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Google comparte los resultados de las primeras pruebas de Privacy Sandbox

  • Ha probado el rendimiento de las etiquetas FLoC como parte de su programa de retirada progresiva de cookies
  • El sistema Privacy Sandbox agrupa a los usuarios en función de sus intereses, sin ser identificados

Google avanza en sus planes de retirar el soporte para cookies de terceros en su navegador Chrome. Tal y como avanzó en enero de este año, la retirada se llevará a cabo de manera progresiva hasta completarse en 2022, periodo durante el cual la compañía está probando e implementando silenciosamente su iniciativa Privacy Sandbox.

La adopción a nivel internacional de nuevas normativas orientadas a la preservación de la privacidad de los usuarios, ha llevado a la tecnológica a crear un nuevo sistema descentralizado. En este sentido, Chrome ha estado realizando experimentos de targeting con el objetivo de averiguar cómo funcionará la publicidad online después de la desaparición de la “moneda universal” de la industria del marketing digital.

El sistema busca dejar atrás la publicidad digital basada en targeting one-to-one

Google ha publicado los resultados de esas pruebas recientes que se han llevado a cabo como parte de la iniciativa Privacy Sandbox con el análisis centrado en el concepto de reemplazar el targeting one-to-one, que supone la premisa central de las cookies, por la orientación por cohortes o "FLoC" (siglas en inglés de Aprendizaje Federado de Cohortes) para estudiar los hábitos de grupos de usuarios con intereses similares.

Las etiquetas FLoC están equipadas con cadenas alfanuméricas que agrupan a los usuarios en función de sus intereses, sin ser identificados. Para realizar las cohortes, las etiquetas emplean algoritmos de machine learning en los dispositivos para identificar a los internautas que tienen un comportamiento de navegación común. En definitiva, el principio general de esta API es que a los usuarios individuales no podrán ser distinguidos dentro de un grupo, puesto que solo se revela el identificador del cohorte y no del individuo.

Atendiendo a los resultados publicados por Google en GitHub, los FLoCs han generado una mejora de casi el 350% en recuerdo (recall) -el porcentaje de tiempo que el algoritmo colocaba correctamente a un usuario en una cohorte- y un incremento del 70% en precisión -la frecuencia con la que los datos del algoritmo era correctos- sobre una asignación aleatoria de usuarios. 

La empresa recomendó utilizar un método de proyección aleatorio llamado "SimHash", un algoritmo que garantiza que el navegador pueda realizar una identificación de cohorte sin necesidad de conocer la información de otro usuario y no requiere un servidor central para almacenar el historial de navegación de un usuario.

La nueva era de la segmentación

No obstante, los autores del informe reconocen que se pueden encontrar fricciones en la relación entre privacidad y utilidad. Por ejemplo, cuanto mayor sea la cohorte, mayor será la garantía de privacidad aunque, cuanto mayor sea la cohorte, más difícil será ofrecerle a un usuario un anuncio relevante. No obstante, tal y como detalla el documento, "es prometedor ver que un enfoque completamente descentralizado puede generar cohortes que alcancen aproximadamente el 85% de la calidad de un algoritmo completamente centralizado”.

La compañía ha realizado las pruebas con varios tamaños de cohortes y fuentes de información

En este proceso, la compañía asegura haber probado varios clústeres de algoritmos, diferentes asignaciones de cohortes, definiciones y tamaños, con información pública y de la multinacional. Respecto a esto último, explica haber realizado pruebas con grupos de cinco personas hasta con un máximo de 5.000.

Asimismo, Google está animando a otras empresas de ad tech a realizar experimentos similares probando sus algoritmos en sus propios conjuntos de datos patentados. También está recibiendo comentarios de terceros, principalmente a través del grupo de trabajo Improving Web Advertising Business Group, perteneciente al Consorcio World Wide Web (W3C), compuesto por 134 compañías como Apple, Amazon o IAB Tech Lab.

A pesar de todo, algunas de estas firmas consideran que la compañía de Mountain View esconde sus propios intereses en las conclusiones publicadas y otros han expresado posiciones negativas en relación a la privacidad de estos nuevos enfoques. Paralelamente, la compañía hace frente a la demanda interpuesta por el Departamento de Justicia de Estados Unidos, que le acusa de monopolio al abusar de su posición dominante en el terreno de la búsqueda y publicidad online.