На прошлой неделе прогремела новость о том, что Google нашел технологию, способную прийти на замену cookies и сохранить возможность таргетировать рекламу даже после их отмены. Решение называется Federated Learning of Cohorts, сокращенно FLoC. Это не единственная технология, тестируемая Google для подобных целей: отдельного внимания также заслуживает Two Uncorrelated Requests, Then Locally-Executed Decision On Victory, сокращенно TURTLEDOVE. Performance Director 
OMD OM Group Дмитрий Федосеев рассказал о причинах отказа от 3rd-party cookies, гонке за приватностью и новых Google-решениях.
Предпосылки
Как мы все знаем, cookies — это небольшие файлы, содержащие фрагменты данных. Они используются как для аутентификации пользователей на сайтах, так и для идентификации их с целью показа таргетированной рекламы. Собственно, часть, связанная с идентификацией или «слежкой» за пользователями, и вызывает вопросы общественности. Всем хочется privacy.
Борьба с third-party cookies, создаваемых не доменом, на котором вы находитесь, а сторонним сайтом, к примеру, рекламным счетчиком, ведется уже давно. Одними из первых по умолчанию запретили их запись в своих браузерах Apple и Mozilla в 2019 году. Google же объявил об этом только в январе 2020 года, отметив, что будет отходить от использования cookies в Chrome постепенно, в течение двух лет, не делая резких шагов, как его конкуренты. И даже обещал предложить рынку решение, которое позволит заменить неугодный способ отслеживания пользователей на более безопасный, отвечающий всем современным требованиям.
Тут-то мировой рекламный рынок всерьез заговорил про cookieless world и впервые услышал о FLoC и TURTLEDOVE.
Privacy Sandbox
В рамках проекта Privacy Sandbox, запущенного Google для «создания процветающей веб-экосистемы, которая по умолчанию уважает пользователей и конфиденциальность», гигант выделяет три категории информации, на основе которых может быть принято решение о показе рекламы пользователю:
- Контент: «показать объявление кому-то на странице с мотоциклами».
- Общая информация о поведении: «показать объявление любителям фильмов ужасов».
- Конкретные действия, которые были сделаны перед показом рекламы: «показать объявление тем, кто положил туфли в корзину на сайте, но не купил их».
Для первого типа таргетинга особое отслеживание пользователя не требуется, а значит, privacy не нарушается. Для второго типа подходит метод FLoC, а для третьего — TURTLEDOVE.
FLoC, или Federated Learning of Cohorts
Если очень просто, то федеративное обучение — это всего лишь один из современных методов распределенного машинного обучения.
В традиционной модели ML происходит за счет анализа большого массива данных, собранных в едином хранилище. Минусы такого подхода вполне очевидны: дорого, небезопасно, не все готовы свои данные куда-то отдавать. Тут нам на помощь и приходит Federated Learning, позволяющая обучать модели на нескольких устройствах отдельно, не передавая никуда чувствительные данные.
Технология отлично подходит для медицинского анализа: когда нельзя рассказывать, какой пациент чем болеет, а нейросети надо учить предсказывать болезни. Она же используется в клавиатурах на телефонах, когда система предсказывает следующее введенное слово. Теперь нашлось применение и в рекламе.
Google предлагает простую вещь — прямо в браузере определять, какие интересы присущи пользователю (на основе его активности в интернете) и объединять их с похожими пользователями в когорты с кодовым именем типа 4К98. Имена когорт обязательно должны быть четырехзначными, чтобы их количество было конечно и не было искушения создавать когорты с узкими интересами, ставя под сомнение конфиденциальность. Это позволит конкретному пользователю «затеряться» в толпе таких же, как он, а рекламу таргетировать на когорту похожих.
Само название когорты будет передаваться непосредственно в HTTP-заголовке в формате Sec-CH-Flock: 52P9.
Рекламодателям необходимо будет самим понять, в какой когорте находятся потенциальные клиенты, а в какой нет. Google заявляет, что качество таргетинга составляет 95% от качества таргетинга с cookies. Но это в тестах.
TURTLEDOVE, или Two Uncorrelated Requests, Then Locally-Executed Decision On Victory
Метод с захватывающим названием, дословно переводящийся как «Два некоррелируемых запроса, затем — локально выполняемое решение о победе», призван решить вопрос ретаргетинга без cookies (хотя и для таргетинга по интересам тоже подходит). Необычность подхода содержится в самом названии, ведь аукцион тут проходит непосредственно в браузере пользователя.
Чтобы понять, как это работает, проще всего взглянуть на процесс по шагам:
- Пользователь заходит на сайт shoes.ru и смотрит там сапоги.
- Shoes.ru добавляет браузер в группу «интересуются сапогами» и дает разрешение некой рекламной сети считывать эту группу интереса.
- Браузер знает, что пользователь периодически посещает сайты, на которых показываются баннеры этой рекламной сети, поэтому он отправляет в нее запрос на рекламу, таргетированную на группу «интересуются сапогами».
- Ответ принимается браузером и сохраняется для использования позднее. Ответ включает в себя объявление и логику принятия решения, которая будет использоваться в момент аукциона в браузере.
- Через какое-то время пользователь заходит на сайт news.ru, на котором показываются баннеры рекламной сети. Браузер запрашивает у рекламной сети объявления, которые таргетированы по контенту страницы на сайте news.ru. Рекламная сеть присылает такие объявления и дает команду браузеру провести аукцион.
- Браузер достает из памяти сохраненное в пункте 4 объявление, берет только что полученное объявление из пункта 5 (вот где эти «два некоррелируемых запроса» из названия), берет логику принятия решения внутри себя, не передавая данные никуда, проводит классический аукцион (а вот и «локально выполняемое решение о победе»). Победившее объявление показывается пользователю.
Получается, что реклама все еще довольно персонализирована, сильно привязана к тому, что именно пользователь смотрел и какие действия выполнял, но кроме пользовательского браузера эта информация недоступна никому. Бинго!
Несмотря на сложность, метод TURTLEDOVE очень понравился многим компаниям на мировом рынке, которые на основе его принципов уже начали предлагать свои усовершенствованные решения. К примеру, Criteo представила Sparrow, одна из особенностей которого — появление некоего «привратника»: независимого игрока, который мог бы проводить торги в реальном времени на своей стороне, а не доверять это всецело браузеру.
Дальше только так?
Пока нет. Все методы находятся в разработке и тестировании в режиме песочницы. Google обещает более широкое тестирование в 2021 году, и тогда мы точнее поймем, так ли все красиво работает.
Однако уже сейчас можно предсказать проблемы с привычной аналитикой данных. Она, конечно, будет возможна, но осложнена дополнительными действиями по настройке передачи правильных метрик по специальному API, а некоторые отчеты вообще предлагается предоставлять в агрегированном виде раз в 24 часа.
Интереснее другое: будущее у рекламы в браузерах Chrome, очевидно, есть, но что с остальными? Google заявляет, что работает во благо всего рекламного рынка. Но что, если конкуренты не захотят встраивать единое решение от Google в свои браузеры? Увидим ли мы глобальную битву технологий таргетинга без cookies среди гигантов? Время покажет, а мы продолжим следить всем рекламным миром.