Чем модели машинного обучения Google отличаются от других решений, направленных на защиту конфиденциальности?
- Алгоритмы машинного обучения Google могут использовать данные из сторонних файлов cookie даже несмотря на то, что они перестают действовать, как только пользователи соглашаются с отслеживанием на определенном сайте
- Для проведения кампаний в КМС и видеокампаний используются данные о каналах и местах размещения рекламы конкурентов, чтобы у алгоритмов было информации для эффективной работы
- Поскольку у Google большое количество пользователей, которые входят в аккаунты, работа моделей не зависит от файлов cookie и других идентификаторов
- Данные машинного обучения Google можно экспортировать и использовать как статистику для маркетологов
Объяснение:
Модели машинного обучения Google отличаются от других решений, направленных на защиту конфиденциальности, тем, что поскольку у Google большое количество пользователей, которые входят в аккаунты, работа моделей не зависит от файлов cookie и других идентификаторов. Это позволяет алгоритмам эффективно работать, используя данные о пользователях, которые идентифицируются через свои аккаунты Google, а не через сторонние cookies, что делает подход более устойчивым к изменениям в законодательстве и технологиях защиты конфиденциальности.