PrimiHub一款由密碼學專家團隊打造的開源隱私計算平臺，專注於分享資料安全、密碼學、聯邦學習、同態加密等隱私計算領域的技術和內容。
每一次點選、每一次搜尋和每一次點贊——我們的數字互動都在廣闊的線上領域留下了痕跡。但是，當我們留下的足跡成為廣告商的商品時會發生什麼呢？
在過去的 20 年裡，我們見證了數字世界成為我們日常生活中不可或缺的一部分。它影響了從全球經濟到我們日常習慣的方方面面。但這種整合有一個副作用：我們在網際網路上留下了數字足跡。雖然這些足跡本身似乎無害，但它們已成為數字廣告行業的支柱。品牌和機構依靠這些資料以前所未有的規模跟蹤、監控客戶並與其互動。
然而，當我們忙於擁抱數字時代時，我們忽略了一個重要的方面：負責任的資料管理。這種差距導致了資料洩露、個人資訊濫用以及更邪惡的跟蹤和廣告方法等問題。但負責任地處理資料不僅僅是正確使用資料。它涉及從收集、儲存到保護的整個過程——資料治理。如果我們沒有這種方法，我們的消費者資料就會面臨風險。
隨著谷歌和蘋果等公司收緊隱私措施以及新隱私法規的出臺，品牌現在面臨著兩難境地。他們如何在重視隱私的新環境中發揮作用，同時仍然尊重比以往更瞭解自己的數字隱私的受眾？
這就是隱私增強技術 (PET) 的用武之地。這些技術與正確的策略相結合，提供了一種解決方案，使我們不必為了隱私而犧牲個性化。讓我們更深入地瞭解 PET 是什麼、它們面臨的挑戰以及為什麼它們可能成為數字營銷專業人士的未來。
什麼是隱私增強技術 (PETs)？
隱私增強技術 (PET) 使品牌能夠精確定位受眾、定製資訊並評估營銷活動的結果，同時確保個人隱私受到保護。讓我們深入研究一下定義 PET 的關鍵術語：
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差分隱私：將其視為融入一個大群體，你獨特的身份融入集體，使你與其他人無法區分。透過給資料新增一些隨機性，差異隱私巧妙地模糊了個體資料，關注更廣泛的趨勢。蘋果的 SkAd Network 和谷歌的 Privacy Sandbox 等大公司都採用了這種方法。
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多方計算（MPC）：想象一個保密的小組專案，每個參與者都可以貢獻見解而無需透露他們的源材料。公司可以彙集他們的知識，而無需分享他們的秘密武器。這種方法是許多資料潔淨室計劃的核心。
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同態加密：想象一下試圖解決一個謎團中的謎團。透過同態加密，公司可以處理加密資料，無需檢視原始形式的敏感資料即可得出見解。它改變了我們處理資料安全的方式。
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裝置學習：顧名思義，這類似於將日記鎖在家裡的抽屜裡。你的資料保留在你的裝置上，特定的計算就在那裡完成，僅傳送通用的匿名結果。
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合成資料：將其視為真實資料的替代或替身。雖然它不是真實的東西，但它足夠接近地反映了實際使用的主要特徵。它就像一個複製品，捕捉整體結構而不使用任何真實的個人細節。該技術非常適合測試和分析，同時將真實的使用者資訊排除在外。
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聯邦學習：設想一個全球性的學習小組，每個成員都可以自己學習，但分享他們的見解以豐富每個人的知識。裝置會自行學習和適應，但通用的學習內容會被彙集起來，從而在不接觸個人使用者資料的情況下完善主模型。
那麼，PETs 將如何影響廣告技術？
雖然其中許多技術已經存在了一段時間，但它們在數字廣告領域的採用尚未廣泛。當蘋果在 2021 年 4 月透過應用跟蹤透明度框架和 SkAd Network 縮減跟蹤規模時，許多數字營銷人員將注意力和預算轉移到了谷歌——有點像鴕鳥把頭埋在沙子裡。從那時起，該行業的適應過程就一直緩慢進行。但隨著 Google 預計到 2024 年停止使用第三方 cookie（這一次感覺很現實），營銷人員和品牌正在更深入地研究 PET 的功能。
以下是隱私技術的一些突出用途，通常採用前面討論的一個或多個元件：
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Apple 的 SkAd 網路和應用程式跟蹤透明度框架：Apple 透過這些工具捍衛了使用者隱私。SkAd Network 在不洩露使用者身份的情況下提供活動歸因，而應用程式跟蹤透明度框架則為使用者提供跨第三方應用程式和網站的跟蹤偏好選擇。
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Google 的 Web 和 Android 隱私沙箱：Google 的舉措旨在建立以隱私為中心的網路標準。它旨在為出版商、廣告商和開發商提供數字商務必需的工具，同時尊重使用者隱私。
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Meta 的 Conversions API：Meta 的 Conversions API 誕生於日益增長的隱私限制，它允許廣告商將網路事件直接從其伺服器轉發到 Facebook。這可以避開基於瀏覽器的跟蹤，從而實現更可靠、更安全的廣告效果衡量。
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資料潔淨室：這些受保護的空間可以實現來自不同來源的資料整合，而無需讓任何一方直接訪問另一方的原始資料。尤其是在零售媒體中，資料潔淨室越來越受歡迎，可以在不洩露專有資訊的情況下促進共享見解。
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統一 ID 解決方案：一個值得注意的例子是 Trade Desk 的 UID 2.0。它們提供了基於 cookie 的跟蹤的替代方案，重點是增強使用者隱私。值得注意的是，有關這些解決方案的隱私影響和有效性的討論正在進行中。
這些技術雖然前景廣闊，但也面臨著挑戰。但隨著調整和改進的發生，很明顯它們有潛力平衡消費者保護與數字營銷人員的資料需求。請記住，PET 並不是為了模仿舊的跟蹤方法。未來要求營銷人員具有戰略性，利用選擇性資源和資料點，更重要的是，迴歸媒體規劃和衡量的基本原則。
未來 2-5 年我們可以期待什麼？
未來幾年將會發生變化，數字技術格局將比以往任何時候都更加廣闊和互聯。隨著我們接受並提高 PET 方面的專業知識，使用者個性化和隱私之間的相互作用必將加深。我們正在過渡到“有意識的連線”。今天的使用者，當然還有明天，將不僅僅渴望定製的體驗。他們還將對如何使用他們的資料有更高的認識和期望。
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消費者控制：現代使用者對數字技術越來越瞭解，希望對自己的資料擁有更多發言權。這將推動平臺提供更詳細的隱私設定和更清晰的資料使用政策。
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雙向對話：這不僅僅是資料收集。品牌現在有機會發起有意義的對話。利用實時調查、互動內容甚至社群論壇等平臺，品牌可以直接從受眾那裡收集見解。這是關於相互尊重——詢問消費者希望如何參與，瞭解他們喜歡的渠道和形式，並利用這些資訊來培養真正的聯絡。這種主動參與不僅能建立信任，還能加深品牌與消費者的關係。
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資料極簡主義：我們正在拋棄“收集然後忘記它”的思維方式，轉向“只收集需要的東西”。品牌將採用更有選擇性的資料收集方法，重點關注對增強使用者體驗真正重要的內容。
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隱私設計：隨著 GDPR 和 CCPA 等框架的實施，我們可以預期新技術創新會將隱私考慮因素融入到其 DNA 中，而不是作為額外的附加內容。
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PET 的演變和整合：PET 並不是一成不變的。我預見它們會變得更加複雜，甚至可能與人工智慧 (AI) 等技術聯手。目標？在不影響安全性的情況下打造智慧個性化工具。
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價值交換動態：隨著我們對資料隱私的集體意識不斷增強，企業將需要關注資料共享的交換性質。也許我們會為那些選擇共享資料的人看到更多的忠誠度計劃、獨特的內容或有形的福利。
結論
技術與道德的交叉日益成為當今數字領域的焦點。當我們站在這個節骨眼上時，企業、開發商和政策制定者做出的選擇將塑造我們數字未來的軌跡。這裡的重點很明確：創新推動增長，而信任則確保可持續性。
想象一下：PET 與人工智慧和其他突破性技術無縫融合，一切和諧。這種整合預示著未來技術不僅會增強我們的數字體驗，還會尊重和保護我們在互聯世界中的個人敘述。
原文地址：Looking Beyond the Cookie: The Rise of PETs in Modern Digital Advertising
原文作者：Dane Buchanan
翻譯 & 整理：開放隱私計算 & PrimiHub