заказать звонок
+38 (044) 358-48-00
заказать звонок
Starting a new project?
получить консультацию
Читайте наш Telegram 👈
1548
18

В феврале 2020 года Google рассказал о намерении убрать сторонние cookie из Google Chrome. Процесс перехода должен завершиться к 2022 году.

Компания планирует заменить cookie на технологию, разработанную как часть инициативы Privacy Sandbox, которая была объявлена во второй половине 2019 года.

Объем данных о пользователях, передаваемый сайтам и рекламодателям, будет уменьшен за счет анонимного агрегирования информации о пользователях и хранения гораздо большего объема данных о юзерах на самом устройстве.

Upd. - 24 июня 2021 года в блоге Гугл засветилось сообщение о том, что для реализации плана по отказу от кукиз требуется больше времени. Теперь срок сдвинулся на 2023 год. Изменение объясняется тем, что компания не хочет спешить и пытается сделать все правильно, а у компаний будет больше времени, чтобы перестроиться.


1. Что такое cookie?

Сегодня файлы cookie используются для того, чтобы:

  • вы были постоянно залогинены в свои аккаунты;
  • имели возможность сохранять адреса доставки на сайте розничной торговли;
  • запоминать ваши предпочтения на сайтах, которые посещались.

Также их можно использовать для отслеживания вашей активности в Интернете для показа персонализированного контента и рекламы.

Cookies отказ

Рис. 1 — Удаление cookie сотрет все ваши онлайн-предпочтения, введенные логины, пароли

Рекламные компании используют cookie для:

  • хранения онлайн-действий пользователей в Интернете;
  • создания профиля, содержащего ваши интересы, основываясь на данных посещаемых сайтов и использования его для рассылки рекламы.

Файлы cookie снабжают Google информацией о ресурсах, которые вы посещаете, что составляет часть ее огромного рекламного бизнеса.
Cookies простыми словами — один из доступных методов для удержания постоянности Интернета.
Каждый файл представляет собой пару “ключ = значение” вместе с рядом атрибутов, которые определяют, когда и где используется этот файл cookie.


2. Проблемы отказа от cookie

Отказ от кукиз начался еще в 2014 году. Но вместо них нужно было придумать что-то новое. Даже с развитием инициативы Privacy Sandbox блокировка файлов cookie влечет за собой такие проблемы:

  • сбор цифровых отпечатков. С помощью этого метода собираются крошечные частицы информации, различающиеся между юзерами. Например, устройство, с которого они работают, используемые шрифты. Из этих данных создается уникальный идентификатор. С его помощью можно сопоставлять пользователя на разных сайтах. Проблема в том, что свой цифровой отпечаток очистить невозможно, так же как и контролировать сбор информации. 
  • блокировка cookies без другого метода показа актуальной рекламы значительно уменьшает доходы паблишеров. Если этот доход все-таки сократится, Google опасается, что пользователи потеряют доступ к части контента.

По данным исследований, падение актуальности из-за запрета cookie приводит к снижению доходов паблишеров в среднем на 52%.


3. Как будет собираться информация для рекламных кампаний?

Суть проекта в том, что пользователям не нужно мириться с тем, что за ними откровенно следят, но при этом все равно видеть релевантную контекстную рекламу. А рекламодателям не нужно следить за отдельными потребителями, чтобы получить все преимущества PPC.

Последние тесты FLoC показывают возможность исключить сторонние файлы cookie, а отдельных людей скрыть внутри больших скоплений юзеров с общими интересами.


3.1 Суть алгоритма FLoC

Выбор рекламы для показа на веб-странице может основываться на трех обширных категориях информации:

  1. собственная и контекстная информация (например, «разместить эту рекламу на веб-страницах о телевизорах»);
  2. общая информация об интересах человека, который собирается увидеть рекламу (например, «показать эту рекламу любителям классической музыки»);
  3. конкретные предыдущие действия пользователя (например, «предложить скидку на туфли, которые пользователь оставил в корзине»).

В современной сети интересы людей обычно выводятся на основе наблюдения за тем, какие сайты или страницы они посещают. Эти действия опираются на такие методы отслеживания, как сторонние куки или же менее прозрачные механизмы — сбор цифровых отпечатков с устройства. Для обеспечения конфиденциальности было бы лучше, если бы реклама на основе интересов могла осуществляться без необходимости собирать историю просмотров конкретного человека.

Google уже изучает методы, с помощью которых браузер может группировать людей с похожими привычками просмотра. Это даст компаниям возможность наблюдать за привычками больших групп, а не за действиями отдельных лиц. В таком случае таргетинг рекламы может частично зависеть от того, к какой группе принадлежит человек.

Браузерам потребуется способ формирования кластеров, которые будут:

  • собирать людей с достаточно схожими интересами и делать метки для машинного обучения;
  • скрывать излишне личную информацию, когда кластеры создаются или, когда они применяются.

Когорта FLoC — короткое имя, использующееся для большого количества (тысяч) людей, которое браузер получает из истории просмотров его пользователя.
Браузер обновляет когорту с течением времени, пока ее пользователь просматривает Интернет. Значение доступно для сайтов через новое JavaScript API.

В основе лежат алгоритмы машинного обучения, использующиеся для создания когорты на основе сайтов, посещаемых человеком. Входными данными могут быть URL’ы посещаемых сайтов, содержимое этих страниц, и др. факторы.

Идея в том, что эти входные функции для алгоритма (история поиска, и т. п.) хранятся в самом браузере и не выгружаются в другое место — браузер предоставляет только сгенерированную когорту.
Браузер может дополнительно использовать другие методы анонимизации, такие, как дифференциальная конфиденциальность. То есть привычки группы пользователей не должны позволить идентифицировать отдельного пользователя группы.


3.2 Как будет вычисляться когорта

Первый подход включает применение алгоритма SimHash (алгоритм вычисляет степень схожести групп) к регистрируемым доменам сайтов, посещаемых пользователем, с целью объединения пользователей, которые вместе посещают похожие сайты.

Другие идеи включают добавление функций, таких как полный путь к URL-адресу или категории страниц, предоставленные классификатором на устройстве. Возможно также применение методов федеративного обучения.


3.3 TURTLEDOVE

Некоторая интернет-реклама основана на показе потенциально заинтересованному лицу, которое ранее взаимодействовало с рекламодателем или рекламной сетью. Это работало, когда рекламодатель узнавал конкретного человека при просмотре веб-сайтов, что представляет основную проблему конфиденциальности в современной сети.

TURTLEDOVE включает новый API для решения этой задачи, предлагая некоторые ключевые улучшения в области конфиденциальности:

  • Браузер, а не рекламодатель, хранит информацию о том, что по мнению рекламодателя интересует человека.
  • Рекламодатели могут показывать рекламу на базе интереса, но не могут сочетать этот интерес с другой информацией о человеке — в частности, с тем, кто он или какую страницу посещает.
  • Веб-сайты, на которые заходит человек, и рекламные сети, что используют эти сайты, не могут узнать об интересах посетителей к рекламе.

4. Измерение конверсии

Privacy Sandbox предлагает маркетологам и партнерам, работающим от их имени, оценивать производительность PPC-кампаний без сторонних cookie. Предложения проекта защищают конфиденциальность потребителей, поддерживая при этом ключевые требования рекламодателей, такие как:

  • создание отчетов на уровне событий, позволяющих моделям ставок распознавать закономерности в данных;
  • создание агрегированных отчетов, обеспечивающих точные измерения по группам пользователей.

API-интерфейсы смогут сообщать о конверсиях, сохраняя конфиденциальность юзеров, за счет таких методов:

  • объединение информации;
  • добавление шума к передаваемым данным;
  • ограничение объема информации, отправляемой с устройства.

Один из примеров — итерация API на уровне событий, доступная в тестовых версиях для подсчета конверсий по кликам.

Google продолжает оценивать, как предлагаемые API измерения конверсий можно использовать вместе с другими продуктами компании для поддержки таких сценариев использования, как создание отчетов о конверсиях по показам, определения инкрементности и охвата, а также атрибуции.
Также придется определить, какой уровень шума и какое число конверсий необходимо включить при отправке сводного отчета.
Чтобы минимизировать возможные сбои в работе, Google рекомендует клиентам внедрить теги на весь сайт, используя глобальный тег или Google Tag Manager.


5. Реклама на основе интересов

Алгоритм федеративного обучения на базе когорт (FLoC) предлагает бизнесам новый способ показа актуальной рекламы за счет объединения больших групп юзеров со схожими интересами. Это эффективно работает, скрывая единицы «в толпе» и используя обработку на устройстве для сохранения конфиденциальности поисковой истории человека в браузере.

Тесты FLoC для привлечения заинтересованных покупателей и аудитории показывают, что реклама, основанная на когортах, показывает 95% эффективности в сравнении с PPC на базе cookies. Это общий результат, конкретные значения будут варьироваться.
Когорты на основе FLoC должны были стать доступны для публичного тестирования в марте 2021.
Начало тестирования когорт с участием рекламодателей в Google Ads должно начаться во 2м квартале 2021 года.

Во FLoC и FLEDGE (расширение TURTLEDOVE) изучаются альтернативы, которые обеспечивают сохранение конфиденциальности для охвата релевантных аудиторий. Также ведется работа, чтобы помочь определить, какую ставку необходимо делать за PPC для этих аудиторий.

Хуже всего будет компаниям, работа которых полностью завязана на сторонних cookies. Хотя, в условиях быстрой смены условий, адаптироваться под новые стандарты просто придется.


6. Будущее конфиденциальности и контекстной рекламы

Google уверен в том, что Privacy Sandbox — наиболее подходящий способ улучшить конфиденциальность для пользователей Интернета. Они гарантируют, что издатели смогут зарабатывать столько, сколько им нужно, и работать с правильно подобранными аудиториями. В некоторых API даже предполагается предоставление прав контроля для пользователя, который сможет покинуть группу интересов, если захочет.

Если сохранность данных пользователей возрастет, то для контекстной рекламы последствия будут обратными. В то время как сторонние cookies уйдут, необходимо сконцентрироваться на работе с прямыми данными, поступающими от пользователей в процессе взаимодействия с вашим сайтом или продуктом (first-party данные). Это предполагает повышение качества рекламы, более детализированные объявления, которые помогут улучшить взаимодействие с вашей целевой аудиторией.

В то время как количество данных для таргетинга креативов уменьшится, стоимость привлечения клиента должна возрасти. Неудивительный исход, хотя бы потому, что сразу определить, что лучше заходит аудитории, у многих компаний не получится.


Выводы

Алгоритмы, которые тестирует Google, призваны изменить подход к соблюдению конфиденциальности.
Для пользователя это, само собой, хорошо, т. к. статистика показывает падение доверия:

  • 72% считают, что все их онлайн-действия отслеживаются рекламщиками или другими компаниями;
  • 81% утверждают, что риски из-за сбора данных намного серьезнее, чем преимущества, согласно Pew Research Center.

Естественно, трудно пока что представить, как дальше все будет работать. Какие-то потери (финансовые и моральные) точно будут.

Google от своей затеи не отступит, хотя не все считают алгоритм когорт подходящей альтернативой. По мнению компании, чтобы Интернет оставался открытым и доступным для всех, нужно отказаться не только от сторонних куки, но и от любых видов и методов слежения за отдельными онлайн-пользователями.

Для контекстной рекламы это сулит переход к новым форматам, методам взаимодействия и шеринга информации. Качество продукта и рекламы останутся на первом месте, а к изменениям нужно готовиться уже сейчас.

Источники:
blog.google (proof 2, proof 3)
blog.chromium 1 и blog.chromium 2

Мікро та макроконверсії банер

Что такое микро и макроконверсии

банер Обчислюване поле Looker Studio

Как создать вычисляемые поля в Looker Studio

Demand Gen baner

Google Demand Gen. Опыт ITForce

Подпишитесь на наши обновления
Больше полезных статей и мануалов еще впереди. Будьте в курсе!

Вы уже подписаны на нашу рассылку!

Подтвердите свой Email для завершения подписки.

Заказать
продвижение
Больше полезных статей и мануалов еще впереди. Будьте в курсе!

Спасибо! Скоро с Вами свяжется наш менеджер.