Attribution Reporting: Аналитика с сохранением конфиденциальности в современном вебе

В постоянно меняющемся мире цифровой рекламы и веб-аналитики конфиденциальность стала первостепенной задачей. Традиционные методы, в значительной степени зависящие от сторонних cookie-файлов, подвергаются все более пристальному вниманию и ограничениям. Это стимулировало разработку новых, сохраняющих конфиденциальность альтернатив, и на переднем крае находится Attribution Reporting. В этой статье представлен всесторонний обзор Attribution Reporting, его механизмов, преимуществ и значения для будущего онлайн-измерений.

Что такое Attribution Reporting?

Attribution Reporting — это API браузера, предназначенный для измерения конверсий (например, покупок, регистраций) при сохранении конфиденциальности пользователей. Он позволяет рекламодателям и владельцам сайтов понимать, какая реклама или какие сайты привели к этим конверсиям, не полагаясь на межсайтовые идентификаторы отслеживания, такие как сторонние cookie-файлы. Вместо этого он использует систему агрегированных отчетов и дифференциальной приватности для защиты данных пользователей.

По сути, Attribution Reporting предоставляет агрегированные данные об эффективности рекламных кампаний и производительности веб-сайтов, не раскрывая данные на уровне отдельных пользователей. Это обеспечивает баланс между необходимостью эффективных измерений и растущим спросом на конфиденциальность пользователей.

Как работает Attribution Reporting?

Attribution Reporting работает в два этапа:

1. Регистрация источника атрибуции (показ или клик)

Когда пользователь взаимодействует с рекламой (либо кликая по ней, либо просматривая), браузер регистрирует это взаимодействие как «источник атрибуции». Это включает в себя вызов рекламной платформой или веб-сайтом специального API браузера с передачей информации о рекламной кампании, креативе и других релевантных метаданных. Важно отметить, что эта регистрация не включает хранение какой-либо идентифицирующей пользователя информации, которой можно было бы обмениваться между сайтами.

На этом этапе взаимодействие пользователя (клик или просмотр) связывается с конкретными данными атрибуции.

2. Регистрация триггера (событие конверсии)

Когда пользователь выполняет конверсионное действие (например, совершает покупку, подписывается на рассылку) на сайте рекламодателя, веб-сайт или пиксель отслеживания конверсий вызывает другой API браузера для регистрации этого события как «триггера». Триггер включает информацию о событии конверсии, такую как стоимость покупки или тип подписки. Опять же, эта регистрация триггера происходит без идентификации пользователя между сайтами.

Затем браузер сопоставляет триггер с ранее зарегистрированным источником атрибуции на основе определенных предопределенных критериев (например, источник и триггер произошли из одного и того же eTLD+1). Если совпадение найдено, браузер планирует отправку отчета об атрибуции.

Генерация и отправка отчета

Отчеты об атрибуции генерируются и отправляются рекламной платформе или поставщику аналитики с задержкой, обычно от нескольких часов до нескольких дней. Эти отчеты содержат агрегированные данные о конверсиях, предоставляя информацию об общей эффективности различных объявлений или веб-сайтов. Для защиты конфиденциальности пользователей в эти отчеты добавляется шум и применяется агрегация, что предотвращает идентификацию отдельных пользователей или их конкретных событий конверсии. Существует два основных типа отчетов:

• Агрегированные отчеты: Эти отчеты предоставляют обобщенные данные о конверсиях в разбивке по различным параметрам (например, рекламная кампания, география). Они разработаны так, чтобы быть статистически приватными, что означает добавление шума в данные для предотвращения повторной идентификации лиц.
• Отчеты на уровне событий: Эти отчеты предоставляют ограниченную информацию об отдельных событиях конверсии со строгими ограничениями конфиденциальности. Они предназначены для ответа на основные вопросы, например: «Привело ли это объявление к конверсии?», но не предоставляют подробной информации о самой конверсии. Их можно использовать для обучения моделей машинного обучения при правильной агрегации.

Ключевые преимущества Attribution Reporting

Attribution Reporting предлагает несколько преимуществ по сравнению с традиционными методами отслеживания:

• Повышенная конфиденциальность: Он защищает конфиденциальность пользователей, избегая межсайтового отслеживания и полагаясь на агрегированные и анонимизированные данные.
• Улучшенное доверие пользователей: Уважая конфиденциальность пользователей, Attribution Reporting может помочь укрепить доверие и улучшить общий пользовательский опыт.
• Измерения, готовые к будущему: Поскольку браузеры все чаще ограничивают использование сторонних cookie-файлов, Attribution Reporting предоставляет устойчивое решение для измерения эффективности рекламы и веб-сайтов в мире без cookie.
• Поддержка различных моделей атрибуции: Attribution Reporting может поддерживать различные модели атрибуции, позволяя рекламодателям понимать влияние различных точек касания на пути к конверсии. От моделей последнего клика до моделей с временным затуханием — гибкость встроена.
• Стандартизация: Будучи API на уровне браузера, Attribution Reporting способствует стандартизации между различными рекламными платформами и веб-сайтами, что упрощает внедрение и управление атрибуцией.

Механизмы конфиденциальности в Attribution Reporting

В Attribution Reporting встроено несколько механизмов повышения конфиденциальности для защиты данных пользователей:

• Отсутствие межсайтовых идентификаторов пользователей: Attribution Reporting избегает использования сторонних cookie-файлов или других межсайтовых идентификаторов, которые можно использовать для отслеживания пользователей в Интернете.
• Дифференциальная приватность: В агрегированные данные добавляется шум для предотвращения повторной идентификации лиц. Это гарантирует, что даже если злоумышленник получит доступ к отчетам, он не сможет определить, внес ли конкретный пользователь вклад в данные о конверсиях.
• Агрегация: Отчеты агрегируются по нескольким пользователям, что еще больше скрывает данные отдельных пользователей.
• Ограничение частоты: Количество отчетов, которые могут быть сгенерированы для одного пользователя, ограничено для предотвращения злоупотреблений и защиты конфиденциальности.
• Задержки в отчетах: Отчеты задерживаются на случайный промежуток времени, чтобы еще больше скрыть время конверсий и затруднить их связь с отдельными пользователями.

Сферы применения Attribution Reporting

Attribution Reporting можно использовать в различных сценариях, включая:

• Измерение эффективности рекламных кампаний: Понимание, какие рекламные кампании приносят больше всего конверсий, и соответствующая оптимизация расходов на рекламу. Например, немецкая компания электронной коммерции может использовать Attribution Reporting для отслеживания эффективности своих кампаний в Google Ads, не полагаясь на сторонние cookie-файлы, обеспечивая соблюдение GDPR.
• Атрибуция конверсий к различным точкам касания: Определение влияния различных точек касания (например, медийной рекламы, поисковой рекламы, постов в социальных сетях) на пути к конверсии. Сеть ресторанов в Японии может использовать его для анализа того, что больше способствует бронированию: онлайн-реклама или присутствие в социальных сетях.
• Оптимизация дизайна и контента веб-сайта: Определение, какие страницы или контент сайта наиболее эффективны для привлечения конверсий, и улучшение пользовательского опыта. Бразильская образовательная платформа может использовать его, чтобы понять, повлияли ли улучшения в дизайне формы регистрации на бесплатную пробную версию на коэффициенты конверсии с целевой страницы.
• Измерение влияния офлайн-рекламы: Attribution Reporting также можно использовать для измерения влияния офлайн-рекламы, отслеживая, посетили ли пользователи, видевшие офлайн-рекламу, позже веб-сайт и совершили ли конверсию. Например, компания во Франции могла бы размещать QR-коды в печатной рекламе и использовать Attribution Reporting для отслеживания конверсий от пользователей, которые отсканировали код и позже совершили покупку онлайн.
• Межустройственная атрибуция (с ограничениями): Хотя это более сложная задача, подверженная более строгим ограничениям конфиденциальности, Attribution Reporting может способствовать пониманию путей пользователей между устройствами.

Внедрение Attribution Reporting

Внедрение Attribution Reporting включает в себя несколько шагов:

1. Понимание API: Ознакомьтесь со спецификациями API Attribution Reporting и его различными функциями. Обратитесь к документации W3C и ресурсам для разработчиков браузеров за последней информацией.
2. Интеграция с вашей рекламной платформой или поставщиком аналитики: Работайте с вашей рекламной платформой или поставщиком аналитики, чтобы убедиться, что они поддерживают Attribution Reporting. Большинство крупных платформ активно разрабатывают поддержку.
3. Реализация регистрации источника атрибуции: Добавьте код на свой веб-сайт или рекламную платформу для регистрации источников атрибуции, когда пользователи взаимодействуют с вашей рекламой.
4. Реализация регистрации триггера: Добавьте код на свой веб-сайт для регистрации триггеров, когда пользователи выполняют конверсионные действия.
5. Анализ отчетов: Разработайте инфраструктуру для обработки и анализа отчетов об атрибуции, генерируемых браузером.
6. Соблюдение требований и согласие пользователей: Убедитесь, что вы соблюдаете все применимые правила конфиденциальности и получаете согласие пользователей там, где это необходимо. Прозрачность является ключевым фактором.

Проблемы и соображения

Хотя Attribution Reporting предлагает значительные преимущества, существуют также некоторые проблемы и соображения, которые следует учитывать:

• Сложность: Внедрение Attribution Reporting может быть сложным и требует хорошего понимания API и его различных параметров.
• Ограничения данных: Данные, предоставляемые Attribution Reporting, являются агрегированными и анонимизированными, что может ограничивать детализацию аналитики.
• Техническая экспертиза: Требуется техническая экспертиза для внедрения и управления API, а также для адаптации к его постоянному развитию.
• Поддержка браузерами: Хотя поддержка Attribution Reporting растет, она еще не является универсальной для всех браузеров. Проверьте последние таблицы совместимости браузеров, чтобы убедиться, что у вашей целевой аудитории достаточная поддержка.
• Уровень внедрения: Эффективность Attribution Reporting зависит от уровня его внедрения рекламодателями и издателями. Более широкое внедрение улучшит точность и полноту данных.
• Измерение инкрементальности: Определение истинной инкрементальности остается сложной задачей. Attribution Reporting фокусируется на измерении атрибуции по последнему касанию, но не решает проблему измерения причинного влияния рекламы. Во многих случаях по-прежнему требуются A/B-тестирование и другие методы причинно-следственного вывода.

Будущее Attribution Reporting

Attribution Reporting является ключевым компонентом продолжающегося перехода к аналитике, сохраняющей конфиденциальность. По мере ужесточения правил конфиденциальности и продолжения ограничений на использование сторонних cookie-файлов со стороны браузеров, Attribution Reporting будет становиться все более важным для измерения эффективности рекламы и веб-сайтов. W3C постоянно работает над улучшением и развитием API, решая новые сценарии использования и дополнительно усиливая защиту конфиденциальности. Ожидайте дальнейшего развития и усовершенствования этой технологии в ближайшие годы.

Одной из областей текущих исследований является интеграция более продвинутых технологий конфиденциальности, таких как безопасные многосторонние вычисления (SMPC) и федеративное обучение, для дальнейшего повышения конфиденциальности и точности атрибуции. Эти технологии могли бы позволить проводить более сложный анализ данных о конверсиях без раскрытия информации об отдельных пользователях.

Примеры со всего мира

Вот несколько гипотетических примеров того, как компании в разных регионах могут использовать Attribution Reporting:

• Скандинавский ритейлер модной одежды: Может использовать Attribution Reporting для измерения влияния своей рекламы в Instagram на онлайн-продажи, обеспечивая соблюдение GDPR и уважая конфиденциальность пользователей. Затем они могли бы оптимизировать свои рекламные расходы на основе данных, полученных из Attribution Reporting с соблюдением конфиденциальности.
• Латиноамериканский разработчик мобильных приложений: Мог бы отслеживать эффективность своих кампаний по установке приложений в Google Ads, не полагаясь на идентификаторы устройств или другие методы отслеживания, нарушающие конфиденциальность.
• Африканский телекоммуникационный провайдер: Мог бы использовать Attribution Reporting, чтобы понять, какая онлайн-реклама приводит к подпискам на их тарифные планы мобильной передачи данных, соблюдая при этом местные правила защиты данных.
• Азиатская платформа для электронного обучения: Может использовать агрегированные отчеты из Attribution Reporting, чтобы понять, оказывают ли посты в блоге или реклама в социальных сетях большее влияние на регистрацию на курсы, без необходимости индивидуально отслеживать пользователей между своим веб-сайтом и блогом или аккаунтами в социальных сетях.

Заключение

Attribution Reporting представляет собой значительный шаг вперед в эволюции цифровой рекламы и веб-аналитики. Предоставляя способ измерения конверсий с сохранением конфиденциальности, он позволяет компаниям понимать эффективность своих маркетинговых усилий, уважая при этом конфиденциальность пользователей. По мере того как веб продолжает развиваться в сторону более ориентированной на конфиденциальность среды, Attribution Reporting будет играть все более важную роль в обеспечении эффективных и ответственных онлайн-измерений.

Принятие Attribution Reporting — это не просто адаптация к изменениям в законодательстве; это построение более устойчивых и доверительных отношений с вашей аудиторией. Отдавая приоритет конфиденциальности, вы можете укрепить доверие пользователей, улучшить репутацию своего бренда и открыть новые возможности для роста в долгосрочной перспективе.