Bu makalede Criteo, FLEDGE testiyle ilgili ilk deneyimimizi yansıtan bazı bulguları size gösterecek.

Criteo, Gizlilik Korumalı Alanı tasarımının ilk aşamalarından beri test etme ve geri bildirim sağlama süreçlerine katılmıştır . WICG ve PATCG on Fledge, Topics ve Reporting API teklifleri dahil olmak üzere W3C'nin birden çok standardizasyon grubuyla aktif olarak ilgileniyoruz . Criteo, Google Gizlilik Korumalı Alanı tasarımında ortak çalışanlar olarak SPARROW'u önerdi . Fikirlerinden bazıları, FLEDGE adı verilen pazarlamacı tanımlı ilgi kitleleriyle teklif vermeye yönelik mevcut ilk denemeye dahil edildi.

FLEDGE, Nisan 2022'den beri bir Chrome Origin Deneme Sürümü olarak test ediliyor. Google'ın Gizlilik Korumalı Alanı'ndaki teklifleri test etmenin, bunun reklamcılık hizmeti üzerindeki etkilerini anlamanın iyi bir yolu olduğuna inanıyoruz ve bu ilkeleri ileriye taşımayı umuyoruz.

Criteo ayrıca, bir reklam teknolojisi sağlayıcısı olarak dünya çapında görünür olmamız nedeniyle Gizlilik Korumalı Alanı tekliflerini değerlendirmek için benzersiz bir konumdadır. Bir DSP olarak, dünya çapında 20.000'den fazla aktif iş ortağıyla doğrudan entegreyiz. Ayrıca günde 300 milyar teklif talebini ele alarak yaklaşık 725 milyon kullanıcıya reklam sunuyoruz.

TL;DR

• Criteo, Nisan ayında FLEDGE API'sini uygulamaya başladı ve şu anda Chrome trafiğinin %5'ini etiketliyor.
• Şu anda ABD trafiğinin küçük bir kısmına teklif veriyor ve görüntüler oluşturuyoruz ve bu hacimleri artırmak için boru hattını dengelemek için çalışıyoruz.
• 2023'te FLEDGE için pazarlamacı etkinliği ve yayıncı gelirleri üzerindeki etkiyi tam olarak ölçmek için eksiksiz raporlama yetenekleri ve bir A/B testi çerçevesi gibi bazı temel özelliklerin devreye alınmasını hâlâ bekliyoruz.

Öncelikle, FLEDGE API'sine üst düzey bir genel bakışla başlayalım.

Özetle, FLEDGE, bir pazarlamacının ilgi grupları adı verilen belirli bir kitle üyeliğiyle web sitesine gelen ziyaretçileri etiketlemesine olanak tanır. Örneğin, bir perakendeci web sitesi, web sitesinde belirli bir ürün kategorisini ziyaret eden tüm kullanıcıları etiketleyebilir ve kapsamı yalnızca o belirli kategoriyle ilgilenen kullanıcılara yönelik bir ilgi grubu oluşturabilir. Google'ın FLEDGE'si daha sonra pazarlamacıların, kullanıcılar yayıncı web sitelerini ziyaret ettiğinde bu ve diğer ilgi gruplarıyla yeniden etkileşim kurmak için programatik fırsatlara teklif vermelerini sağlar. Somut olarak, bir kullanıcı bir yayıncıyı ziyaret ettiğinde, FLEDGE teklif verme mantığı o belirli kullanıcıya atanmış olan tüm ilgi gruplarını otomatik olarak arayacak ve her ilgi grubu bir teklif ve bir yaratıcı reklam döndürecektir. Son olarak, en yüksek teklifi veren ilgi grubu, seçilen reklamı kullanıcıya gösterecektir.

Ayrıntıları daha iyi anlamak için lütfen buradaki özelliklere ve API belgelerine bakın .

Kaynak Deneme Trafiği

İlgi Grubu Etiketleme

Şekil 2, 2022 Haziran ayının başından beri gözlemlediğimiz ilgi grubu etiketleme trafiğini göstermektedir.

Origin Trial, ilk olarak Mayıs ayında tüm Chrome Beta kullanıcılarının %50'sinde etkinleştirildi ve ardından kademeli olarak, kararlı Chrome kullanıcılarının ilk %1'ine ve şimdi de %5'e yükseltildi. Şu anda, ortaklarımızın 14.000 web sitesinde günde 80 milyona yakın etiketlenmiş ilgi grubu gözlemliyoruz.

FLEDGE Teklif Talebi

Teklif verme açısından, şu anda test ettiğimiz tek ülke olan ABD'de zaman içinde aldığımız toplam trafiği aşağıda bulabilirsiniz. FLEDGE'nin birden fazla para birimini desteklemesi gerektiğinden ABD dışındaki bir uzantı şu anda engellenmiştir (daha fazla bilgi için buraya bakın ).

Teklif trafiği, SSP ortağımız Google Ad Manager tarafından sağlanır, dolayısıyla FLEDGE'nin Şekil 2'de görülen Origin Denemesindeki kullanıcılarla orantılı değildir. Teklif trafiğini artırırken ölçülü olmalıyız. Günde 20 milyondan fazla yaratıcı gösterimi temsil eden Chrome trafiğinin %1'i bile önemli bir etkiye sahip olabilir. Çözülmemiş veya tespit edilmemiş hatalar, önemli miktarda yayıncı ve reklamveren gelirini riske atabilir.

İlk aşamada, Mayıs ve Ağustos ayları arasında, oluşturma olmayan bir deneyle teklif hattını kurduk, yani tüm teklif verme mantığı yürütüldü ancak son reklamlar oluşturulmadı. Yine de, Criteo'nun mevcut Criteo teklif sahibine kıyasla kazanma oranını hesaplamak, raporlama yeteneklerini kontrol etmek, kampanyayı ve geçersiz trafik filtrelerini doğru şekilde uygulamak ve teklif düzeyimizi yeni kısıtlamalar.

Eylül ayı başında Google Ad Manager tarafından duyurulan FLEDGE reklamlarının oluşturulmasına izin veren bir sonraki aşamadayız . Şekil 3'te görüldüğü gibi, Ekim ayının başından bu yana, ABD'de günde yaklaşık 10 milyon FLEDGE bağlamsal teklif talebi alıyoruz. Alınan trafik, etiketleme trafiğine kıyasla daha düşük çünkü daha fazla ölçek büyütmeden önce teklif hattını ve yaratıcı oluşturmayı tam olarak dengeleyebilmek için günlük 100 USD'lik bir bütçe sınırı belirledik. Metriklerimizden emin olduktan sonra, ABD teklif verme trafiğini tam Origin Deneme sürümüne ölçeklendirmek ve bazı ilk analizlerin taslağını çıkarmak istiyoruz.

Beklenen Özellikler

Özetle, ilgi grupları oluşturabilir, bu ilgi grupları için teklif verebilir ve gösterimleri ölçebiliriz, ancak FLEDGE testimiz tamamlanmaktan çok uzak ve bu ilk testte hala bazı temel eksik özellikler var :

• toplu raporlama yerine olay düzeyinde raporlama kullanabiliyoruz
• teklif verme ve yaratıcı oluşturma için güvenilir bir sunucu yerine kendi sunucularımızı kullanabiliyoruz
• bir iframe'de işleme hala mümkündür, çitle çevrili çerçeve nihai durumunda mevcut değildir
• K-anonimlik yaptırımı yok
• günlük güncelleme URL'sinin sınırlı işlevselliği

Bu teknolojilerin her biri kullanılabilir hale geldiğinde, onları erken bir şekilde kullanıma sunmamaya dikkat etmeliyiz. Çitlerle çevrili çerçeveler ve güvenilir sunucular, boru hattımızda hata ayıklama ve sorunları bulma şeklimizi ciddi şekilde etkileyecektir. Tam tasarım onaylandıktan ve istikrarlı bir uygulamaya sahip olduktan sonra, FLEDGE'nin faydasını değerlendirmeye devam edebiliriz.

Şimdi, Criteo'nun FLEDGE'nin faydasını ve etkisini doğru bir şekilde değerlendirmesi için ele alınması gereken bazı sınırlamaları daha ayrıntılı olarak tartışalım.

Eksiksiz Raporlama Yetenekleri Çok Önemlidir

Bir sınırlama, raporlama yeteneklerinin olmamasıdır. Şu an için raporlama, geçici bir mekanizma olması gereken olay düzeyinde reportWin API aracılığıyla etkinleştirilir.. Bu API, reklam teknolojisi oyuncularının, tekliflerin değeri, kazanan reklam öğesi ve yayıncı hakkında bazı bağlamsal bilgilerle birlikte gösterimleri gözlemlemesine olanak tanır. Ancak, mevcut API bazı temel raporlama özelliklerini kaçırmaktadır. Örneğin ilgi grubunun özelliklerine ilişkin bilgilere ulaşmak mümkün değildir. Kendinize "bunlar neden olay düzeyi API'si tarafından yakalanmıyor?" diye sorabilirsiniz. İlgi grubu özelliği raporlamasının eklenmesi aslında FLEDGE ilkelerine aykırıdır çünkü bu, diğer kuruluşların reklamcının web sitesindeki kullanıcı verilerini yayıncının web sitesindeki bağlamsal bilgilere bağlamasına ve dolayısıyla bu iki etkinlikte bir kullanıcının göz atma davranışını izlemesine olanak tanır.

Olay düzeyindeki reportWin API'sinde olduğu gibi, şimdilik yalnızca görüntüler gözlemlenebilir, Google bazı yeni etkinlik düzeyinde API'ler önerdi.

• tıklamaların raporlanmasına izin verecek olay düzeyinde Çitli Çerçeve Reklamları Raporlama API'sı ,
• dönüşümler hakkında raporlama yapılmasına izin verecek etkinlik düzeyi İlişkilendirme Raporlama API'si ile entegrasyon .

Teklif verdiğimiz ilgi grupları dahilindeki kullanıcı özellikleriyle ilgili raporlara erişemediğimiz için, reklam performansını otomatik olarak optimize etmek için makine öğrenimini etkili bir şekilde kullanamıyoruz. Şu anda, Criteo'nun kampanya performansının büyük bir kısmı, satın alma gücü ve kullanıcı bağlamı (yani önceki bir alıcı olup olmadığı) gibi reklamveren web sitelerinde toplanan kullanıcı sinyallerini kullanarak reklamları optimize etmekten geliyor.

Raporlama, teknik izleme için de gereklidir. Şu anda, teklif verme işlevlerinde harcanan süre veya doğrudan Chrome tarayıcısında meydana gelen hatalar olup olmadığı gibi, açık artırmanın kendisiyle ilgili ölçülen geri bildirimleri analiz etmenin kolay bir yolu yoktur.

Neyse ki, işler ilerliyor. FLEDGE'nin uzun vadeli vizyonu, hem kullanıcı sinyallerinde makine öğreniminin ihtiyaçlarına hem de teknik izlemeye hizmet edebilecek toplu raporlamayı kullanmaktır. Bir toplama API'si, şirketlerin birleştirilmiş metrikleri güvenilir bir sunucudan kohort düzeyinde almasına olanak tanır. Bu nedenle, gün, etki alanı ve daha önce belirtilen reklamveren sinyalleri gibi bağlamsal sinyallerin toplanmasını, bir kullanıcının bu iki etkinlik boyunca göz atma davranışını izleyemeden etkinleştirecektir.

Dönüşüm etkinlikleri için, Google kısa bir süre önce toplu İlişkilendirme Raporlama API'sini FLEDGE'ye entegre etmenin bir yolunu önerdi . Kazançlar, kaybedilen teklifler ve tıklamalar için Google, Genişletilmiş Özel Toplama API'sini önerir . Kullanılabilirlik açısından her iki API yüzeyinin yakınsamasını memnuniyetle karşılarız.

Hâlâ çözülmesi gereken zorluklardan biri, makine öğrenimi modellerinin toplu veriler üzerinde otomatik olarak nasıl eğitileceğidir. Tartışmaya , Criteo'nun verileriyle ilgili AdKDD'21'de Gizliliği koruyan Makine Öğrenimi Yarışmasını tanıtarak başladık ve pek çok ilginç başvuru aldık. Bu kullanım örneği , Mayıs 2022'de PATCG W3C standardizasyon grubunda tartışılmıştır, ancak toplu verilerle makine öğrenimi tabanlı optimizasyon için herhangi bir pratik uygulamaya geçmeden önce daha fazla araştırmaya ihtiyaç vardır.

Eksik A/B Test Çerçevesi

Ekiplerimiz tarafından gönderilen bu github sayısında vurgulandığı gibi , mevcut test çerçevesinde FLEDGE teklifleri, 3. taraf tanımlama bilgilerine dayanan geleneksel tekliflerle rekabet edecek.

3. taraf tanımlama bilgilerine erişim hata ayıklama için iyi olsa da, Gizlilik Korumalı Alanının yayıncıların geliri, reklamverenlerin ROAS'ı veya makine öğrenimi modellerinin performansı üzerindeki gerçek etkisini simüle etmenin zor olacağı anlamına gelir.

Mevcut teklif verenler, kullanıcı hakkında daha fazla bilgi kullandığından (örneğin, çoklu reklamveren sinyallerini birleştirerek), teklifleri muhtemelen daha iyi olacaktır. Bu nedenle, şunları bekleyebiliriz:

• FLEDGE teklifleri, daha iyi fırsatlar için mevcut teklif verenlere karşı kaybedecek
• FLEDGE, daha düşük kalitede fırsatlar elde edecek

Bu, bir tedavi ve kontrol grubu içeren bir A/B testi ile başarılabilir. Chrome, kullanıcıları rastgele olarak belirli bir gruba atayabilir ve kullanıcıyı deney süresince aynı grupta tutabilir.

Kontrol grubundaki kullanıcılar için Chrome, 3. taraf çerezlerini saklar ve FLEDGE API'sini kaldırır ve tedavi grubundaki kullanıcılar için Chrome, tüm 3. taraf çerezlerini kaldırır ve FLEDGE API'sini tutar.

Bu gruplar, ilişkili metriklerle birlikte raporlama API'leri ile kullanılabilir hale getirilmelidir. Ardından, FLEDGE'nin mevcut reklam ekosistemi üzerindeki gerçek etkisini değerlendirmek için bu ölçümleri karşılaştırabiliriz.

Sıradaki ne?

Şu anda FLEDGE testlerinin Nisan 2023'e kadar sürmesi planlanıyor , ancak Google zaten bu süreyi geçmişte uzatmıştı ve bunun tekrar olması çok muhtemel. Artık teknik boru hattı çalışır durumda, stabilizasyonu üzerinde çalışma ve temel ölçümleri mevcut Criteo boru hattımızla karşılaştırma fırsatımız olacak.

O zamana kadar, başta SSP'ler ve DSP'ler olmak üzere daha fazla oyuncunun, aynı zamanda yayıncıların ve reklamcıların tüm kullanım durumlarını kapsayacak ve deneyi tamamen temsili hale getirecek FLEDGE testlerine katılacağını umuyoruz.

Herhangi bir tavsiyeye ihtiyacınız varsa veya FLEDGE'yi test etmek için bizimle ortak olmak istiyorsanız: [email protected] .

Gerçek bir müzayede ve birden çok oyuncuyla rekabet, ilgili yayıncı gelirlerini ölçmek ve bunları mevcut teklif akışlarıyla karşılaştırmak için çok önemli bir rol oynayacaktır. Sonraki test adımları (para birimi yönetimi, A/B testi ve toplu raporlama gibi) için gerekli değişikliklerin uygulanmasına katkıda bulunmayı ve 2023'te FLEDGE için pazarlamacı etkinliği ve yayıncı gelirleri üzerindeki etkiyi ölçmeyi dört gözle bekliyoruz.