Google sta preparando il lancio di un nuovo metodo di controllo della frequenza pubblicitaria che non fa affidamento ai cookie.
La soluzione sfrutterà il machine learning per analizzare pattern di traffico e costruire modelli predittivi. "Utilizzando i pattern di traffico quando i cookie sono disponibili, e analizzandoli in maniera aggregata sui vari editori di Google Ad Manager, possiamo creare dei modelli capaci di predire i pattern di traffico quando i cookie di terza parte non sono presenti - spiega Google in un blog post -. Questo ci consente di stimare quanta probabilità c'è che gli utenti visitino differenti editori che stanno erogando la stessa campagna attraverso Google Ad Manager. Poi, quando non ci sono cookie di terza parte presenti, saremo in grado di ottimizzare quanto spesso queste campagne dovrebbero essere mostrate agli utenti".
Dal momento che il sistema aggrega i dati sugli utenti prima di applicare gli algoritmi di machine learning, nessuna informazione a livello di utente viene condivisa tra i vari siti. "Piuttosto - si legge sul blog - questa soluzione utilizza i dati proprietari dell'editore per ottimizzare l'esperienza pubblicitaria per i visitatori dei suoi propri siti. Si tratta di un approccio per la gestione della frequenza pubblicitaria che è più sicuro per la privacy rispetto ad altri espedienti come il fingerprinting - che si affida a segnali a livello di utenti come l'indirizzo IP - rispettando la scelta dell'utente di disattivare il tracciamento di terze parti".
Il prodotto sarà disponibile sulla DSP Display & Video 360 a partire dalle prossime settimane, con l'intenzione di portarlo anche su Google Ads in futuro.