عمليات التحقّق من الخصوصية في Ads Data Hub

تشكّل خصوصية المستخدِم في صميم كل الإجراءات التي ينفّذها Ads Data Hub. CANNOT TRANSLATE الأساس الذي تقوم عليه منصتنا. من أجل المساعدة في الحفاظ على الخصوصية ومساعدة عملائنا على الامتثال التنظيمي، فإننا نفرض بعض عمليات الفحص والقيود التي تهدف إلى المساعدة في منع نقل البيانات المتعلقة مستخدم فردي1 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 المضمّنة في طلبات البحث لديك للبحث عن عبارات واضحة ومخاوف فورية متعلقة بالخصوصية.
  • ميزانيات الوصول إلى البيانات تضع حدًا لإجمالي عدد المرات التي يمكنك الوصول فيها جزء معين من البيانات.
  • تضمن عمليات التحقق من التجميع احتواء كل صف على عدد كبير بما يكفي المستخدمين لحماية خصوصية المستخدم.
  • مقارنة النتائج من خلال عمليات التحقّق من الاختلافات (أو "عمليات التحقّق من الاختلافات") للمساعدة في منعك من جمع معلومات عن مستخدمين فرديين من خلال مقارنة البيانات من مجموعات متعددة من المستخدمين.
  • تشكّل ميزة إضافة التشويش بديلاً عن عمليات التحقّق من الفروق. وضع الضوضاء فقط المتاحة في تجربة Ads Data Hub لجهات التسويق. للتعرّف على الضوضاء حقن، يمكنك عرض هذه الصفحة في موقع Ads Data Hub لجهات التسويق.

وفي حال لم تجتَز إحدى النتائج فحوصات الخصوصية، ستعرض Ads Data Hub أو رسالة خصوصية تخبرك بأنه تمت تصفية أحد الصفوف. يمكن أن تظهر فائدة هذا بوضوح أكبر أي شيء بدءًا من صف واحد وحتى مجموعة النتائج بالكامل. لضمان أن تظل مجاميع إعداد التقارير دقيقة، استخدم ملخص صف تمت تصفيته لحساب البيانات من إسقاط الصفوف2.

عمليات التحقّق الثابتة

تفحص عمليات التحقق الثابتة العبارات الموجودة في استعلاماتك للبحث عن العبارات الواضحة مخاوف تتعلق بالخصوصية، مثل تصدير معرّفات المستخدمين، وأي وظيفة معرّفات المستخدمين، أو استخدام دوال غير مسموح بها عبر الحقول التي تحتوي على على مستوى المستخدم. لتجنُّب أخطاء طلبات البحث من عمليات التحقّق الثابتة، راجِع أفضل الممارسات وفهم الدوال المسموح بها

ميزانية الوصول إلى البيانات

تحد ميزانية الوصول إلى البيانات من إجمالي عدد المرات التي يمكنك فيها الوصول إلى جزء معين من البيانات. سيتم إشعار المستخدمين الذين يقتربون من نهاية ميزانيتهم. من خلال رسالة خصوصية تتضمن النوع DATA_ACCESS_BUDGET_IS_NEARLY_EXHAUSTED. يمكنك مراقبة الميزانية باستخدام نقطة دخول ميزانية الوصول إلى البيانات أو من خلال ملاحظة إشعارات الميزانية في واجهة المستخدم.

متطلبات التجميع

يكمن تجميع المستخدمين في ركيزة عمليات فحص الخصوصية في Ads Data Hub. الحد الأقصى المسموح به. بالنسبة إلى معظم طلبات البحث، لا يمكنك تلقّي سوى بيانات إعداد التقارير على 50 خدمة أو أكثر. المستخدمين. في المقابل، يمكن استخدام طلبات البحث التي تصل فقط إلى النقرات والإحالات الناجحة تقرير عن 10 مستخدمين أو أكثر.

  • يتم احتساب الأحداث التي تحتوي على أرقام تعريف مستخدمين تكون صفرية كمستخدِم واحد ضمن التجميع بغض النظر عن عدد المستخدمين الفعليين الذين أنشأوا الأحداث.
  • ولا يتم احتساب المستخدمين الذين لديهم معرّفات فارغة ضمن الحدّ الأدنى للتجميع.

أفضل الممارسات: ضبط ملخّص الصفوف التي تمّت فلترتها لإعداد تقرير عن البيانات التي تمّت فلترتها تم حذفها. ويساعد ذلك في الحفاظ على أساس ثابت في تقاريرك.

في المثال التالي، ستتم تصفية الصف الذي يحتوي على الحملة 125 من النتائج النهائية، لأنها تجمع النتائج من 48 مستخدمًا، وهو ما يلي وهو 50 مستخدمًا كحد أدنى.

رقم تعريف الحملة المستخدمون مرات الظهور
123 314 928
124 2718 5772
125 48 353

التحقّق من الاختلافات

تساعد عمليات التحقّق من الاختلافات في ضمان عدم إمكانية التعرّف على المستخدمين من خلال مقارنة نتائج متعددة مجمعة بشكل كافٍ بالطرق التالية:

  • إنهم يقارنون نتائج الوظيفة التي تقوم بها بنتائجك السابقة نتائجك.
  • كما يقارنون الصفوف ضمن مجموعة النتائج ذاتها.

يمكن أن تحدث انتهاكات التحقّق من الفروق عند إجراء تغييرات على بياناتك الأساسية. بين وظيفتين. عند مقارنة نتائج الوظيفة بالنتائج السابقة، تبحث خدمة Ads Data Hub عن الثغرات الأمنية على مستوى المستخدمين الفرديين. لهذا السبب، حتى النتائج الواردة من حملات أو نتائج مختلفة تُبلغ نفس العدد من المستخدمين، يمكن تصفيتها إذا كان لديهم عدد كبير من المستخدمين المتداخلين.

ومن ناحية أخرى، قد تحمل مجموعتا نتائج مجمّعتان نفس عدد المستخدمين - يبدون متطابقين - ولكنهم لا يتشاركون في مستخدمين فرديين، وبالتالي مصممة بالتوافق مع معايير الخصوصية، وفي هذه الحالة لن تتم فلترتها.

تستخدم خدمة Ads Data Hub بيانات من النتائج السابقة عند التفكير في الثغرة الأمنية لنتيجة جديدة. هذا يعني أن تشغيل نفس الاستعلام مرارًا وتكرارًا إلى إنشاء المزيد من البيانات لكي يتم استخدامها عند التفكير في لثغرة النتيجة الجديدة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تتغير البيانات الأساسية، مما يؤدي إلى انتهاكات التحقق من الخصوصية لطلبات البحث التي يعتقد أنها مستقرة.

عندما تختلف النتائج على مستوى الوظيفة بشكل كافٍ، ولكن صف فردي مشابه إلى صفّ في مهمة سابقة، سيفلتر Ads Data Hub الصف المشابه. ضِمن هذا المثال، فإن الصف الذي يحتوي على الحملة 123 في نتائج المهمة الثانية سيكون لأنها تختلف عن النتيجة السابقة لمستخدم واحد.

المهمة 1
رقم تعريف الحملة المستخدمون
123 400
124 569
المهمة 2
رقم تعريف الحملة المستخدمون
123 401
224 1325

إذا كان مجموع المستخدمين في جميع الصفوف في مجموعة نتائج مشابهًا لذلك من الوظيفة السابقة، سيفلتر Ads Data Hub مجموعة النتائج بالكامل. في هذه الدورة، مثلاً، ستتم تصفية جميع نتائج المهمة الثانية.

المهمة 1
رقم تعريف الحملة المستخدمون
123 400
124 1367
المهمة 2
رقم تعريف الحملة المستخدمون
123 402
124 1367

ملخّص الصفوف التي تمّت فلترتها

تعمل ملخّصات الصفوف التي تمّت فلترتها على احتساب البيانات التي تمّت فلترتها بسبب فحوصات الخصوصية. يتم جمع البيانات من الصفوف التي تمت فلترتها وإضافتها إلى صف استقبال الرسائل الخاطئة. بينما لا يمكن إجراء مزيد من التحليل للبيانات المفلترة، فإنها توفّر ملخصًا لمقدار البيانات التي تمت تصفيتها من النتائج.

فلاتر الخصوصية الفاضحة

في الحالات التي تحتاج فيها إلى تقسيم استعلامك ولكنك تريد دمج نتائج مجمّعة، يمكنك تطبيق فحوصات الخصوصية بشكل واضح على العديد من مجموعات ثم تجميع هذه النتائج معًا بطريقة آمنة تحافظ على الخصوصية.

أمثلة على حالات الاستخدام:

  • أنت معلِن تبحث عن جميع الإحالات الناجحة حسب نوع حدث تحديد المصدر في حسابك المرتبط على "إعلانات Google"، والذي يتضمّن بيانات المنطقة الاقتصادية الأوروبية
  • أنت شريك قياس، وتبحث عن جميع الإحالات الناجحة حسب تحديد المصدر. في حسابك المرتبط على "إعلانات Google"

للحصول على مجموع الإحالات الناجحة لحسابك على "إعلانات Google"، يمكنك إعادة كتابة طلب بحث باستخدام عبارة OPTIONS(privacy_checked_export=TRUE) لتطبيق سياسة الخصوصية إلى كل خدمة من خدمات Google على حدة.

يؤدي مثال إعادة الكتابة في هذا القسم إلى ما يلي:

  1. تطلب "مساعد Google" من كل خدمة من خدمات Google على حدة، تطبيق الخصوصية بشكلٍ صريح. على كل مجموعة نتائج وسيطة.
  2. تنشئ الأداة جدولاً مؤقتًا منفصلاً. للنتائج التي تم التحقّق من الخصوصية فيها لكل خدمة من خدمات Google: YouTube وGmail الشبكة.
  3. وتعمل هذه الميزة على تجميع وتجميع أعداد الإحالات الناجحة التي تم التحقّق من الخصوصية منها من الجداول.
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

لاحظ أن هذا الاستعلام لا يستخدم JOIN لدمج البيانات مباشرةً بين الجداول، ولكن بدلاً من ذلك ينفذ الاستعلام لكل جدول أولاً، يطبق الخصوصية على كل جدول وسيط، ثم يستخدم UNION لجمع القيم التي تم التحقق من الخصوصية منها.

مستشار طلبات البحث

إذا كانت لغة SQL (لغة الاستعلام البنيوية) صالحة ولكنها قد تؤدي إلى تشغيل التصفية المفرطة، فإن طلب البحث يعرض نصائح عملية أثناء عملية تطوير طلبات البحث وتساعدك في تجنب النتائج غير المرغوب فيها.

تشمل المشغلات الأنماط التالية:

لاستخدام مستشار طلبات البحث:

  • واجهة المستخدم: ستظهر الاقتراحات في محرِّر طلبات البحث في أعلى نص الاستعلام.
  • واجهة برمجة التطبيقات: استخدِم الطريقة customers.analysisQueries.validate.

  1. بخلاف البيانات التي وافقوا على مشاركتها، كما هو الحال مع أعضاء اللجنة.↩

  2. ما لم يتم منع ذلك بسبب قيود الخصوصية، مثلاً عندما لا يستوفي المستخدمون في ملخّص الصفوف التي تمت فلترتها متطلبات التجميع.↩