Pour comprendre l’apprentissage fédéré des cohortes (FLoC) de Google, nous devons revenir un peu en arrière. Début 2020, Google a annoncé qu’il supprimerait progressivement la prise en charge des cookies tiers sur son Navigateur Chrome d’ici 2022, en suivant effectivement les traces de Safari d’Apple et Firefox de Mozilla navigateurs. L’impact de ceci, bien sûr, est important car il marque la diminution du support pour l’une des techniques de suivi des utilisateurs les plus omniprésentes sur Internet. Sans cookies tiers sur ces trois navigateurs, environ 87% des utilisateurs en ligne ne peuvent plus être suivis avec sa méthode.

On peut soutenir que la stratégie de Google ne peut être blâmée à première vue. Cette décision est un pas dans la bonne direction aux yeux des défenseurs de la vie privée (pour la plupart) et établit un nouveau précédent pour l’avenir des identifiants d’utilisateur. Pour s’assurer que les annonceurs ne se retrouvent pas sans outils à leur disposition, Google a travaillé sur son Bac à sable de confidentialité depuis 2019 afin d’alimenter un Internet plus axé sur la confidentialité. Ce bac à sable vise à établir des normes ouvertes pour le suivi des utilisateurs tout en protégeant leur droit à la vie privée et FLoC fait partie de l’une des initiatives du bac à sable.

FLoC permet la création de publicités ciblées et de profils d’audience sans collecter l’historique de navigation d’un individu. Au lieu de cela, FLoC permet aux annonceurs et aux entreprises AdTech de cibler une « cohorte » (ou un « troupeau ») d’utilisateurs similaires. Ces cohortes sont développées, mises à jour et affinées par les navigateurs en fonction du comportement de navigation des utilisateurs – ceux qui ont des habitudes de navigation similaires sont regroupés et ces cohortes sont mises à jour au fil du temps à mesure que les utilisateurs naviguent sur le Web. En tirant parti des algorithmes d’apprentissage automatique, le navigateur peut développer un troupeau basé sur des caractéristiques d’entrée spécifiques (par exemple, l’URL des sites visités ou le contenu de la page). FLoC est unique car il garantit que tout l’historique du navigateur reste dans le stockage local – le navigateur ne « révèle » jamais que le troupeau généré dont l’utilisateur fait partie. Cependant, le succès de FLoC dépend de la qualité de ces clusters. Les étiquettes doivent être adaptées à l’apprentissage automatique et les clusters doivent être distribués et dimensionnés de manière significative afin qu’ils représentent avec précision les intérêts du groupe dans son ensemble, plutôt que d’une personne.

Alors que les tests de FLoC dans le monde réel ont déjà commencé, Google a récemment annoncé qu’il ne pourrait pas fonctionner dans les pays où le RGPD et la directive ePrivacy sont en vigueur en raison de problèmes de confidentialité. Bien qu’il s’agisse d’une alternative censée offrir une plus grande confidentialité aux utilisateurs, certains régulateurs soutiennent que cela ne suffit toujours pas.

N’oublions pas que FLoC n’est qu’une des nombreuses solutions proposées dans l’écosystème publicitaire d’aujourd’hui pour remédier à la fin des cookies tiers. De l’identifiant unifié 2.0 de The Trade Desk à même notre propre solution chez Aqilliz, l’industrie atténue la menace existentielle actuelle à laquelle elle doit maintenant faire face alors qu’elle envisage un avenir sans identifiants tiers. Je ne décrierais pas complètement FLoC pour l’instant – avec les séries de tests en cours, je suis sûr que nous verrons certainement de nouvelles améliorations de l’algorithme de Google. Cette année – ainsi qu’au-delà – devrait être une période d’essais et d’erreurs autant que d’expérimentation.

Le monde a beaucoup changé depuis l’apparition des cookies tiers sur le Web. Les cookies étaient gratuits, open source et n’entraînaient aucune responsabilité au nom des participants de la chaîne d’approvisionnement numérique en ce qui concerne les préférences ou le consentement des consommateurs. Le consentement des consommateurs étant désormais en tête de liste des priorités en matière de confidentialité, les attentes ont changé. Qu’il s’agisse de violations de données à grande échelle ou de publicités incroyablement précises, les consommateurs et les régulateurs s’attendent à voir un identifiant universel qui peut capturer et transmettre le consentement des consommateurs tout au long de la chaîne d’approvisionnement numérique.

À la lumière de cela, je pense que la décision de Google de passer à des informations agrégées via des cohortes plutôt qu’à des identifiants au niveau de l’utilisateur est un pas dans la bonne direction. La réalité est que l’identification indépendante au niveau de l’utilisateur devra céder la place à la communication au niveau de la cohorte pour une grande partie de la publicité à moins et jusqu’à ce que le consentement explicite d’un individu soit donné pour recevoir des communications promotionnelles et permettre le suivi en ligne.

Chez Aqilliz, la blockchain est utilisée pour garantir trois fonctionnalités principales dans toutes nos solutions : la transparence, la traçabilité et l’immuabilité. Ceux-ci correspondent tous à des problèmes existants dans les écosystèmes AdTech et MarTech.

Du point de vue de l’utilisateur, nous sommes en mesure de garantir que toutes les données sont traitées de manière appropriée – anonymisées, hachées et agrégées – pour garantir qu’elles ne peuvent pas être rétro-conçues pour révéler des points de données individuels. Nous sommes en mesure de préserver et de protéger la confidentialité conformément aux lois locales sur la protection des données où nos clients sont basés. Cela signifie que les utilisateurs peuvent toujours bénéficier de messages marketing correctement personnalisés et que les marques peuvent toujours maximiser leurs dépenses pour s’assurer qu’elles touchent les bons publics au bon moment.

Outre la conformité à la confidentialité des données, un autre domaine que nous examinons est l’optimisation des campagnes en temps réel. Avec le nombre d’intermédiaires impliqués dans la chaîne d’approvisionnement opaque des campagnes numériques d’aujourd’hui, il est difficile d’optimiser les mesures de campagne en temps réel. Des gains de temps et d’argent sont perdus en raison de la quantité de données qui doivent être ingérées et rapprochées ultérieurement. Notre solution d’optimisation de campagne en vol basée sur la blockchain a été conçue pour ajouter de la transparence et de la responsabilité à la chaîne d’approvisionnement programmatique tout en offrant une visibilité en temps réel. Les contrats intelligents permettent une authentification de contenu intégrée grâce à des exigences pré-encodées telles que des seuils de visibilité et automatisent les règlements pour garantir que seules des publicités vérifiables sans fraude et sans danger pour la marque sont payées, ce qui fait des économies potentielles en dollars publicitaires un énorme avantage lorsque les budgets sont serrés.

La technologie du grand livre distribué peut se manifester sous différentes formes et chez Aqilliz, nous avons identifié qu’une solution hybride qui combine le meilleur de ce que les blockchains publiques et privées ont à offrir, fonctionne le mieux. Notre infrastructure technologique sous-jacente, Atom, met en œuvre les meilleures techniques de rendu de confidentialité telles que la cryptographie et la confidentialité différentielle pour permettre aux marques de découvrir de nouveaux publics sur le Web ouvert de manière fédérée. Pendant ce temps, nous avons combiné la sécurité et l’évolutivité d’une blockchain privée avec la responsabilité et la décentralisation d’une blockchain publique.

Conformément aux lois sur la conformité des données telles que le RGPD, nos solutions ne révèlent pas de données individuelles brutes – au lieu de cela, elles restent dans un stockage local (que ce soit sur les appareils des utilisateurs ou les serveurs appartenant à des marques) avant d’être anonymisées et plus tard traitées avec une confidentialité différentielle. La confidentialité différentielle masque les points de données individuels avec un bruit statistique de manière à ce que seules des informations agrégées puissent être révélées sans aucune possibilité de rétro-ingénierie de l’ensemble de données. Pendant ce temps, nous sommes également en mesure de fournir un enregistrement indépendant et immuable du traitement de toute activité entre les entreprises, conformément à la clause du RGPD pour un enregistrement des activités de traitement.

Comme vous pouvez le dire, la technologie du grand livre distribué n’est pas une solution unique qui peut être utilisée immédiatement. Si nous utilisons notre travail chez Aqilliz comme exemple, la technologie du grand livre distribué doit être complétée par d’autres améliorations pour fournir une infrastructure holistique et conforme à la confidentialité.

Les inefficacités qui se produisent dans l’écosystème MarTech se font davantage au détriment des marques et des annonceurs que des utilisateurs. Qu’il s’agisse d’un manque de transparence, d’un manque de standardisation entre les normes de mesure ou de la présence de fraudes, ces problèmes ont d’autant plus des effets d’entraînement sur les utilisateurs car ils ont un impact considérable sur la mesure dans laquelle les marques peuvent adapter avec succès leurs messages marketing en réalité. temps. Naturellement, cela peut avoir un impact immédiat et durable sur la perception de la marque ainsi que sur la fidélité à la marque. Cependant, cela a moins à voir avec la confidentialité et plus encore avec la rentabilité de l’espace.