Kompara Analizo de Privatecaj Alproksimiĝoj de Google kaj Facebook
Guglo kaj Facebook staras kiel titanoj, ĉiu havante gravan influon sur la cifereca pejzaĝo. Ĉi tio povas soni iom negativa, sed mi kredas, ke ambaŭ kompanioj forgesis siajn kernajn principojn por esti valora valoraĵo por siaj konsumantoj kaj ili ambaŭ estas nur en kapo-al-kapa batalo por reklamaj dolaroj.
Guglo havas riĉajn datumojn tra preskaŭ ĉiuj homoj kaj retejoj sur la planedo per sia serĉilo. Facebook havas riĉajn datumojn tra preskaŭ ĉiu persono kaj retejo per la Facebook-pikselo. Ju pli ili povas limigi reciproke la kapablojn celi uzantojn kaj riĉigi siajn proprajn datumojn, des pli da reklama merkatparto ili povas kapti.
Iliaj aliroj al privateco kaj datumtraktado montras rimarkindajn diferencojn. Ĉi tiu ampleksa analizo plonĝas en ĉi tiujn diferencojn, provizante ŝlosilajn sciojn pri iliaj respektivaj privatecaj praktikoj.
- Ŝanĝo de Triaj Kuketoj: Guglo foriras de triaj (3P) kuketoj, anstataŭe favorante teknologiojn kiel Federacia Lernado de Kohortoj (FLOC), kiuj celas grupigi uzantojn kun similaj interesoj por celita reklamado konservante privatecon.
- Unua Partia Datuma Emfazo: La strategio de Google ĉiam pli taksas unuapartajn datumojn, instigante reklamantojn dependi pli de datumoj rekte kolektitaj de siaj klientoj.
- Kunteksta Reklamado Fokuso: Kun la forigo de triapartaj kuketoj, Guglo vidas revigliĝon en konteksta reklamado kie reklamoj baziĝas sur la enhavo de la retpaĝo prefere ol personaj datumoj.
- AI kaj Maŝinlernado: Google uzas AI kaj maŝinlernadon por provizi privatecajn reklamajn solvojn, celante ekvilibrigi personigitan reklamadon kun uzanta privateco.
- Rekta Konsumanto-Engaĝiĝo: Facebook substrekas la gravecon konstrui rektajn rilatojn kun konsumantoj por kolekti unuapartiajn (1P) datumoj uzante QR kodoj kaj en-butikaj interagoj.
- Valora Interŝanĝo en Datuma Kolekto: La firmao emfazas krei valorinterŝanĝon en datenkolektado, disponigante palpeblajn avantaĝojn al uzantoj kontraŭ iliaj datumoj.
- Adaptiĝo al Privatecaj Ŝanĝoj: Facebook adaptas siajn strategiojn por akordiĝi kun privatecaj ŝanĝoj, fokusante pri privatec-konservaj iloj kaj teknikoj.
- Uzo de AI en Celita Reklamado: Kiel Guglo, Facebook dungas AI plibonigi privatecon en reklamado analizante anonimigitajn datumojn kaj kondutpadronojn.
Privateco de Google kontraŭ Facebook
Ŝanĝo de Triaj Kuketoj | Moviĝante al privatecaj unuaj alternativoj kiel FLoC | Adapti strategiojn por akordigi kun privatecaj ŝanĝoj |
Unua Partia Datuma Emfazo | Instigante fidon je datumoj rekte kolektitaj de klientoj | Konstruado de rektaj konsumantaj rilatoj por unuapartia datumkolektado |
Kunteksta Reklamado Fokuso | Revigliĝo en kunteksta reklamado | N / A |
Uzo de AI en Celita Reklamado | Uzante AI por privatec-sekuraj reklamaj solvoj | Uzante AI por plibonigi privatecon en reklamado |
Valora Interŝanĝo en Datuma Kolekto | N / A | Krei utilan valorinterŝanĝon kun konsumantoj |
Ĉi tiu kompara analizo elstarigas la nuancajn alirojn kiujn Guglo kaj Facebook prenis al la privateco de la uzanto. La pivoto de Google de triapartaj kuketoj kaj pliigita fokuso sur unuapartaj datumoj kaj konteksta reklamado, kune kun ĝia uzo de AI kaj maŝinlernado (
ML), montras strategion, kiu ekvilibrigas uzantan privatecon kun la postuloj de cifereca reklamado. Kontraste, la emfazo de Facebook pri rekta engaĝiĝo de konsumantoj, valorinterŝanĝo kaj adaptiĝo al privatecaj ŝanĝoj, kune kun ĝia uzo de AI, indikas strategion, kiu celas konstrui kaj konservi fidon de konsumantoj dum navigado de la evoluanta pejzaĝo de cifereca privateco.Komercistoj kaj reklamantoj devas kompreni ĉi tiujn diferencojn por vicigi siajn strategiojn efike en ĉi tiu ŝanĝiĝanta cifereca reklammedio. La ŝanĝoj de ambaŭ kompanioj al privatec-fokusitaj strategioj reflektas pli larĝan industrian tendencon, indikante estontecon, kie privatecaj konsideroj estas ĉiam pli centraj al ciferecaj merkatikaj praktikoj.
Por pli profunde plonĝi en la aliron de ĉiu kompanio al privateco, vizitante iliajn respektivajn privatecajn politikojn kaj oficialajn komunikadojn donus pli detalajn kaj ĝisdatigitajn informojn.