A cura di Pete Danks, Vicepresidente Product, Magnite
Le clean room e le tecnologie di miglioramento della privacy (PET) rappresentano metodi per condividere, analizzare e attivare i dati in ambienti concepiti per proteggere tali dati. Gli inserzionisti e i proprietari di media stanno adottando queste soluzioni per migliorare in modo collaborativo gli insight e gestire campagne più informate ed efficaci. Man mano che il settore stabilisce standard e best practice per le clean room, un processo iniziato di recente, inserzionisti, agenzie e proprietari di media iniziano a porsi più domande. Abbiamo risposto a 6 di queste.
Cos’è l’hashing e come funziona?
L’hashing è un insieme di tecniche in grado di camuffare un identificatore in modo da salvaguardarne l’unicità e rendere impossibile la rimozione di tale camuffamento (senza conoscere l’identificatore originale). Ad esempio, agli ID dell’audience presenti nell’adrequest di un publisher può essere attribuito un hash univoco prima di passarli alla DSP in una bid request. Alcuni dei più diffusi ID basati sull’email utilizzano l’hashing (ad es. UID2.0, LiveRamp RampID, LiveIntent) per passare i dati degli utenti attraverso il bidstream in modo da ridurre al minimo il rischio di perdita di dati. Questi identificatori basati sull’email con hash possono consentire una monetizzazione dei publisher meno dipendente dai capricci futuri dei browser e degli OEM, offrendo ai publisher un maggiore controllo sui propri dati.
Tuttavia, le tecniche di hashing presentano alcuni inconvenienti. Ad esempio, il loro utilizzo per la corrispondenza tra partner richiede che tutti i partner conoscano una chiave condivisa (solitamente nota come salt). Mentre un identificatore con hash non può essere rivelato direttamente anche se la chiave è nota, qualsiasi partner in possesso della chiave può scoprire se quell’identificatore con hash compare nei propri dati e, in caso affermativo, rivelare l’identificatore stesso. Un inconveniente correlato è dato dal fatto che un identificatore con hash può essere usato solo per verificare una corrispondenza esatta con un altro identificatore che è stato sottoposto ad hashing usando esattamente la stessa chiave.
Le nuove tecniche crittografiche, come il calcolo multiparte (MPC) e la crittografia omomorfica, offrono opzioni più flessibili per la corrispondenza dei dati senza rivelarli. Ad esempio, l’MPC consente a ciascun data contributor di utilizzare la propria chiave privata (anziché una chiave condivisa) per crittografare i propri dati, consentendo comunque alle SSP di effettuare la corrispondenza degli identificatori (anche se sono stati crittografati con chiavi diverse).
Il data matching è sicuro?
Sì, quando due o più parti condividono i dati, l’accesso, la disponibilità e l’utilizzo vengono concordati in anticipo – anche tenendo conto dei requisiti della legge sulla privacy – e questi accordi vengono poi applicati dal fornitore della clean room. Le clean room e le PET che utilizzano l’archiviazione distribuita basata su cloud consentono a ogni parte coinvolta di controllare i propri dati, permettendo una collaborazione limitata allo scopo e proteggendo al contempo i dati. La possibilità di memorizzare i dati dell’utente con hash senza che vengano rimossi dall’ambiente aiuta le parti coinvolte a rispettare le leggi sulla privacy e a ottenere maggiore valore dai dati attraverso l’arricchimento.
Cosa succede quando i cookie spariscono?
Le soluzioni di data matching che salvaguardano la privacy diventeranno ancora più preziose. Il data matching consente a buyer e seller di creare un metodo in scala per abbinare i dati first-party, mantenendo la capacità di raggiungere e misurare accuratamente le audience in un ambiente controllato. I nuovi identificatori pubblicitari destinati a sostituire i cookie di terze parti potrebbero anche essere utilizzati con il data matching per fornire una maggiore scala e precisione per il targeting e la misurazione grazie a tassi di corrispondenza migliori. Con gli attuali tassi di corrispondenza delle clean room che si aggirano in media intorno al 50%, l’interoperabilità tra i fornitori di clean room e gli identificatori è un punto chiave con la scomparsa dei cookie di terze parti.
Cosa comporta per publisher e inserzionisti?
Al momento la maggior parte dei publisher e degli inserzionisti sfrutta le clean room per gli insight, combinando gli insiemi di dati per comprendere il comportamento e la sovrapposizione delle audience con l’obiettivo di plasmare la pianificazione delle campagne. Ad esempio, un marchio di fitness potrebbe non sapere nulla dei propri clienti, se non i dati transazionali di base e il fatto che amano tenersi in forma. La corrispondenza dei profili con i dati comportamentali di un publisher offre arricchimento, comprendendo quali sono gli interessi dei clienti al di là del fitness, il che può dare all’azienda un’idea più precisa del tipo di contenuti da pubblicizzare.
Il passo successivo sarebbe quello di utilizzare un livello di attivazione che consenta di eseguire campagne basate su tali utenti abbinati, i cui dati sono stati sottoposti a hashing e crittografia. Sebbene società come Google, Amazon e Meta offrano queste clean room, si tratta di ecosistemi chiusi costruiti principalmente per la pubblicità sui loro media, senza che i dati a livello di utente successivi alla campagna vengano re-inviati agli inserzionisti. I fornitori indipendenti possono contribuire ad attivare i dati in ambienti programmatici al di fuori degli ecosistemi chiusi, il che aiuterà anche gli inserzionisti a incrementare i loro insiemi di dati first-party.
Come si presenta l’attivazione nella bid request?
Per attivare gli insiemi di dati abbinati, i publisher e brand devono sfruttare gli identificatori esistenti nel bid stream o tramite i propri ID nell’adrequest. Con l’hashing dell’ID del publisher o del brand siamo in grado di limitare la misura in cui i dati personali vengono rivelati nel bid stream.
Perché non tutti utilizzano le clean room?
La mancanza di risorse, la difficoltà di dimostrare il ROI, la mancanza di interoperabilità e la continua facilità di utilizzo di cookie di terze parti stanno riducendo l’urgenza di adottare le clean room, anche se la standardizzazione e l’interoperabilità tra i fornitori di clean room dovrebbero favorirne l’adozione. Ad esempio, l'”Open Private Join and Activation (OPJA)” di IAB Tech Lab sta creando un modo standard per i fornitori di clean room per consentire ai propri clienti di abbinare le audience tra insiemi di dati da utilizzare per il targeting pubblicitario e per massimizzare la scala, rispettando al contempo le norme sulla privacy.
Il futuro del data matching
Se le clean room sono un punto di partenza per un ecosistema pubblicitario senza cookie di terze parti, il futuro della condivisione dei dati consisterà nel criptare i dati dove si trovano, ma attivarli dove sono necessari. Chi utilizza le clean room sta notando innovazioni nella modellazione dell’audience (ad esempio, i lookalike), negli insight e nell’attribuzione, ma l’attivazione di questi dati è fondamentale. È qui che le PET con un percorso di attivazione incorporato saranno utili ai publisher, offrendo loro un modo per collegare i dati abbinati a un’opportunità pubblicitaria e presentarli a un buyer in modo rispettoso della privacy.
