Вопросы

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.

Клиент хочет провести эксперименты с геотаргетингом без файлов cookie. Укажите одно из преимуществ этого подхода.

• Для сбора данных не требуется межсайтовое отслеживание
• Этот метод подойдет большинству клиентов, которым нужны быстрые результаты
• Для эксперимента требуются данные на уровне пользователя
• Эксперимент просто реализовать и провести

Объяснение:

Одним из преимуществ эксперимента с геотаргетингом без файлов cookie является то, что для сбора данных не требуется межсайтовое отслеживание. Это позволяет проводить таргетинг и сбор данных о пользователях, основываясь на их местоположении, без необходимости использовать сторонние файлы cookie для отслеживания их действий на разных сайтах, что способствует соблюдению норм конфиденциальности и защиты данных.

Сторонние файлы cookie в Chrome скоро перестанут поддерживаться, и клиент хочет подготовиться. Что нужно сделать? Выберите два варианта.

• Создать постоянную инфраструктуру с тегами на всех страницах сайта, Google Аналитикой 4 и списками электронных адресов
• Подождать появления новых технологий, прежде чем планировать стратегию с защитой конфиденциальности
• Добавить Privacy Sandbox API на сайт клиента
• Начать использовать оптимизированный таргетинг и другие решения на основе искусственного интеллекта от Google

Объяснение:

Чтобы подготовиться к прекращению поддержки сторонних файлов cookie в Chrome, нужно создать постоянную инфраструктуру с тегами на всех страницах сайта, Google Аналитикой 4 и списками электронных адресов, а также начать использовать оптимизированный таргетинг и другие решения на основе искусственного интеллекта от Google. Эти меры помогут эффективно собирать данные и проводить таргетинг в условиях ограничений на использование сторонних cookies, обеспечивая точность аналитики и рекламных кампаний, даже без традиционных методов отслеживания.

Почему привычные методы отслеживания предоставляют менее достоверные данные?

• Такие браузеры, как Safari, предоставляют рекламодателям все больше инструментов для отслеживания конверсий с помощью сторонних файлов cookie
• Периоды учета конверсий продлеваются и иногда могут достигать 60 дней
• Повышающиеся требования законов о конфиденциальности и технологические изменения ограничивают применение пользовательских данных для измерений
• Люди менее охотно используют свои устройства из-за повсеместных блокировщиков рекламы

Объяснение:

Привычные методы отслеживания предоставляют менее достоверные данные, потому что повышающиеся требования законов о конфиденциальности и технологические изменения ограничивают применение пользовательских данных для измерений. Это связано с ужесточением законодательства, например, GDPR, а также с изменениями в технологиях, такими как отказ от использования сторонних файлов cookie в некоторых браузерах, что затрудняет точное отслеживание пользователей и их действий на веб-сайтах.