تُعدّ خصوصية المستخدِم النهائي أساس كل ما تفعله Ads Data Hub، وهي الأساس الذي تستند إليه منصّتنا. للمساعدة في الحفاظ على هذه الخصوصية ومساعدة عملائنا في الامتثال للوائح التنظيمية، نفرض بعض عمليات التحقّق والقيود المصمّمة للمساعدة في منع نقل بيانات عن المستخدمين الفرديين1 في البيانات التي تحصل عليها من المنصة.
في ما يلي نظرة عامة على ميزات الخصوصية في Ads Data Hub، مع مزيد من التفاصيل في الأقسام التالية:
- تفحص عمليات التحقّق الثابتة العبارات الواردة في طلبات البحث بحثًا عن أي مشاكل واضحة وملحّة تتعلّق بالخصوصية.
- تحدّ الميزانيات الخاصة بالوصول إلى البيانات من إجمالي عدد المرات التي يمكنك فيها الوصول إلى قطعة بيانات معيّنة.
- تضمن عمليات التحقّق من التجميع أنّ كل صف يحتوي على عددٍ كبيرٍ بما يكفي من المستخدِمين لحماية خصوصية المستخدِم النهائي.
- تقارن عمليات التحقّق من الاختلافات (أو "عمليات التحقّق من الاختلافات") بين مجموعات النتائج للمساعدة في منع جمع معلومات عن مستخدمين فرديين من خلال مقارنة البيانات من مجموعات متعدّدة من المستخدمين.
- إضافة التشويش هي بديل لفحوصات الاختلاف. لا يتوفّر وضع "الضوضاء" إلا في تجربة Ads Data Hub لجهات التسويق. للتعرّف على مزيد من المعلومات عن ميزة إدخال الضوضاء، يمكنك الاطّلاع على هذه الصفحة على موقع Ads Data Hub لجهات التسويق الإلكتروني.
عندما لا تجتاز نتيجة فحصات الخصوصية، ستعرض Ads Data Hub أو تُرجِع رسالة خصوصية لإعلامك بأنّه تمّ فلترة صف. ويمكن أن يشمل ذلك أي شيء من صف واحد إلى مجموعة نتائج كاملة. لضمان بقاء إجماليات التقارير دقيقة، استخدِم ملخّص صفوف تمت فلترتها لاحتساب البيانات من الصفوف التي تم إسقاطها2.
عمليات التحقّق الثابتة
تفحص عمليات التحقّق الثابتة العبارات الواردة في طلبات البحث بحثًا عن مشاكل واضحة و مباشرة تتعلّق بالخصوصية، مثل تصدير معرّفات المستخدمين أو أيّ وظيفة من معرّفات المستخدمين أو استخدام دوال غير مسموح بها في الحقول التي تحتوي على بيانات على مستوى المستخدم. لتجنُّب أخطاء طلبات البحث الناتجة عن عمليات التحقّق الثابتة، راجِع أفضل الممارسات وتعرَّف على الدوالّ المسموح بها.
الحدّ الأقصى لعدد مرات الوصول إلى البيانات
تحدّ ميزانية الوصول إلى البيانات من إجمالي عدد المرّات التي يمكنك فيها الوصول إلى معلومة معيّنة. سيتم إرسال إشعار
برسالة خصوصية من النوع DATA_ACCESS_BUDGET_IS_NEARLY_EXHAUSTED إلى المستخدمين الذين يقتربون من نهاية ميزانيتهم. يمكنك تتبُّع الميزانية باستخدام
نقطة دخول ميزانية الوصول إلى البيانات
أو من خلال مراقبة إشعارات الميزانية في واجهة المستخدم.
متطلبات التجميع
يشكّل حدّ جمع بيانات المستخدِمين الأساس لفحوصات الخصوصية في Ads Data Hub. بالنسبة إلى معظم طلبات البحث، يمكنك تلقّي بيانات إعداد التقارير عن 50 مستخدمًا أو أكثر فقط. ومع ذلك، يمكن استخدام طلبات البحث التي تحصل على النقرات والإحالات الناجحة فقط لتسجيل تقارير عن 10 مستخدمين أو أكثر.
- يتم احتساب الأحداث التي تحتوي على أرقام تعريف مستخدمين صفرية كمستخدم واحد ضمن الحدّ الأدنى للجمع، بغض النظر عن عدد المستخدِمين الفعليين الذين أنشأوا الأحداث.
- لا يتم احتساب المستخدِمين الذين لديهم أرقام تعريف فارغة ضمن الحدّ الأدنى للتجميع.
أفضل الممارسات: يمكنك ضبط ملخّص الصفوف التي تمّت فلترتها لإعداد تقارير عن البيانات التي تمت إزالتها. يساعد ذلك في الحفاظ على أساس ثابت في تقاريرك.
في المثال التالي، سيتمّ فلترة الصفّ الذي يحتوي على الحملة 125 من النتائج النهائية، لأنّه يجمع النتائج من 48 مستخدِمًا، وهو أقلّ من الحدّ الأدنى البالغ 50 مستخدِمًا.
| رقم تعريف الحملة | المستخدمون | مرات الظهور |
|---|---|---|
| 123 | 314 | 928 |
| 124 | 2718 | 5772 |
| 125 | 48 | 353 |
عمليات التحقّق من الاختلافات
تساعد عمليات التحقّق من الاختلافات في التأكّد من أنّه لا يمكن تحديد هوية المستخدِمين من خلال مقارنة عدة نتائج مجمّعة بشكل كافٍ بالطرق التالية:
- وهي تقارن النتائج من المهمة التي يتم تنفيذها بالنتائج السابقة.
- وهي تقارن الصفوف ضمن مجموعة النتائج نفسها.
يمكن أن تحدث انتهاكات التحقّق من الاختلافات بسبب تغييرات في بياناتك الأساسية بين عمليتين. عند مقارنة نتائج مهمة مع نتائج سابقة، تبحث أداة Ads Data Hub عن نقاط الضعف على مستوى المستخدِمين الفرديين. ولهذا السبب، يمكن فلترة النتائج من حملات مختلفة أو النتائج التي تُبلغ عن العدد نفسه من المستخدِمين إذا كانت تتضمّن عددًا كبيرًا من المستخدِمين المتداخلين.
من ناحية أخرى، قد تتضمّن مجموعتَا نتائج مجمّعتَين العدد نفسه من المستخدِمين، ما يجعلهما متطابقتَين، ولكنّهما لا تتشاركان المستخدِمين الفرديين، وبالتالي تكونان آمنتَين من حيث الخصوصية، وفي هذه الحالة لن تتم فلترتهما.
تستخدِم Ads Data Hub بيانات من نتائجك السابقة عند النظر في مدى عرض نتيجة جديدة للاختراق. وهذا يعني أنّ تشغيل الطلب نفسه مراراً وتكراراً يؤدي إلى إنشاء المزيد من البيانات لاستخدامها في عمليات التحقّق من الاختلافات عند النظر في ثغرة أمان نتيجة جديدة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تتغيّر البيانات الأساسية، مما يؤدي إلى انتهاكات في فحص الخصوصية على طلبات البحث التي يُعتقد أنّها ثابتة.
عندما تختلف النتائج على مستوى الوظيفة بشكل كافٍ، ولكنّ صفًا فرديًا يشبه صفًا في وظيفة سابقة، ستفلتر Ads Data Hub الصفّ المشابه. في هذا المثال، سيتمّ فلترة الصف الذي يحتوي على الحملة 123 في نتائج المهمة الثانية، لأنّه يختلف عن النتيجة السابقة بمستخدِم واحد.
|
|
||||||||||||||||
إذا كان مجموع المستخدِمين في جميع الصفوف في مجموعة نتائج مشابهًا لمجموع المستخدِمين في مَهمّة سابقة، ستفلتر Ads Data Hub مجموعة النتائج بالكامل. في هذا المثال، ستتم فلترة جميع النتائج من المهمة الثانية.
|
|
||||||||||||||||
ملخّص الصفوف التي تمّت فلترتها
ملخّصات الصفوف التي تمت فلترتها: تُحصِّل هذه الملخّصات البيانات التي تمت فلترتها بسبب عمليات التحقّق من الخصوصية. يتم تجميع البيانات من الصفوف المفلترة وإضافتها إلى صف صيد عام. على الرغم من أنّه لا يمكن إجراء مزيد من التحليل للبيانات التي تمت فلترتها، إلا أنّها تقدّم ملخّصًا لكمية البيانات التي تمت فلترتها من النتائج.
فلترة الخصوصية الفاضحة
في الحالات التي تحتاج فيها إلى تقسيم طلب البحث ولكنك تريد دمج النتائج المجمّعة، يمكنك تطبيق عمليات التحقّق من الخصوصية بشكل صريح على عدة طلبات بحث أصغر ثم تجميع هذه النتائج معًا بطريقة تحافظ على الخصوصية.
أمثلة على حالات الاستخدام:
- أنت معلِن تبحث عن جميع الإحالات الناجحة حسب نوع حدث الإحالة في حسابك المرتبط على "إعلانات Google"، والذي يتضمّن بيانات المنطقة الاقتصادية الأوروبية.
- أنت شريك قياس تبحث عن جميع الإحالات الناجحة حسب مصدر العميل ونوع الحدث في حسابك المرتبط على "إعلانات Google".
للحصول على مجموع الإحالات الناجحة لحسابك على "إعلانات Google"، يمكنك إعادة كتابة طلب البحث باستخدام عبارة OPTIONS(privacy_checked_export=TRUE) لتطبيق عمليات التحقّق من الخصوصية على كل خدمة من خدمات Google بشكلٍ فردي.
ينفّذ مثال إعادة الكتابة في هذا القسم ما يلي:
- ويطلب هذا الإجراء من كل خدمة من خدمات Google إجراء عمليات بحث فردية، مع تطبيق عمليات التحقّق من الخصوصية على كل مجموعة نتائج وسيطة بشكل صريح.
- ويعمل هذا الإجراء على إنشاء جدول مؤقت منفصل للنتائج التي تم التحقّق من خصوصيتها لكل خدمة من خدمات Google: YouTube وGmail و Network.
- تجمع هذه الدالة أعداد الإحالات الناجحة التي تم التحقّق من خصوصيتها وتضيفها من الجداول المؤقتة.
CREATE TEMP TABLE youtube_agg OPTIONS(privacy_checked_export=TRUE) AS
SELECT
impression_data.campaign_id,
attribution_event_type,
COUNT(1) AS num_convs
FROM adh.google_ads_conversions_policy_isolated_youtube
WHERE impression_data.campaign_id IN UNNEST(@campaign_ids)
AND conversion_type IN UNNEST(@conversion_type_list)
GROUP BY campaign_id, attribution_event_type;
CREATE TEMP TABLE network_agg OPTIONS(privacy_checked_export=TRUE) AS
SELECT
impression_data.campaign_id,
attribution_event_type,
COUNT(1) AS num_convs
FROM adh.google_ads_conversions_policy_isolated_network
WHERE impression_data.campaign_id IN UNNEST(@campaign_ids)
AND conversion_type IN UNNEST(@conversion_type_list)
GROUP BY campaign_id, attribution_event_type;
CREATE TEMP TABLE gmail_agg OPTIONS(privacy_checked_export=TRUE) AS
SELECT
impression_data.campaign_id,
attribution_event_type,
COUNT(1) AS num_convs
FROM adh.google_ads_conversions_policy_isolated_gmail
WHERE impression_data.campaign_id IN UNNEST(@campaign_ids)
AND conversion_type IN UNNEST(@conversion_type_list)
GROUP BY campaign_id, attribution_event_type;
SELECT
campaign_id,
attribution_event_type,
SUM(num_convs) AS num_convs
FROM (
SELECT * FROM youtube_agg
UNION ALL
SELECT * FROM network_agg
UNION ALL
SELECT * FROM gmail_agg
)
GROUP BY campaign_id, attribution_event_type
يُرجى العِلم أنّ طلب البحث هذا لا يستخدم JOIN لدمج البيانات مباشرةً بين
الجداول، بل يُجري طلب البحث لكل جدول أولاً، ثم يطبّق عمليات فحص
الخصوصية على كل جدول وسيط، ثم يستخدم UNION لتجميع
القيم التي تم فحص خصوصيتها.
مستشار طلبات البحث
إذا كان طلب البحث SQL صالحًا ولكن قد يؤدي إلى فلترة مفرطة، يعرض مستشار طلبات البحث نصائح قابلة للتنفيذ أثناء عملية تطوير طلب البحث، بهدف مساعدتك في تجنُّب النتائج غير المرغوب فيها.
تشمل المشغّلات الأنماط التالية:
- دمج طلبات البحث الفرعية المجمَّعة
- دمج البيانات غير المجمّعة مع مستخدمين يُحتمل أن يكونوا مختلفين
- جداول مؤقتة محدّدة بشكل متكرّر
لاستخدام "مستشار طلبات البحث":
- واجهة المستخدم: ستظهر الاقتراحات في محرِّر طلبات البحث، فوق نص طلب البحث.
- واجهة برمجة التطبيقات: استخدِم طريقة
customers.analysisQueries.validate.
-
باستثناء البيانات التي وافقوا على مشاركتها، مثل بيانات أعضاء اللجان. ↩
-
ما لم يتم منع ذلك بسبب قيود الخصوصية، مثل عندما لا يستوفي المستخدِمون في ملخّص الصفوف التي تمّت فلترتها متطلبات التجميع. ↩