FLoC là gì?

FLoC cho phép lựa chọn quảng cáo mà không chia sẻ hành vi duyệt web của người dùng cá nhân.

Sam Dutton

FLoC cung cấp cơ chế bảo đảm quyền riêng tư cho việc lựa chọn quảng cáo dựa trên mối quan tâm.

Khi người dùng di chuyển trên web, trình duyệt của họ sẽ sử dụng thuật toán FLoC để tìm ra "nhóm thuần tập mối quan tâm". Thuật toán này cũng tương tự như hàng nghìn trình duyệt có nhật ký duyệt web gần đây tương tự. Trình duyệt tính toán lại nhóm thuần tập theo định kỳ trên thiết bị của người dùng mà không cần chia sẻ dữ liệu duyệt web riêng lẻ với nhà cung cấp trình duyệt hay bất kỳ ai khác.

Nhà quảng cáo (trang web trả tiền cho quảng cáo) có thể thêm mã trên trang web của riêng họ để thu thập và cung cấp dữ liệu về nhóm thuần tập cho các nền tảng công nghệ quảng cáo của họ (những công ty cung cấp phần mềm và công cụ phân phối quảng cáo). Ví dụ: một nền tảng công nghệ quảng cáo có thể học hỏi từ một cửa hàng giày trực tuyến mà những trình duyệt từ nhóm thuần tập 1101 và 1354 có vẻ quan tâm đến dụng cụ đi bộ đường dài của cửa hàng đó. Từ các nhà quảng cáo khác, nền tảng công nghệ quảng cáo tìm hiểu về những mối quan tâm khác của những nhóm thuần tập đó.

Sau đó, nền tảng quảng cáo có thể sử dụng dữ liệu này để chọn các quảng cáo phù hợp (chẳng hạn như quảng cáo cho giày bốt đi bộ đường dài từ cửa hàng giày) khi trình duyệt từ một trong các nhóm thuần tập đó yêu cầu một trang trên trang web hiển thị quảng cáo, chẳng hạn như trang web tin tức.

Hộp cát về quyền riêng tư là một loạt các đề xuất nhằm đáp ứng các trường hợp sử dụng của bên thứ ba mà không cần cookie của bên thứ ba hay các cơ chế theo dõi khác. Hãy xem bài viết Tìm hiểu Hộp cát về quyền riêng tư để biết thông tin tổng quan về tất cả các đề xuất.

Nếu bạn có nhận xét về đề xuất này, hãy tạo vấn đề trên kho lưu trữ FLoC Explainer (Trình giải thích FLEDGE). Nếu bạn có ý kiến phản hồi về thử nghiệm của Chrome với đề xuất này, hãy đăng câu trả lời trên trang Ý định thử nghiệm.

Tại sao chúng ta cần FLoC (Học liên kết theo nhóm)?

Nhiều doanh nghiệp dựa vào quảng cáo để tăng lưu lượng truy cập đến trang web của họ, và nhiều trang web của nhà xuất bản tài trợ nội dung bằng cách bán khoảng không quảng cáo. Mọi người thường thích xem quảng cáo có liên quan và hữu ích với họ, đồng thời quảng cáo phù hợp cũng mang lại nhiều công việc kinh doanh hơn cho nhà quảng cáo và tăng doanh thu cho các trang web lưu trữ quảng cáo. Nói cách khác, không gian quảng cáo có giá trị hơn khi hiển thị quảng cáo phù hợp. Do đó, việc chọn quảng cáo phù hợp sẽ làm tăng doanh thu cho các trang web được quảng cáo hỗ trợ. Điều này có nghĩa là quảng cáo phù hợp hỗ trợ kinh phí cho việc sáng tạo nội dung có lợi cho người dùng.

Tuy nhiên, mọi người lo ngại về các hệ quả về quyền riêng tư của hoạt động quảng cáo được điều chỉnh. Việc này hiện đang dựa vào các kỹ thuật như cookie theo dõi và tạo vân tay số trên thiết bị để có thể tiết lộ nhật ký duyệt web của bạn trên các trang web cho nhà quảng cáo hoặc nền tảng quảng cáo. Đề xuất FLoC hướng đến việc cho phép lựa chọn quảng cáo theo cách bảo vệ quyền riêng tư tốt hơn.

FLoC có thể được dùng để làm gì?

  • Hiển thị quảng cáo cho những người có trình duyệt thuộc một nhóm thuần tập được quan sát thấy thường xuyên truy cập vào trang web của nhà quảng cáo hoặc thể hiện sự quan tâm đến các chủ đề có liên quan.
  • Sử dụng các mô hình học máy để dự đoán xác suất người dùng sẽ chuyển đổi dựa trên nhóm thuần tập của họ, nhằm cung cấp thông tin về hành vi đặt giá thầu trong phiên đấu giá quảng cáo.
  • Đề xuất nội dung cho người dùng. Ví dụ: giả sử một trang web tin tức quan sát thấy trang podcast thể thao của họ đặc biệt phổ biến với khách truy cập thuộc các nhóm thuần tập 1234 và 7. Họ có thể đề xuất nội dung đó cho những khách truy cập khác từ những nhóm thuần tập đó.

FLoC hoạt động như thế nào?

Ví dụ bên dưới mô tả các vai trò khác nhau trong việc chọn một quảng cáo bằng FLoC.

  • Nhà quảng cáo (công ty trả tiền cho quảng cáo) trong ví dụ này là một nhà bán lẻ giày trực tuyến:
    shoestore.example

  • Nhà xuất bản (một trang web bán không gian quảng cáo) trong ví dụ này là một trang web tin tức:
    dailynews.example

  • Nền tảng công nghệ quảng cáo (cung cấp phần mềm và công cụ để phân phối quảng cáo) là:
    adnetwork.example

Sơ đồ cho thấy các vai trò theo từng bước trong việc chọn và phân phối quảng cáo bằng FLoC: dịch vụ FLoC, Trình duyệt, Nhà quảng cáo, Nhà xuất bản (để quan sát nhóm thuần tập), Công nghệ quảng cáo, Nhà xuất bản (để hiển thị quảng cáo)

Trong ví dụ này, chúng tôi gọi người dùng là Yoshi và Alex. Ban đầu, cả hai trình duyệt của cả hai đều thuộc cùng một nhóm thuần tập là 1354.

1. Dịch vụ FLoC

  1. Dịch vụ FLoC mà trình duyệt sử dụng sẽ tạo một mô hình toán học với hàng nghìn "nhóm thuần tập", mỗi nhóm tương ứng với hàng nghìn trình duyệt web có nhật ký duyệt web gần đây tương tự. Tìm hiểu thêm về cách hoạt động của tính năng này bên dưới.
  2. Mỗi nhóm thuần tập được cung cấp một con số.

2. Trình duyệt

  1. Qua dịch vụ FLoC, trình duyệt của Yoshi nhận được dữ liệu mô tả mô hình FLoC.
  2. Trình duyệt của Yoshi tính toán nhóm thuần tập bằng cách sử dụng thuật toán của mô hình FLoC để tính toán nhóm thuần tập nào tương ứng gần nhất với nhật ký duyệt web của chính mình. Trong ví dụ này, đó là nhóm thuần tập 1354. Lưu ý rằng trình duyệt của Yoshi không chia sẻ bất kỳ dữ liệu nào với dịch vụ FLoC.
  3. Tương tự như vậy, trình duyệt của Alex sẽ tính toán mã nhóm thuần tập của mình. Nhật ký duyệt web của Alex khác với Yoshi, nhưng đủ giống để cả hai trình duyệt của cả hai đều thuộc nhóm thuần tập 1354.

3. Nhà quảng cáo: shoestore.example

  1. Yoshi truy cập vào shoestore.example.
  2. Trang web hỏi trình duyệt của Yoshi về nhóm thuần tập: 1354.
  3. Yoshi nhìn vào giày đi bộ đường dài.
  4. Trang web này ghi nhận một trình duyệt thuộc nhóm thuần tập 1354 cho thấy họ quan tâm đến giày đi bộ đường dài.
  5. Sau đó, trang web này ghi nhận thêm mối quan tâm về các sản phẩm của nhóm thuần tập 1354, cũng như của các nhóm thuần tập khác.
  6. Trang web này định kỳ tổng hợp và chia sẻ thông tin về các nhóm thuần tập cũng như mối quan tâm về sản phẩm với nền tảng công nghệ quảng cáo adnetwork.example.

Giờ đến lượt Alex.

4. Nhà xuất bản: dailynews.example

  1. Alex truy cập vào dailynews.example.
  2. Trang web hỏi trình duyệt của Alex về nhóm thuần tập của nó.
  3. Sau đó, trang web đưa ra yêu cầu về một quảng cáo đến nền tảng công nghệ quảng cáo của mình, adnetwork.example, bao gồm cả nhóm thuần tập của trình duyệt của Alex: 1354.

5. Nền tảng công nghệ quảng cáo: adnetwork.example

  1. adnetwork.example có thể chọn một quảng cáo phù hợp với Alex bằng cách kết hợp dữ liệu mà quảng cáo có từ nhà xuất bản dailynews.example và nhà quảng cáo shoestore.example:
    • Nhóm thuần tập trình duyệt của Alex (1354) do dailynews.example cung cấp.
    • Dữ liệu về nhóm thuần tập và mối quan tâm đến sản phẩm từ shoestore.example: "Trình duyệt từ nhóm thuần tập 1354 có thể quan tâm đến giày đi bộ đường dài".
  2. adnetwork.example chọn một quảng cáo phù hợp với Alex: quảng cáo về giày ống đi bộ đường dài trên shoestore.example.
  3. dailynews.example hiển thị quảng cáo 🥾.

Ai chạy dịch vụ phụ trợ tạo ra mô hình FLoC?

Mọi nhà cung cấp trình duyệt sẽ cần phải đưa ra lựa chọn riêng về cách nhóm các trình duyệt thành nhóm thuần tập. Chrome đang chạy dịch vụ FLoC riêng; các trình duyệt khác có thể chọn triển khai FLoC bằng một phương pháp phân cụm khác và sẽ chạy dịch vụ riêng để thực hiện việc này.

Dịch vụ FLoC giúp trình duyệt xác định nhóm thuần tập của mình bằng cách nào?

  1. Dịch vụ FLoC mà trình duyệt sử dụng tạo ra một bản trình bày toán học đa chiều về tất cả nhật ký duyệt web có thể có. Chúng tôi sẽ gọi mô hình này là "không gian nhóm thuần tập".
  2. Dịch vụ này chia không gian này thành hàng nghìn phân đoạn. Mỗi phân khúc đại diện cho một cụm hàng nghìn nhật ký duyệt web tương tự. Các nhóm này không dựa trên việc biết bất kỳ nhật ký duyệt web thực tế nào; chúng chỉ đơn giản là dựa vào việc chọn các trung tâm ngẫu nhiên trong "không gian nhóm thuần tập" hoặc cắt nhỏ không gian bằng các dòng ngẫu nhiên.
  3. Mỗi phân khúc được cấp một số nhóm thuần tập.
  4. Trình duyệt web nhận được dữ liệu này mô tả "không gian nhóm thuần tập" từ dịch vụ FLoC của mình.
  5. Khi người dùng di chuyển trên web, trình duyệt của họ sử dụng một thuật toán để định kỳ tính toán khu vực trong "không gian nhóm thuần tập" tương ứng nhất với nhật ký duyệt web của chính trình duyệt đó.
Sơ đồ về "không gian nhật ký duyệt web" do máy chủ FLoC tạo ra, cho thấy nhiều phân khúc, mỗi phân khúc có một số nhóm thuần tập.
Dịch vụ FLoC chia "không gian nhóm thuần tập" thành hàng nghìn phân đoạn (chỉ một số ít được hiển thị ở đây).

Nhóm thuần tập của trình duyệt có thể thay đổi không?

Có! Nhóm thuần tập của một trình duyệt chắc chắn có thể thay đổi! Có thể bạn không truy cập vào cùng một trang web mỗi tuần và nhóm thuần tập của trình duyệt sẽ phản ánh điều đó.

Nhóm thuần tập đại diện cho một cụm hoạt động duyệt web, chứ không phải một tập hợp những người. Các đặc điểm hoạt động của một nhóm thuần tập thường nhất quán theo thời gian, và các nhóm thuần tập hữu ích cho việc lựa chọn quảng cáo vì chúng nhóm hành vi duyệt web gần đây tương tự nhau. Trình duyệt của từng người sẽ nổi lên và ra khỏi nhóm thuần tập khi hành vi duyệt web của họ thay đổi. Ban đầu, chúng tôi dự kiến trình duyệt sẽ tính toán lại nhóm thuần tập sau mỗi 7 ngày.

Trong ví dụ trên, nhóm thuần tập của cả trình duyệt của Yoshi và Alex đều là 1354. Trong tương lai, trình duyệt của Yoshi và trình duyệt của Alex có thể chuyển sang một nhóm thuần tập khác nếu mối quan tâm của họ thay đổi. Trong ví dụ bên dưới, trình duyệt của Yoshi chuyển sang nhóm thuần tập 1101 và trình duyệt của Alex chuyển sang nhóm thuần tập 1378. Trình duyệt của những người dùng khác sẽ di chuyển vào nhóm thuần tập và rời khỏi nhóm thuần tập khi mối quan tâm duyệt web của họ thay đổi.

Sơ đồ về "không gian nhật ký duyệt web" do máy chủ FLoC tạo ra, cho thấy nhiều phân khúc, mỗi phân khúc có một số nhóm thuần tập. Sơ đồ cho thấy các trình duyệt của người dùng Yoshi và Alex di chuyển từ nhóm thuần tập này sang nhóm thuần tập khác khi mối quan tâm duyệt web của họ thay đổi theo thời gian.
Nhóm thuần tập về trình duyệt của Yoshi và Alex có thể thay đổi nếu mối quan tâm của họ thay đổi.

Trình duyệt hoạt động nhóm thuần tập của mình như thế nào?

Như đã mô tả ở trên, trình duyệt của người dùng nhận dữ liệu từ dịch vụ FLoC mô tả mô hình toán học cho nhóm thuần tập: một không gian đa chiều đại diện cho hoạt động duyệt web của tất cả người dùng. Sau đó, trình duyệt sẽ sử dụng một thuật toán để tìm ra vùng nào của "không gian nhóm thuần tập" này (tức là nhóm thuần tập nào) phù hợp nhất với hành vi duyệt web gần đây của chính nó.

FLoC có thể làm gì để xác định quy mô phù hợp cho nhóm thuần tập?

Sẽ có hàng nghìn trình duyệt trong mỗi nhóm thuần tập.

Quy mô nhóm thuần tập nhỏ hơn có thể hữu ích hơn cho việc cá nhân hoá quảng cáo, nhưng ít có khả năng ngừng theo dõi người dùng và ngược lại. Cơ chế chỉ định trình duyệt cho các nhóm thuần tập cần phải cân bằng giữa quyền riêng tư và sự tiện dụng. Hộp cát về quyền riêng tư sử dụng k-anonymity để cho phép người dùng "ẩn giữa đám đông". Nhóm thuần tập là k-anonymous nếu được chia sẻ bởi ít nhất k người dùng. Số k càng cao, thì nhóm thuần tập càng bảo đảm quyền riêng tư.

Có thể dùng FLoC để nhóm người dùng theo các danh mục nhạy cảm không?

Thuật toán phân cụm dùng để xây dựng mô hình nhóm thuần tập FLoC được thiết kế để đánh giá xem liệu một nhóm thuần tập có thể tương quan với các danh mục nhạy cảm hay không mà không cần tìm hiểu lý do một danh mục lại nhạy cảm. Các nhóm thuần tập có thể tiết lộ các danh mục nhạy cảm như chủng tộc, tình dục hoặc tiền sử bệnh sẽ bị chặn. Nói cách khác, khi tính toán nhóm thuần tập, một trình duyệt sẽ chỉ chọn trong các nhóm thuần tập không hiển thị các danh mục nhạy cảm.

Có phải FLoC chỉ là một cách khác để phân loại người dùng trên mạng không?

Với FLoC, trình duyệt của người dùng sẽ thuộc về một trong hàng nghìn nhóm thuần tập, cùng với hàng nghìn trình duyệt của những người dùng khác. Không giống như cookie của bên thứ ba và các cơ chế nhắm mục tiêu khác, FLoC chỉ tiết lộ nhóm thuần tập chứa trình duyệt của người dùng chứ không tiết lộ mã nhận dạng người dùng cá nhân. Thuộc tính này không cho phép người khác phân biệt một cá nhân trong một nhóm thuần tập. Ngoài ra, thông tin về hoạt động duyệt web được dùng để giải quyết nhóm thuần tập của một trình duyệt sẽ được lưu giữ trên trình duyệt hoặc thiết bị và không được tải lên nơi khác. Trình duyệt có thể tận dụng thêm các phương thức ẩn danh khác, chẳng hạn như sự riêng tư biệt lập.

Các trang web có phải tham gia và chia sẻ thông tin không?

Các trang web có thể chọn sử dụng hoặc không sử dụng FLoC. Vì vậy, những trang web về chủ đề nhạy cảm sẽ có thể ngăn các lượt truy cập vào trang web của họ được tính vào FLoC. Để tăng cường khả năng bảo vệ, hoạt động phân tích của dịch vụ FLoC sẽ đánh giá xem một nhóm thuần tập có thể tiết lộ thông tin nhạy cảm về người dùng hay không mà không cần tìm hiểu lý do nhóm thuần tập đó nhạy cảm. Nếu một nhóm thuần tập có thể đại diện cho số lượng người lớn hơn thông thường truy cập vào các trang web thuộc một danh mục nhạy cảm, thì toàn bộ nhóm thuần tập đó sẽ bị xoá. Tình trạng tài chính và sức khoẻ tâm thần không thuận lợi là một trong những danh mục nhạy cảm được đề cập trong bản phân tích này.

Các trang web có thể loại trừ một trang khỏi phép tính FLoC bằng cách đặt tiêu đề Permissions-Policy interest-cohort=() cho trang đó. Đối với các trang không bị loại trừ, lượt truy cập vào trang sẽ được đưa vào tính FLoC của trình duyệt nếu trình duyệt sử dụng document.interestCohort(). Trong bản dùng thử theo nguyên gốc FLEDGE hiện tại, một trang cũng sẽ được đưa vào tính toán nếu Chrome phát hiện thấy trang đó tải quảng cáo hoặc tài nguyên liên quan đến quảng cáo. (Gắn thẻ quảng cáo trong Chromium giải thích cách hoạt động của cơ chế phát hiện quảng cáo của Chrome.)

Các trang được phân phát từ địa chỉ IP riêng tư, chẳng hạn như các trang mạng nội bộ, sẽ không nằm trong quá trình tính toán FLoC.

API JavaScript FLoC hoạt động như thế nào?

API FLoC rất đơn giản: chỉ cần một phương thức duy nhất trả về một lời hứa giải quyết tới một đối tượng cung cấp nhóm thuần tập id và version:

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

Dữ liệu nhóm thuần tập được cung cấp có dạng như sau:

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

Giá trị version cho phép các trang web sử dụng FLoC biết trình duyệt và mô hình FLoC nào mà mã nhóm thuần tập tham chiếu. Như mô tả dưới đây, lời hứa được document.interestCohort() trả về sẽ từ chối đối với bất kỳ khung nào không được phép cấp quyền interest-cohort.

Trang web có thể chọn không tham gia tính toán FLoC không?

Chính sách về quyền interest-cohort cho phép một trang web khai báo rằng trang web đó không muốn được đưa vào danh sách trang web của người dùng để tính toán nhóm thuần tập. Theo mặc định, chính sách này sẽ là allow. Lời hứa được document.interestCohort() trả về sẽ từ chối bất kỳ khung nào không được cấp quyền interest-cohort. Nếu khung chính không có quyền interest-cohort, thì lượt truy cập trang sẽ không được đưa vào phép tính nhóm thuần tập theo mối quan tâm.

Ví dụ: một trang web có thể chọn không sử dụng toàn bộ phép tính của nhóm thuần tập FLoC bằng cách gửi tiêu đề phản hồi HTTP sau đây:

  Permissions-Policy: interest-cohort=()

Người dùng có thể ngăn các trang web nhận nhóm thuần tập FLoC của trình duyệt không?

Nếu người dùng tắt Hộp cát về quyền riêng tư trong chrome://settings/privacySandbox, thì trình duyệt sẽ không cung cấp nhóm thuần tập của người dùng khi được yêu cầu qua JavaScript: lời hứa mà document.interestCohort() trả về sẽ từ chối.

Làm cách nào để đưa ra đề xuất hoặc đưa ra ý kiến phản hồi?

Nếu bạn có nhận xét về API, hãy tạo một vấn đề trên kho lưu trữ Trình giải thích FLEDGE.

Tìm hiểu thêm

Ảnh của Rhys Kentish trên Unsplash.