In diesem Artikel führt Criteo Sie durch einige Ergebnisse, die unsere allerersten Erfahrungen mit dem Testen von FLEDGE widerspiegeln.

Criteo hat sich seit den frühesten Phasen des Privacy Sandbox- Designs an Tests beteiligt und Feedback gegeben. Wir engagieren uns aktiv in mehreren Standardisierungsgruppen des W3C, darunter WICG und PATCG, zu Fledge-, Topics- und Reporting-API-Vorschlägen. Als Mitwirkender am Design der Google Privacy Sandbox schlug Criteo SPARROW vor . Einige seiner Ideen flossen in das aktuelle allererste Experiment zum Bieten mit von Vermarktern definierten Interessengruppen namens FLEDGE ein.

FLEDGE wird seit April 2022 als Chrome Origin-Testversion getestet. Wir glauben, dass das Testen der Vorschläge in der Privacy Sandbox von Google eine gute Möglichkeit ist, die Auswirkungen auf den Werbenutzen zu verstehen, und wir hoffen, diese Prinzipien voranzutreiben.

Criteo ist aufgrund unserer globalen Präsenz als Ad-Tech-Anbieter auch in einer einzigartigen Position, die Privacy Sandbox-Vorschläge zu bewerten. Als DSP sind wir direkt mit mehr als 20.000 aktiven Partnern weltweit vernetzt. Außerdem bearbeiten wir täglich 300 Milliarden Gebotsanfragen und schalten Anzeigen an rund 725 Millionen Nutzer.

TL;DR

• Criteo hat im April mit der Implementierung der FLEDGE-API begonnen und markiert derzeit 5 % des Chrome-Verkehrs.
• Wir bieten derzeit Angebote für einen kleinen Teil des US-Verkehrs an und erstellen Anzeigen für diese. Wir arbeiten an der Stabilisierung der Pipeline, um diese Volumina zu erhöhen.
• Wir warten noch auf die Bereitstellung einiger wichtiger Funktionen, wie etwa vollständige Berichtsfunktionen und ein A/B-Test-Framework, um die Auswirkungen auf die Effektivität der Vermarkter und die Publisher-Einnahmen für FLEDGE im Jahr 2023 vollständig zu quantifizieren.

Beginnen wir zunächst mit einem allgemeinen Überblick über die FLEDGE-API.

Kurz gesagt, ermöglicht FLEDGE einem Vermarkter, Besucher seiner Website mit einer bestimmten Zielgruppe namens Interessengruppen zu markieren. Beispielsweise könnte eine Einzelhändler-Website alle Benutzer markieren, die eine bestimmte Produktkategorie auf ihrer Website besucht haben, und eine Interessengruppe erstellen, die sich nur an Benutzer richtet, die an dieser bestimmten Kategorie interessiert sind. Mit FLEDGE von Google können Vermarkter dann auf programmatische Möglichkeiten bieten, um diese und andere Interessengruppen erneut anzusprechen, wenn die Nutzer Publisher-Websites besuchen. Konkret: Wenn ein Benutzer einen Verlag besucht, ruft die FLEDGE-Gebotslogik automatisch alle Interessengruppen auf, die diesem bestimmten Benutzer zugewiesen wurden, und jede Interessengruppe gibt ein Gebot und eine kreative Anzeige zurück. Abschließend zeigt die Interessengruppe mit dem höchsten Gebot dem Nutzer die ausgewählte Anzeige an.

Um die Details besser zu verstehen, schauen Sie sich bitte die Spezifikationen und die API-Dokumentation hier an .

Origin-Testverkehr

Tagging von Interessengruppen

Abbildung 2 zeigt den Tagging-Verkehr von Interessengruppen, den wir seit Anfang Juni 2022 beobachtet haben.

Die Origin-Testversion wurde erstmals im Mai für 50 % aller Chrome-Beta-Nutzer aktiviert und dann schrittweise auf zunächst 1 % der stabilen Chrome-Nutzer und jetzt auf 5 % ausgeweitet. Derzeit beobachten wir täglich fast 80 Millionen getaggte Interessengruppen auf 14.000 Websites unserer Partner.

FLEDGE-Gebotsanfrage

In Bezug auf Gebote ist unten der Gesamtverkehr aufgeführt, den wir im Laufe der Zeit in den USA erhalten haben, dem derzeit einzigen Land, das wir testen. Eine Ausweitung über die USA hinaus ist derzeit blockiert, da FLEDGE mehrere Währungen unterstützen muss (weitere Informationen finden Sie hier ).

Der Gebotsverkehr wird von unserem SSP-Partner Google Ad Manager bereitgestellt und ist daher nicht proportional zu den in Abbildung 2 beobachteten Nutzern im Origin-Test von FLEDGE. Wir müssen konservativ sein, wenn wir den Gebotsverkehr erhöhen. Selbst 1 % des Chrome-Verkehrs, der über 20 Millionen kreative Anzeigen pro Tag darstellt, könnte erhebliche Auswirkungen haben. Alle ungelösten oder unentdeckten Fehler können die Einnahmen von Publishern und Werbetreibenden erheblich gefährden.

In der ersten Phase, zwischen Mai und August, haben wir die Gebotspipeline mit einem Experiment ohne Rendering eingerichtet, was bedeutet, dass die gesamte Gebotslogik ausgeführt wurde, die endgültigen Anzeigen jedoch nicht gerendert wurden. Dennoch erhielten wir immer noch FLEDGE-Berichtsereignisse, die es uns ermöglichten, erste Einschätzungen vorzunehmen, wie z. B. die Berechnung der Gewinnrate von Criteo im Vergleich zum bestehenden Criteo-Bieter, die Überprüfung der Berichtsfunktionen, die korrekte Anwendung der Kampagnen- und ungültigen Traffic-Filter sowie die Anpassung unseres Gebotsniveaus die neuen Zwänge.

Wir befinden uns jetzt in der nächsten Phase, die die Darstellung von FLEDGE-Anzeigen ermöglicht, die Google Ad Manager Anfang September angekündigt hat . Seit Anfang Oktober erhalten wir, wie in Abbildung 3 zu sehen ist, in den USA täglich rund 10 Millionen kontextbezogene FLEDGE-Gebotsanfragen. Der empfangene Traffic ist im Vergleich zum Tagging-Traffic geringer, da wir eine Tagesbudgetobergrenze von 100 USD festgelegt haben, um die Gebotspipeline und das kreative Rendering vor einer weiteren Skalierung vollständig stabilisieren zu können. Sobald wir mit unseren Kennzahlen zufrieden sind, möchten wir den US-Gebotsverkehr auf die vollständige Origin-Testversion ausweiten und eine erste Analyse erstellen.

Erwartete Funktionen

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass wir bereits Interessengruppen erstellen, für diese Interessengruppen bieten und Anzeigen messen können. Allerdings sind unsere FLEDGE-Tests noch lange nicht abgeschlossen und es fehlen noch einige wichtige Funktionen für diesen ersten Test :

• Wir sind in der Lage, anstelle einer aggregierten Berichterstattung eine Berichterstattung auf Ereignisebene zu verwenden
• Wir sind weiterhin in der Lage, anstelle eines vertrauenswürdigen Servers unsere eigenen Server für Gebote und kreatives Rendering zu verwenden
• Das Rendern ist in einem Iframe weiterhin möglich, da der eingezäunte Frame im Endzustand nicht verfügbar ist
• keine Durchsetzung der K-Anonymität
• eingeschränkte Funktionalität der täglichen Update-URL

Wenn jede dieser Technologien verfügbar wird, müssen wir darauf achten, sie nicht zu früh einzuführen. Umzäunte Frames und vertrauenswürdige Server werden die Art und Weise, wie wir unsere Pipeline debuggen und Probleme finden können, erheblich beeinträchtigen. Sobald das vollständige Design validiert ist und wir eine stabile Implementierung haben, können wir mit der Bewertung des Nutzens von FLEDGE fortfahren.

Lassen Sie uns nun einige Einschränkungen genauer besprechen, die berücksichtigt werden müssen, damit Criteo den Nutzen und die Auswirkungen von FLEDGE richtig bewerten kann.

Vollständige Berichtsfunktionen sind unerlässlich

Eine Einschränkung ist das Fehlen von Berichtsfunktionen. Derzeit wird die Berichterstellung über die ReportWin-API auf Ereignisebene aktiviert, die als temporärer Mechanismus gedacht ist. Mit dieser API können Ad-Tech-Player Anzeigen zusammen mit Informationen zum Wert von Geboten, dem Gewinner-Creative und einigen Kontextinformationen über den Herausgeber beobachten. Allerdings fehlen der aktuellen API einige wesentliche Berichtsfunktionen. Beispielsweise ist es nicht möglich, Informationen über die Merkmale der Interessengruppe abzurufen. Sie fragen sich vielleicht: „Warum werden diese nicht von der API auf Ereignisebene erfasst?“ Das Hinzufügen von Berichten über Interessengruppenfunktionen verstößt tatsächlich gegen die FLEDGE-Grundsätze, da es anderen Organisationen ermöglichen würde, Benutzerdaten von der Website des Werbetreibenden mit Kontextinformationen von der Website des Herausgebers zu verknüpfen und so das Surfverhalten eines Benutzers über diese beiden Ereignisse hinweg zu verfolgen.

Da bei der ReportWin-API auf Ereignisebene derzeit nur Anzeigen beobachtet werden können, hat Google einige neue APIs auf Ereignisebene vorgeschlagen

• die Fenced Frame Ads Reporting API auf Ereignisebene , die die Berichterstellung zu Klicks ermöglichen würde,
• Integration mit der Attribution Reporting API auf Ereignisebene , die die Berichterstattung über Conversions ermöglichen würde.

Da wir keinen Zugriff auf Berichte zu Benutzerfunktionen innerhalb der Interessengruppen haben, auf die wir bieten, können wir maschinelles Lernen nicht effektiv nutzen, um die Anzeigenleistung automatisch zu optimieren. Derzeit beruht ein großer Teil der Kampagnenleistung von Criteo auf der Optimierung von Anzeigen mithilfe von Benutzersignalen, die auf Websites von Werbetreibenden gesammelt werden, wie Kaufkraft und Benutzerkontext (z. B. ob er ein früherer Käufer ist).

Auch für die technische Überwachung ist ein Reporting erforderlich. Derzeit gibt es keine einfache Möglichkeit, das gemessene Feedback zur Auktion selbst zu analysieren, z. B. die für Gebotsfunktionen aufgewendete Zeit oder ob Fehler aufgetreten sind, die direkt im Chrome-Browser aufgetreten sind.

Zum Glück geht es voran. Die langfristige Vision von FLEDGE besteht darin, aggregierte Berichte zu verwenden, die sowohl den Anforderungen des maschinellen Lernens anhand von Benutzersignalen als auch der technischen Überwachung gerecht werden könnten. Eine Aggregations-API würde es Unternehmen ermöglichen, aggregierte Metriken auf Kohortenebene von einem vertrauenswürdigen Server abzurufen. Es würde daher die Erfassung von kontextbezogenen Signalen wie Tag, Domain und den zuvor erwähnten Werbetreibendensignalen aktivieren, ohne dass das Surfverhalten eines Benutzers über diese beiden Ereignisse hinweg verfolgt werden könnte.

Für Conversion-Ereignisse hat Google kürzlich eine Möglichkeit vorgeschlagen , die aggregierte Attribution Reporting API in FLEDGE zu integrieren . Für Gewinne, verlorene Gebote und Klicks schlägt Google die Extended Private Aggregation API vor . Wir würden die Konvergenz beider API-Oberflächen im Hinblick auf die Benutzerfreundlichkeit begrüßen.

Eine Herausforderung, die noch gelöst werden muss, besteht darin, ML-Modelle automatisch auf aggregierten Daten zu trainieren. Wir begannen die Diskussion mit der Einführung der Privacy-preserving ML Challenge bei AdKDD'21 zu den Daten von Criteo und erhielten viele interessante Einsendungen. Dieser Anwendungsfall wurde im Mai 2022 in der PATCG W3C-Standardisierungsgruppe diskutiert, es bedarf jedoch noch weiterer Forschung, bevor eine praktische Implementierung für ML-basierte Optimierung mit aggregierten Daten erfolgt.

Fehlendes A/B-Test-Framework

Wie in dieser von unseren Teams eingereichten Github-Ausgabe hervorgehoben , konkurrieren FLEDGE-Gebote im aktuellen Testrahmen mit herkömmlichen Geboten, die auf Cookies von Drittanbietern basieren.

Der Zugriff auf Cookies von Drittanbietern ist zwar gut für die Fehlerbehebung, bedeutet aber auch, dass es schwierig sein wird, die tatsächlichen Auswirkungen der Privacy Sandbox auf die Einnahmen der Publisher, den ROAS der Werbetreibenden oder die Leistung von Modellen für maschinelles Lernen zu simulieren.

Da die aktuellen Bieter mehr Informationen über den Benutzer verwenden (z. B. durch die Kombination von Multi-Werbetreibenden-Signalen), wäre ihr Gebot wahrscheinlich besser. Daher können wir Folgendes erwarten:

• FLEDGE-Gebote verlieren gegenüber bestehenden Bietern für bessere Chancen
• FLEDGE wird Gelegenheiten von geringerer Qualität gewinnen

Dies könnte mit einem A/B-Test erreicht werden, der eine Behandlungs- und eine Kontrollgruppe einbezieht. Chrome könnte die Benutzer zufällig einer bestimmten Gruppe zuordnen und den Benutzer für die Dauer des Experiments in derselben Gruppe belassen.

Für Benutzer, die sich in der Kontrollgruppe befinden, behält Chrome Cookies von Drittanbietern bei und entfernt die FLEDGE-API. Für Benutzer in der Behandlungsgruppe entfernt Chrome alle Cookies von Drittanbietern und behält die FLEDGE-API bei.

Diese Gruppen sollten mit den Berichts-APIs zusammen mit den zugehörigen Metriken verfügbar gemacht werden. Anschließend könnten wir diese Kennzahlen vergleichen, um den tatsächlichen Einfluss von FLEDGE auf das aktuelle Werbeökosystem zu beurteilen.

Was kommt als nächstes?

Derzeit ist eine Laufzeit der FLEDGE-Tests bis April 2023 geplant , allerdings hat Google die Frist bereits in der Vergangenheit verlängert und es ist sehr wahrscheinlich, dass dies noch einmal passieren wird. Da die technische Pipeline nun funktionsfähig ist, haben wir die Möglichkeit, an ihrer Stabilisierung zu arbeiten und grundlegende Kennzahlen mit unserer aktuellen Criteo-Pipeline zu vergleichen.

Bis dahin hoffen wir, dass sich weitere Akteure, insbesondere SSPs und DSPs, aber auch Publisher und Werbetreibende, an den FLEDGE-Tests beteiligen, um alle Anwendungsfälle abzudecken und das Experiment vollständig repräsentativ zu machen.

Wenn Sie Rat benötigen oder mit uns zum Testen von FLEDGE zusammenarbeiten möchten: privatsphä[email protected] .

Der Wettbewerb mit einer echten Auktion und mehreren Akteuren wird ein entscheidender Faktor sein, um relevante Publisher-Einnahmen zu messen und sie mit den bestehenden Gebotsströmen zu vergleichen. Wir freuen uns darauf, zur Umsetzung der notwendigen Änderungen für die nächsten Testschritte (wie Währungsmanagement, A/B-Tests und aggregierte Berichterstattung) beizutragen und die Auswirkungen auf die Effektivität der Vermarkter und die Publisher-Einnahmen für FLEDGE im Jahr 2023 zu quantifizieren.