サイトがユーザーを特定することなく、ユーザーの興味 / 関心を推測できるようにします。
実装ステータス
- 最初のオリジン トライアルは終了しました。
- 初期バージョンのデモ(オリジン トライアルは終了しました)。
- Blink の Intent to Experiment。
FLoC が必要な理由
多くの人が、カスタマイズされた広告のプライバシーへの影響を懸念しています。カスタマイズされた広告は、トラッキング Cookie やデバイス フィンガープリントなどの手法に依存しており、これらの手法では、サイトをまたいだ閲覧履歴が広告主や広告プラットフォームに漏洩する可能性があります。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を選択できるようにすることを目的としています。
FLoC の提案とは何ですか?
FLoC は、プライバシーを保護してインタレスト ベース広告やその他のコンテンツを選択するメカニズムです。
ユーザーがウェブを閲覧するにつれて、ブラウザは FLoC アルゴリズムを使用して「興味 / 関心コホート」を特定します。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同じになります。ブラウザは、ブラウザ ベンダーや他のユーザーと個々のブラウジング データを共有することなく、ユーザーのデバイスでコホートを定期的に再計算します。
広告主(広告費用を支払うサイト)は、自社のウェブサイトにコードを埋め込んで、コホート データを収集し、広告テクノロジー プラットフォーム(広告配信用のソフトウェアやツールを提供する企業)に提供できます。たとえば、ある広告テクノロジー プラットフォームが、オンラインの靴店から、コホート 1101 と 1354 のブラウザがその店のハイキング用品に関心を持っているようだと知ったとします。広告技術プラットフォームは、他の広告主から、これらのコホートの他の興味 / 関心について学習します。
その後、広告プラットフォームは、これらのコホートのいずれかのブラウザがニュース ウェブサイトなど、広告を表示するサイトのページにアクセスしたときに、このデータを使用して関連性の高い広告を選択できます。
FLoC の用途
- 広告主のサイトを頻繁に訪問しているか、関連するトピックに関心を示していることが確認されたコホートに属するユーザーのブラウザに広告を表示します。
- 機械学習モデルを使用して、ユーザーの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行動に反映します。
- ユーザーにコンテンツをおすすめします。たとえば、ニュースサイトで、スポーツ ポッドキャストのページがコホート 1234 と 14159 のユーザーに特に人気があることがわかったとします。これらのコホートの他のユーザーにコンテンツをおすすめできます。
FLoC の仕組み
FLoC とはでは、FLoC の仕組みについて基本的な手順を説明しています。
次の図は、FLoC を使用して関連性の高い広告を選択して配信する際のさまざまな役割の例を示しています。
意見交換とフィードバックの提供
- GitHub: 提案の確認、質問の投稿、意見交換を行えます。
- W3C: 「ウェブ広告ビジネスの改善」グループで、業界のユースケースについて意見を交換してください。
- デベロッパー サポート: プライバシー サンドボックス デベロッパー サポート リポジトリで質問や意見交換を行えます。