PET (Công nghệ tăng cường quyền riêng tư) là gì và được áp dụng cho quảng cáo như thế nào?

Công nghệ tăng cường quyền riêng tư-pet là một trong những nỗ lực của facebook nhằm cải thiện cách thức hoạt động của hệ thống quảng cáo. Vậy vật nuôi là gì? Và nó áp dụng vào quảng cáo như thế nào?

thú cưng là gì?

PET hay công nghệ nâng cao quyền riêng tư là một hệ thống sử dụng các kỹ thuật thống kê và mật mã để cá nhân hóa các quảng cáo và phép đo đồng thời giảm thiểu lượng dữ liệu được xử lý để giúp bảo vệ thông tin. Thông tin cá nhân. Chúng có thể được sử dụng trong nhiều ngữ cảnh như theo dõi liên hệ covid-19, định vị và gửi thanh toán điện tử, v.v.

Đang xem: Pet là gì trên facebook

Facebook tin rằng thú cưng sẽ là công cụ hỗ trợ đắc lực cho thế hệ quảng cáo kỹ thuật số tiếp theo. Đó là lý do tại sao facebook đã quyết định đầu tư nhiều năm vào các nhà nghiên cứu, tổ chức toàn cầu và nhà phát triển để xây dựng các giải pháp và phương pháp tốt nhất.

Các phần sau giải thích chi tiết cách thức hoạt động của các kỹ thuật này.

Thú cưng và quảng cáo

thú cưng xử lý các kỹ thuật tiên tiến trong lĩnh vực mật mã và thống kê. Những công nghệ này giúp giảm thiểu lượng dữ liệu được xử lý trong khi vẫn duy trì các tính năng quan trọng như đo lường và cá nhân hóa quảng cáo.

PET là nỗ lực mới của Facebook trong hoạt động nâng cao

thú cưng là nỗ lực mới của facebook nhằm cải thiện quyền riêng tư của người dùng

Hãy xem xét kỹ hơn ba loại thú cưng này và cách chúng ta có thể sử dụng chúng để xây dựng các giải pháp đo lường hoặc cá nhân hóa quảng cáo trong tương lai:

Tính toán đa bên an toàn (mpc)

mpc (Tính toán đa bên an toàn) cho phép hai hoặc nhiều tổ chức làm việc cùng nhau mà không tiết lộ thông tin về một trong số họ. Tất cả dữ liệu được mã hóa từ đầu đến cuối: trong quá trình truyền, lưu trữ và sử dụng, đảm bảo rằng không bên nào có thể nhìn thấy dữ liệu của bên kia.

mpc rất hiệu quả để tăng cường quyền riêng tư và bảo mật khi tính toán kết quả của nhiều bên, chẳng hạn như báo cáo kết quả của chiến dịch quảng cáo hoặc đào tạo mô hình máy học, cho dù dữ liệu được nắm giữ bởi hai hay nhiều bên.

Xem thêm: 4 cách vừa xem YouTube vừa lướt web trên điện thoại Android, iOS

MPC cho phép các doanh nghiệp hợp tác và trao đổi dữ liệu

mpc cho phép các doanh nghiệp cộng tác và trao đổi dữ liệu đồng thời đảm bảo quyền riêng tư của dữ liệu

Các loại báo cáo này thường yêu cầu ít nhất một bên hiểu những người cụ thể nào đã mua hàng sau khi xem một quảng cáo cụ thể. Đối với MPC, giả sử rằng một bên có thông tin về người đã xem quảng cáo và bên kia có thông tin về người mua sắm. Việc áp dụng MPC và mã hóa cho phép cả hai bên hiểu rõ hơn về cách quảng cáo đang hoạt động mà không cần phải ủy thác hai bộ dữ liệu cho một bên.

Năm ngoái, một giải pháp có tên Đo lường mức tăng riêng đã bắt đầu thử nghiệm với mpc để giúp các nhà quảng cáo hiểu quảng cáo của họ đang hoạt động như thế nào. cáo.

Học trên thiết bị

Học trên thiết bị giúp tạo các thuật toán hoạt động dựa trên thông tin chi tiết trực tiếp trên thiết bị mà không gửi dữ liệu cá nhân như các mặt hàng hoặc địa chỉ email đã mua tới Máy chủ lưu trữ hoặc đám mây. Công nghệ này có thể giúp chúng tôi tìm ra những cách mới để hiển thị quảng cáo có liên quan cho người dùng mà không cần biết các hành động cụ thể mà các cá nhân thực hiện trên các ứng dụng và trang web khác. .

On-Device Learning là công nghệ

học trên thiết bị là công nghệ “tự học” cực kỳ thông minh

Ví dụ: nếu những người nhấp vào quảng cáo về thiết bị tập thể dục có nhiều khả năng mua protein shake hơn, thì việc học trên thiết bị có thể giúp xác định hướng hành động đó mà không cần gửi dữ liệu đến máy chủ facebook hoặc đám mây. dữ liệu cá nhân. Sau đó, Facebook có thể sử dụng mô hình trên để nhắm mục tiêu đối tượng protein shake với quảng cáo này.

Tương tự như tính năng tự động sửa lỗi hoặc dự đoán văn bản, quá trình học trên thiết bị sẽ cải thiện theo thời gian. Khi hàng triệu thiết bị thực hiện những cải tiến nhỏ và bắt đầu tạo các mẫu mới có thể “đào tạo” các thuật toán thông minh hơn để bạn thấy nhiều quảng cáo phù hợp hơn hoặc hạn chế những quảng cáo không liên quan. Báo cáo không cần thiết.

Nó có thể được bảo vệ thêm bằng cách kết hợp dữ liệu học tập trên thiết bị với quyền riêng tư khác biệt.

Quyền riêng tư khác biệt

Xem thêm: Bí kíp không cho người khác thấy comment của mình trên Facebook

Quyền riêng tư khác biệt là một kỹ thuật thống kê có thể được sử dụng riêng hoặc áp dụng cho các kỹ thuật tăng cường quyền riêng tư khác để thu thập và chia sẻ thông tin người dùng trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư của cá nhân. Điều này bao gồm dữ liệu ẩn danh và thông tin có sẵn công khai.

Differential Privacy là hoạt động hỗ trợ cho các công nghệ

Quyền riêng tư khác biệt là hành vi hỗ trợ các công nghệ tăng cường quyền riêng tư

Quyền riêng tư khác biệt hoạt động bằng cách đưa “tiếng ồn” được tính toán cẩn thận vào tập dữ liệu. Ví dụ: nếu 118 người đã mua sản phẩm sau khi nhấp vào quảng cáo, hệ thống riêng tư khác biệt sẽ tăng hoặc giảm ngẫu nhiên số tiền từ con số đó. Vì vậy, ai đó sử dụng hệ thống sẽ thấy một số khác, chẳng hạn như 120 hoặc 114, thay vì 118.

Thêm nhiễu vào dữ liệu của bạn có thể khiến chúng tôi khó biết ai thực sự đã mua sản phẩm sau khi nhấp vào quảng cáo, ngay cả khi bạn có nhiều dữ liệu khác. Do đó, kỹ thuật này thường được sử dụng với các bộ dữ liệu lớn và được phát hành để nghiên cứu công khai.

Kết thúc

Đảm bảo quyền riêng tư trên ứng dụng đồng thời giảm lượng dữ liệu được thu thập là một nỗ lực lâu dài. Đây mới chỉ là khởi đầu cho những nỗ lực của Facebook nhằm bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Hãy theo dõi các cải tiến và thành công dành cho thú cưng khi nó được triển khai cho tất cả các nhà quảng cáo.

Đói – Tiếp thị AI

Theo dõi Facebook

>>Có thể bạn quan tâm đến:Làm cách nào để cải thiện mức độ trải nghiệm người dùng của ooh?

Xem thêm: Các Icon Facebook Đẹp Để Làm Nội Dung Bán Hàng

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *