Mozilla 출시 몇일 전에 페이스북과 손잡고 일하고 있는 에 IPA 기술 구현 (상호 운용 가능한 Private Attribution), 광고 네트워크가 통계를 수신하고 처리할 수 있도록 합니다. 광고 캠페인의 효과에 대해서는 항상 사용자 개인 정보를 존중합니다.
IPA라고 합니다. 매치 키의 개념을 도입하고, 사용자와 관련하여 생성되지만 쓰기 전용입니다. 이 키와 관련하여 초기(소스) 및 최종(대상) 이벤트가 생성되며, 그 정보는 광고 네트워크와 연결되지 않고 사용자 또는 브라우저가 신뢰하는 타사 중재자 서버에 암호화된 형태로 전송됩니다. .
이 서버 광고 네트워크 허용 광고주는 다음과 같은 쿼리를 생성합니다. 집계 통계 표시 다른 사이트에서 시작 및 종료 이벤트를 연결합니다.
특정 사용자에 대한 데이터를 공개하지 않고 통계를 처리할 때 이것이 가능하도록 하기 위해, 차등 개인 정보 암호화 메커니즘 및 기밀 컴퓨팅 사용 다중 당사자 계산(MPC): 여러 독립적인 참가자가 다른 사람의 데이터에 대한 정보를 받지 않고 계산을 수행하고(웹사이트, 브라우저 및 광고주는 개별적으로 모든 정보에 액세스할 수 없음) 암호화된 데이터에 대한 작업을 수행할 수 있습니다.
게다가 개발자는 API를 가지고 있습니다 여기에는 다음과 같은 세 가지 기본 기능이 포함됩니다.
- 일치 키 할당(navigator.setMatchKey)
- 소스 이벤트 생성(navigator.generateSourceEvent)
- 최종 이벤트(navigator.generateTriggerEvent)를 생성합니다.
소스 이벤트는 광고 게재 및 광고에 대한 사용자 클릭과 같은 작업입니다. 최종(대상) 이벤트는 제품 구매, 등록 및 애플리케이션 다운로드와 같이 사용자가 광고에 응답한 후 다른 사이트에서 수행되는 작업을 특징으로 합니다.
다양한 장소에서 이벤트가 진행되기 때문에 광고의 효과를 평가하기 위해 광고 네트워크는 다른 사이트를 방문할 때 사용자 활동을 추적하고, 식별 쿠키와 같은 방법을 사용하여 개인 정보를 침해하는 것으로 인식됩니다.
메커니즘 제안된 IPA는 정보 유출 없이 초기 조치와 최종 조치를 연결할 수 있습니다. 사용자 정보: 매핑 키만 할당할 수 있고 암호화된 형식으로만 처리되므로 통계를 추적할 수 있지만 어떤 사용자인지는 알 수 없습니다.
결과적으로 IPA의 도움으로 광고주는 기밀성을 위반하지 않고 광고 캠페인의 결과를 평가할 수 있고 사이트 소유자는 광고 배치를 최적화하는 방법을 분석할 수 있습니다.
우리는 속성 문제에 개인 정보 보호 광고 기술을 적용하여 광고주가 개인 정보를 해치지 않고 중요한 질문에 대한 답변을 얻을 수 있도록 노력했습니다.
기여는 광고주가 광고 캠페인이 제대로 작동하는지 확인하는 방법입니다. 기여는 광고주가 광고 캠페인의 성과를 이해할 수 있도록 하는 측정항목을 생성합니다. 관련 측정 기술은 게시자가 광고주를 어떻게 지원하는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 귀속은 광고에 중요하지만 현재의 귀속 관행은 끔찍한 개인 정보 보호 속성을 가지고 있습니다.
개인 정보 보호를 향상시키기 위해 집계 결과에 임의의 노이즈를 추가하고 API의 제한이 있는 경우 브라우저에서 특정 시점까지만 민감한 데이터와 관련된 정보를 제공하는 "Privacy Budget" 원칙을 적용할 수도 있습니다. 호출이 초과되면 더 많은 정보의 방출이 차단됩니다.
개발된 API에는 세 가지 주요 목표가 있습니다.
- 기밀 유지: 일정 기간 동안 공개된 개별 사용자에 대한 총 정보량 제한 및 남용 방지(다수의 도메인 등록, 추적 시도 및 추가 식별을 통한 제한 우회 시도).
- 측정 지원 추가 조회수, 클릭수, 재진입 후 활동에 대한 통계 분석, 광고를 본 사용자와 보지 않은 사용자 간의 전환 비교, 여러 사이트의 실적 평가, 광고와 링크의 상호 작용을 포함한 모든 주요 광고 전환 유형 다른 브라우저와 다른 장치의 사용자.
- 경쟁력 유지: 온라인 광고 시장의 모든 플레이어에 대한 통계의 가용성 및 새로운 참가자를 연결하는 데 장애물이 없습니다.
마지막으로, 그것에 대해 더 알고 싶다면 자세한 내용을 참조할 수 있습니다. 다음 링크.