プライバシーに配慮した広告ターゲティング
Intelligent Dynamic Ad Delivery for the Cookieless Future
TieSetの特許取得済み分散型連合学習フレームワークは、クッキーやモバイルデバイスIDのような識別子に依存することなく、インテリジェントな広告ターゲティングを可能にします。ユーザーデータは所有者の手元に残り、エッジデバイスでモデルを学習し、その結果得られたインテリジェンスのみが共有されます。
消費者心理はプライバシー革命を推進し、規制は世界中で勢いを増し、主要なプラットフォームは識別子を削除するか、識別へのオプトインをユーザーに要求することで対応しています。パブリッシャーの報告によると、匿名化されたトラフィックは、クッキーによるインプレッションと比較して50～70%のCPMしか得られませんが、2022年までに、この時代遅れの技術をサポートし続ける主要ブラウザはないでしょう。モバイルのエコシステムでは、Appleがすでに、アプリのキャンペーンターゲティングが依存するIDFA（Identifier for Advertisers）の共有からユーザーを自動的にオプトアウトする方向に動いています。
このようなエコシステムの変化は、より多くの資金をウォール・ガーデンに向かわせる傾向がありますが、独立系プレイヤーもそれに対抗することができます。広告がサポートし、プライバシーが保護された持続可能なインターネットにおいて、広告主が期待する結果を提供することにより、パブリッシャーのCPMを向上させ続けましょう。
プライバシーに配慮した広告ターゲティング
従来の集中型データベースでは、データをクラウドにプールする必要があり、重大なセキュリティリスクを伴うだけでなく、プライバシー規制に違反する可能性があり、大容量データのアップロードに不必要な遅延、エネルギー、コストがかかります。TieSetの分散型連合学習プラットフォームは、代わりにすべてのデータをエッジデバイスに保持し、AIモデルをトレーニングして、匿名化されサニタイズされたインテリジェンスとしてアップロードします。
ポータブルモデル
パーソナライズされたMLモデルはアグリゲータに格納され、ユーザーがサイト/アプリを閲覧している間のみ貸与されます。
クロスサイトコンソリデーション
複数のサイト/アプリから推定されたユーザープロファイルを統合し、広告提案のパフォーマンスを向上させることができます。
ブラウザー非依存
モデルは特定のブラウザやアプリに縛られることはありません。
プライバシー
ユーザーデータは端末に保存されるため、CookieやIDFAへの依存はありません。個人情報保護法に準拠しています。
レイテンシー
Cookie同期によるレイテンシーを低減し、5Gのスピードで広告を配信することができます。
エネルギーとコスト
データ処理がエッジに移ることで、データ転送にかかる膨大な
コストとエネルギーを節約する
ことができます。
データマネジメントがインテリジェンスマネジメントに
追跡クッキーをエッジMLモジュールに置き換え、ユーザーモデルを生成します。
1
ユーザープロファイルのデータベースをユーザモデルに置き換えます。
2
ユーザーの個人情報ではなく、ユーザーモデルを使った広告
インベントリのマッチング
3
データ管理
パブリッシャーSDKへの簡単な追加により、デマンドパートナーおよびサプライパートナーの
ためのプライバシーセーフな広告ターゲティングを可能にします。
詳細については、無料のコンサルテーションまたはデモをリクエストしてください。
