ユーザー個人を特定できないまま、サイトがユーザーの興味 / 関心を推測できるようにします。
実装ステータス
- 初回のオリジン 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）
- Intent to Experiment（Blink）
FLoC が必要な理由
パーソナライズド広告がプライバシーに及ぼす影響については多くの人が懸念しています。こうした広告は現在、サイト間の閲覧履歴を広告主や広告プラットフォームに公開できる Cookie のトラッキングやデバイスのフィンガープリントなどの手法に依存しています。FLoC の提案は、プライバシーの保護を強化する方法で広告選択を可能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、インタレスト ベースで広告やその他のコンテンツを選択するためのプライバシー保護メカニズムを提供します。
ユーザーがウェブ上を移動すると、ブラウザは FLoC アルゴリズムを使用して「インタレスト コホート」を算出します。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も同様です。ブラウザは、個々の閲覧データをブラウザ ベンダーや第三者と共有することなく、ユーザーのデバイス上で定期的にコホートを再計算します。
広告主（広告に料金を支払うサイト）は、独自のウェブサイトにコードを追加して、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（広告を配信するためのソフトウェアとツールを提供する企業）に提供できます。たとえば、広告テクノロジー プラットフォームは、コホート 1101 と 1354 のブラウザが、そのショップのハイキング用品に関心を持っていると思われるオンライン シューズ ショップから学習します。広告テクノロジー プラットフォームは、他の広告主から、そのコホートの他の興味 / 関心を学習します。
その後、コホートのブラウザが広告を表示するサイトのページ（ニュースサイトなど）にアクセスすると、広告プラットフォームは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 はどのような用途に使用できますか？
- 広告主のサイトを頻繁に訪問していることが確認されているコホート、または関連トピックに関心を示しているブラウザに属するユーザーに広告を表示します。
- 機械学習モデルを使用して、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動作に活かします。
- ユーザーにコンテンツをおすすめする。たとえば、ニュースサイトで、スポーツのポッドキャスト ページがコホート 1234 と 14159 の訪問者に特に人気になっているとします。そのコホートの訪問者に、その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 の仕組みを順を追って簡単に説明しています。
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。
交流とフィードバックの共有
- GitHub: 提案を読み、質問を投稿し、ディスカッションをフォローします。
- W3C: 業界のユースケースについては、「ウェブ広告の改善」ビジネス グループでディスカッションできます。
- 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 リポジトリで質問したり、ディスカッションに参加したりできます。