohort.

Następnie platforma reklamowa może wykorzystać te dane do wyboru odpowiednich reklam (np. reklamy butów trekkingowych ze sklepu obuwniczego), gdy przeglądarka z jednej z tych kohort wysyła żądanie strony z witryny wyświetlającej reklamy, np. z witryny z wiadomościami.

Piaskownica prywatności zawiera szereg propozycji, które mają na celu zaspokojenie potrzeb użytkowników zewnętrznych bez stosowania plików cookie innych firm ani innych mechanizmów śledzenia. Omówienie wszystkich ofert znajdziesz w części Piaskownica prywatności.

Jeśli masz uwagi na temat tej propozycji, utwórz problem w repozytorium FLoC Explainer. Jeśli chcesz podzielić się opinią na temat eksperymentu Chrome z tą propozycją, opublikuj odpowiedź w sekcji Zamiar eksperymentu.

Do czego jest nam potrzebny FLoC?

Wiele firm korzysta z reklam w celu zwiększenia ruchu w swoich witrynach, a wiele witryn finansuje treści, sprzedając zasoby reklamowe. Użytkownicy zwykle wolą widzieć trafne i przydatne reklamy, a trafne reklamy zwiększają też przychody reklamodawców i przychody na stronach, w których się wyświetlają. Innymi słowy, przestrzeń reklamowa jest cenniejsza, gdy wyświetlane są trafne reklamy. W ten sposób wybór trafnych reklam zwiększa przychody witryn zawierających reklamy. To z kolei oznacza, że trafne reklamy pozwalają finansować tworzenie treści z korzyścią dla użytkowników.

Ludzie obawiają się jednak, że reklamy dopasowane do prywatności wyjdą na ochronę prywatności, co obecnie wykorzystuje takie techniki jak śledzenie plików cookie i odcisk cyfrowy urządzenia, które pozwalają reklamodawcom lub platformom reklamowym ujawnić Twoją historię przeglądania w różnych witrynach. Oferta FLoC ma umożliwić wybór reklam w sposób, który lepiej chroni prywatność.

Do czego można używać FLoC?

  • Wyświetlaj reklamy osobom, których przeglądarki należą do kohorty, która często odwiedza stronę reklamodawcy lub wykazuje zainteresowanie odpowiednimi tematami.
  • Korzystaj z modeli systemów uczących się, aby prognozować prawdopodobieństwo dokonania konwersji przez użytkownika na podstawie kohorty, aby ukształtować sposób ustalania stawek w ramach aukcji reklam.
  • Polecanie treści użytkownikom. Załóżmy np., że witryna z wiadomościami zauważy, że jej strona z podcastami o tematyce sportowej stała się szczególnie popularna wśród użytkowników z kohort 1234 i 7. Może polecać te treści innym użytkownikom z tych kohort.

Jak działa FLoC?

W przykładzie poniżej opisano różne role związane z wyborem reklamy za pomocą FLoC.

  • Reklamodawca (firma, która płaci za reklamy) w tym przykładzie to sklep internetowy z obuwiem:
    shoestore.example

  • Wydawca (witryna sprzedająca przestrzeń reklamową) w tym przykładzie to witryna z wiadomościami:
    dailynews.example.

  • Platforma adtech (która udostępnia oprogramowanie i narzędzia do wyświetlania reklam) to:
    adnetwork.example

Schemat przedstawiający krok po kroku różne role w wybieraniu i wyświetlaniu reklamy za pomocą FLoC: usługa FLoC, przeglądarka, reklamodawcy, wydawca (aby obserwować kohorty), Adtech i wydawca (do wyświetlania reklam).

W tym przykładzie nazywamy użytkowników Yoshi i Alex. Początkowo obie przeglądarki należą do tej samej kohorty – 1354.

1. Usługa FLoC

  1. Usługa FLoC używana przez przeglądarkę tworzy model matematyczny z tysiącami „kohort”, z których każda odpowiada tysiącom przeglądarek o podobnej historii przeglądania w ostatnim czasie. Więcej informacji o tym, jak to działa, znajdziesz poniżej.
  2. Każda kohorta ma przypisaną liczbę.

2. Przeglądający

  1. Z usługi FLoC przeglądarka Yoshiego uzyskuje dane opisujące model FLoC.
  2. Przeglądarka Yoshiego określa swoją kohortę za pomocą algorytmu modelu FLoC, aby obliczyć, która kohorta najbardziej odpowiada jego historii przeglądania. W tym przykładzie będzie to kohorta 1354. Pamiętaj, że przeglądarka Yoshiego nie udostępnia żadnych danych usłudze FLoC.
  3. W ten sam sposób przeglądarka Olka oblicza identyfikator kohorty. Historia przeglądania Alexa różni się od historii użytkownika Yoshiego, ale na tyle podobna, że jego przeglądarki należą do kohorty 1354.

3. Reklamodawca: shoestore.example

  1. Igor odwiedza stronę shoestore.example.
  2. Witryna pyta o przeglądarkę Janusza: 1354.
  3. Yoshi spogląda na buty turystyczne.
  4. Witryna rejestruje, że przeglądarka z kohorty 1354 wykazała zainteresowanie butami trekkingowymi.
  5. Witryna odnotowuje później dodatkowe zainteresowanie jej produktami z kohorty 1354, a także innych kohort.
  6. Witryna co jakiś czas gromadzi i udostępnia informacje o kohortach i zainteresowaniach produktami za pomocą platformy technologii reklamowych adnetwork.example.

Teraz kolej Alexa.

4. Wydawca: dailynews.example

  1. Aleks odwiedza dailynews.example.
  2. Witryna prosi o połączenie z przeglądarką Olka.
  3. Witryna wysyła żądanie reklamy do swojej platformy technologii reklamowych adnetwork.example, z uwzględnieniem kohorty przeglądarki Olka: 1354.

5. Platforma AdTech: adnetwork.example

  1. adnetwork.example może wybrać reklamę odpowiednią dla Olka, łącząc dane od wydawcy dailynews.example i od reklamodawcy shoestore.example:
    • Kohorta przeglądarki Olka (1354) podana przez dailynews.example.
    • Dane o kohortach i zainteresowaniach produktami ze strony shoestore.example: „Przeglądarki z kohorty 1354 mogą być zainteresowane butami trekkingowymi”.
  2. adnetwork.example wybiera reklamę odpowiednią dla Olka: reklamę butów trekkingowych na stronie shoestore.example.
  3. dailynews.example wyświetla reklamę 🥾.

Kto zarządza usługą backendu, która tworzy model FLoC?

Każdy dostawca przeglądarek musi samodzielnie wybrać sposób grupowania przeglądarek w kohorty. Chrome ma własną usługę FLoC; inne przeglądarki mogą wdrożyć FLoC w inny sposób w ramach grupowania i używać w tym celu własnej usługi.

W jaki sposób usługa FLoC umożliwia przeglądarce określenie kohorty?

  1. Usługa FLoC używana przez przeglądarkę tworzy wielowymiarową matematyczną reprezentację wszystkich potencjalnych historii przeglądania internetu. Nazywamy go „przestrzenią kohorty”.
  2. Usługa dzieli tę przestrzeń na tysiące segmentów. Każdy segment to zbiór tysięcy podobnych historii przeglądania. Grupowanie nie opiera się na poznawaniu historii przeglądania, a jedynie na podstawie losowych ośrodków w „przestrzeni kohorty” lub wycięciu miejsca za pomocą losowych linii.
  3. Każdy segment otrzymuje numer kohorty.
  4. Przeglądarka uzyskuje dane opisujące „przestrzeń kohorty” ze swojej usługi FLoC.
  5. Gdy użytkownik porusza się po internecie, jego przeglądarka używa algorytmu do okresowego obliczania regionu w „przestrzeni kohorty”, który najbardziej odpowiada jego historii przeglądania.
Diagram obszaru historii przeglądania utworzony przez serwer FLoC, przedstawiający wiele segmentów, z których każdy zawiera numer kohorty.
Usługa FLoC dzieli „przestrzeń kohortową” na tysiące segmentów (pokazujemy tu tylko kilka z nich).

Czy może zmienić się kohorta przeglądarki?

Tak. Kohorta przeglądarki na pewno może się zmienić! Prawdopodobnie nie odwiedzasz tych samych witryn co tydzień, co odzwierciedla kohorta Twojej przeglądarki.

Kohorta reprezentuje zbiór aktywności związanej z przeglądaniem, a nie zbiór osób. Charakterystyka aktywności kohorty są zasadniczo stałe na przestrzeni czasu, a kohorty są przydatne przy wyborze reklam, ponieważ grupują podobne niedawne zachowania związane z przeglądaniem. Przeglądarki poszczególnych użytkowników będą wznosić się do kohorty lub z niej wychodzić, gdy zmieniają się ich zachowania związane z przeglądaniem. Początkowo oczekujemy, że przeglądarka ponownie obliczy kohortę co 7 dni.

W tym przykładzie kohorta przeglądarki zarówno Yoshiego, jak i Alexa to 1354. W przyszłości przeglądarka Yoshiego i przeglądarka Alexa mogą się przenieść do innej kohorty, jeśli zmienią się ich zainteresowania. W przykładzie poniżej przeglądarka Jacka przechodzi do kohorty 1101, a przeglądarka Olka – do kohorty 1378. W miarę zmiany zainteresowań użytkowników przeglądarki innych osób będą przechodzić do kohort i z nich wychodzić.

Diagram obszaru historii przeglądania utworzony przez serwer FLoC, przedstawiający wiele segmentów, z których każdy zawiera numer kohorty. Przedstawia on przeglądarki należące do użytkowników Yoshi i Alexe, które przechodzą z jednej kohorty do drugiej, ponieważ ich zainteresowania związane z przeglądaniem zmieniają się z upływem czasu.
Kohorta przeglądarek Yoshiego i Alexa może się zmienić, jeśli zmienią się ich zainteresowania.

Jak przeglądarka określa swoją kohortę?

Jak opisano powyżej, przeglądarka użytkownika pobiera z usługi FLoC dane opisujące model matematyczny kohort: wielowymiarowy obszar, który przedstawia aktywność wszystkich użytkowników związaną z przeglądaniem. Przeglądarka używa algorytmu, aby ustalić, który region tej „przestrzeni kohorty” (czyli której kohorty) najbardziej pasuje do ostatniego sposobu przeglądania internetu.

Jak FLoC ustala właściwą wielkość kohorty?

W każdej grupie będą tysiące przeglądarek.

Mniejszy rozmiar kohorty może być bardziej przydatny do personalizowania reklam, ale mniej prawdopodobne jest, że zatrzyma śledzenie użytkowników – i odwrotnie. Mechanizm przypisywania przeglądarek do kohort pozwala znaleźć kompromis między prywatnością a użytecznością danych. Piaskownica prywatności wykorzystuje k-anonimowość, aby umożliwiać użytkownikowi „ukrycie się w tłumie”. Kohorta jest k-anonimowa, jeśli jest współużytkowana przez co najmniej tyle użytkowników. Im wyższa wartość K, tym większa ochrona prywatności kohorty.

Czy FLoC może służyć do grupowania osób na podstawie kategorii kontrowersyjnych?

Algorytm grupowania używany do tworzenia modelu kohorty FLoC służy do oceny, czy kohorta może być skorelowana z kategoriami o charakterze kontrowersyjnym, bez poznawania, dlaczego dana kategoria ma charakter kontrowersyjny. Będziemy blokować kohorty, które ujawniają kategorie wrażliwe, takie jak rasa, seksualność czy historia medyczna. Innymi słowy, podczas określania kohorty przeglądarka będzie wybierać tylko spośród kohort, które nie ujawnią kategorii o charakterze kontrowersyjnym.

Czy FLoC to tylko kolejny sposób kategoryzacji osób w internecie?

FLoC sprawia, że przeglądarka użytkownika należy do jednej z tysięcy kohort, razem z tysiącami przeglądarek innych użytkowników. W przeciwieństwie do plików cookie innych firm i innych mechanizmów kierowania FLoC ujawnia tylko kohortę, do której należy przeglądarka użytkownika, a nie o jego identyfikator. Nie pozwala to innym rozróżniać poszczególnych osób w kohorcie. Poza tym informacje o aktywności związanej z przeglądaniem, które służą do określenia kohorty przeglądarki, są przechowywane lokalnie w przeglądarce lub na urządzeniu i nie są przesyłane nigdzie indziej. Przeglądarka może też wykorzystywać inne metody anonimizacji, takie jak prywatność różnicowa.

Czy witryny muszą uczestniczyć i udostępniać informacje?

Witryny będą mogły włączyć lub wyłączyć FLoC, więc witryny o kontrowersyjnej tematyce będą mogły uniemożliwiać uwzględnianie wizyt w ich witrynach w obliczeniach FLoC. W ramach dodatkowej ochrony analiza przeprowadzona przez FLoC oceni, czy kohorta może ujawnić poufne informacje o użytkownikach bez wiedzy o tym, dlaczego ta kohorta jest wrażliwa. Jeśli kohorta może reprezentować większą niż zwykle liczbę osób, które odwiedzają witryny z kategorii o charakterze kontrowersyjnym, cała kohorta zostanie usunięta. Problemy finansowe i zdrowie psychiczne należą do kategorii wrażliwych objętych tą analizą.

Witryny mogą wykluczyć stronę z obliczeń FLoC, ustawiając dla niej nagłówek Permissions-Policyinterest-cohort=(). W przypadku stron, które nie zostały wykluczone, wizyta na stronie zostanie uwzględniona w obliczeniach FLoC przeglądarki, jeśli na stronie użyto parametru document.interestCohort(). W bieżącym okresie testowania origin FLoC strona będzie też uwzględniana w obliczeniach, jeśli Chrome wykryje, że wczytuje ona reklamy lub zasoby związane z reklamami. (więcej informacji o tym, jak działa mechanizm wykrywania reklam w Chrome, wyjaśnia tagowanie reklam w Chromium).

Strony wyświetlane z prywatnych adresów IP, np. z intranetu, nie będą uwzględniane przy obliczaniu FLoC.

Jak działa interfejs FLoC JavaScript API?

Interfejs FLoC API jest bardzo prosty: wystarczy pojedyncza metoda, która zwraca obietnicę, która prowadzi do obiektu dostarczającego kohortę id i version:

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

Udostępnione dane dotyczące kohorty wyglądają tak:

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

Wartość version umożliwia witrynom korzystającym z FLoC informacje o przeglądarce i modelu FLoC, do którego odnosi się identyfikator kohorty. Zgodnie z opisem poniżej obietnica zwrócona przez funkcję document.interestCohort() odrzuci każdą klatkę, która nie jest dozwolona w przypadku uprawnienia interest-cohort.

Czy witryny mogą zrezygnować z uwzględniania ich w obliczeniach FLoC?

Zasada uprawnień interest-cohort umożliwia witrynie zadeklarowanie, że nie chce, aby witryna była uwzględniana na liście witryn użytkownika w przypadku obliczania kohorty. Domyślnie zasada ma wartość allow. Obietnica zwrócona przez funkcję document.interestCohort() zostanie odrzucona w przypadku każdej ramki, która jest niedozwolona w przypadku uprawnienia interest-cohort. Jeśli ramka główna nie ma uprawnienia interest-cohort, wizyta na stronie nie zostanie uwzględniona w obliczeniach kohorty zainteresowań.

Na przykład witryna może zrezygnować ze wszystkich obliczania kohort FLoC, wysyłając następujący nagłówek odpowiedzi HTTP:

  Permissions-Policy: interest-cohort=()

Czy użytkownik może uniemożliwić witrynom uzyskanie kohorty FLoC w przeglądarce?

Jeśli użytkownik wyłączy Piaskownicę prywatności w chrome://settings/privacySandbox, przeglądarka nie udostępni kohorty użytkownika, gdy o nią poprosi za pomocą JavaScriptu: obietnica zwrócona przez usługę document.interestCohort() zostanie odrzucona.

Jak mogę zgłaszać sugestie lub przekazywać opinie?

Jeśli masz komentarze na temat interfejsu API, utwórz problem w repozytorium FLoC Explainer.

Więcej informacji

Autor zdjęcia: Rhys Kentish w serwisie Unsplash.