本篇作者 Teddy Yang，技術出身的創業者，交大資科所畢業後在鴻海當了三年手機軟體工程師，三十歲那年糊里糊塗的開始了網路廣告的創業之路，創業十年來，跌跌撞撞，每天都在學習面對新的挑戰，目前最大的成就感是把 Tagtoo 帶出海外，在馬來西亞和印尼都已經長出穩定的營收且持續擴大，願把 Tagtoo 變成真正國際化的公司。

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上一篇介紹了因為 iOS 隱私權的升級，Facebook 廣告相對應要處理的事情，今天我們延續這個話題，繼續來討論未來 Cookieless 之後，有哪些值得注意的新發展趨勢。

Universal IDs

首先最值得注意的是 Universal IDs 的發展，cookie 不管是第三方還是第一方，其實都像是瀏覽器發給這個使用者的一個門票號碼，它其實就是一串數字，這串數字後面記錄著這個使用者的一些數據行為，如今 cookie id 因為隱私權的關係會快速的被更新，導致無法追蹤，雖然使用者行為還是可以透過 server to server 的方法傳遞給廣告平台，但是如果識別 id一直更換，那廣告仍然是無法追蹤的，於是如果有另外一個獨立的 ID 系統，它既可以保護使用者隱私，又可以用以辨識用戶（在不需要用戶個資的情況下），那就可以做為取代cookie id 作為廣告追蹤的方法之一。

今天要介紹其中兩個目前比較多人在關注的 Universal IDs，分別是 TTD 出的 UID 2.0 和Browser Fingerprints，UID 2.0 簡單的概念如下圖：

首先是 UIS2 Admin：它是一個監管單位，用來發放 token 跟監管看廣告商 (DSP) 是否有侵害使用者隱私，不符合規範的廠商就不發給 token，沒有 token 就不能在這個生態系統中取得使用者資料。

第二個是 UID2 Operator：會用 API 或 SDK 的方式將用戶的 email or phone 轉換成UID2，並且轉換成 token 後回傳給媒體儲存，但需要注意的是 UID2 Operator 不會儲存email 和 token 之間的關係。而 UID2 Operator 可以由公正的第三方運營，不用是 TTD 這樣的私人企業持有。

然後媒體這邊的使用者如果有提供 email or phone，透過 UID2 SDK 或者 API 從 UID2 Operator 換回 token 後就儲存起來。

而廣告主或 CDP 可以用 email 或 phone 換出 UID2 交給廣告商或 DSP 去投廣告，廣告商在拿到 UID2 之後要跟 UID2 Admin 取得 token 後才能透過 SSP 去跟媒體取得版位。

如果上面的說明稍嫌複雜，只要記得結論是 UID 2.0 是在為了保護使用者隱私的情況下又能夠用原本 ID 邏輯繼續的合理取得廣告所需要資料。

另一個 Universal ID 就是 Browser Fingerprints，它的概念比較簡單，就是每一個使用者的瀏覽器環境裡面大大小小的設定一定不會完全一樣，如果把這先環境設定值全部 Hash 成一個 ID，那這個 ID 也足夠代表這個裝置/使用者，如下圖：

以上兩種 Universal IDs 簡單來說就是想要取代遠本 cookie id 的功能，然後在隱私權保護上面做的更好一些。

但是 Google 在 2021 年三月曾公開聲明不支持繼續開發 ID base的廣告追蹤解決方案，所以後 cookie 時代第二個值得關注的趨勢是 Google 提出來的 FLoC 發展，FLoC 是Federated Learning of Cohorts 的縮寫，他是基於聯邦學習架構下在邊緣運算 (也就是運算結果不回傳 Google 用以保護使用者隱私)，將使用者分群後用以廣告投放，它的概念如下圖：

簡單講 FLoC 就是在使用者的瀏覽器上幫使用者貼上許多分群標籤，而在投廣告的時候就靠這些模糊的標籤來決定使用者會看到什麼廣告，由於本篇篇幅有限，我們就不做詳細的技術說明。

而值得注意的是，包含 Brave、DuckDuckGo、Vivaldi、Opera、Microsoft、 Mozilla 和 Apple 等公司也都宣稱不會支援FLoC，原因就是 FLoC 演算法是 Google 決定的，雖然說在邊緣運算資料不會回傳 Google 可以保護使用者隱私，但演算法決定了使用者分群的結果，等於這讓 Google 對廣告的決定權更大了，而筆者認為更重要的，FLoC 的系統，對未來廣告的 Attribution 是很模糊的，也就是未來在 FLoC 的系統內，廣告主無法確實得知是哪一個使用者在哪一個媒體點擊了廣告，所以隱私權和精準廣告一直以來就是天秤的兩端，很值得關注未來的發展。

最後在成效廣告這個領域，不得不注意的就是 GA 4 的推出了，由於 GA 本身是 cookie base 的，所以在 cookieless 的時代，GA 的準確度確實是會被影響的，譬如說如果現在於GA 裡面將 Safari 的流量拉出來，你會發現他新流量的比例比較高，並不是因為 Safari 的新客比例比較高，而是因為 Safari 的 cookie 一直更新，所以 GA 誤判為新流量，基於此，GA 4 有以下這些優點：

• 跨平台數據收集：在這邊可以帶入 user id，幫助 GA4 跨網站追蹤，可以提供的 unify id 可以是 hash email or UID2.0 or fingerprint。
   
• 預測使用者行為：這邊預測的使用者行為可以拋回去給 Google Ads 使用。
   
• 大量整合指標維度：舊版的「工作階段」、「瀏覽」、「畫面」、「事件」、「社交互動」、「交易次數」等維度全部整合成以「事件」定義，因此可以把不同情境的資料定義整合在一起，更好做分析檢討。
   
• 結合 BigQuery：GA4 基本設定資料只有 14 個月，所以結合 BigQuery 不但資料可以保存更久，還可以做很多的不同的資料分析，即使原本 GA4 沒有的維度。筆者認為這是 GA 4 最 powerful 的功能了，也對成效廣告起到實質的幫助。
   
• 資料不會抽樣化：原本的 GA 當資料過大或者要看很細微的維度，數據就會抽樣化，使用 GA4 就沒有這個問題，加上結合 BigQuery 可以長久看到更多維度更精確的數字。
  
• 支援 Server to Server：在 cookieless 的時代，利用 S2S 傳送資料已經是一個很重要的方法，相信 GA 4 利用 S2S 加 BigQuery 應該會發展出很多有趣的應用幫助成效廣告主的追蹤和分析。

今天，這篇文章幫大家介紹 cookieless 時代筆者認為值得關注的幾個方向，有 Universal IDs 和 Google FLoC 概念以及 GA 4 的推出，礙於篇幅每一個主題並不能多做深入的介紹，希望藉由一些入門說明可以讓更多人一起關注這幾個主題的發展！

責任編輯：Anny

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