Quyền riêng tư của người dùng cuối là yếu tố cốt lõi trong mọi hoạt động của Ads Data Hub; đó là nền tảng mà nền tảng của chúng tôi dựa trên đó. Để giúp duy trì quyền riêng tư và giúp khách hàng tuân thủ quy định, chúng tôi áp dụng một số các tính năng kiểm tra và hạn chế, được thiết kế để giúp ngăn chặn việc truyền dữ liệu về người dùng cá nhân1 trong dữ liệu mà bạn lấy được từ nền tảng.
Dưới đây là thông tin tổng quan chi tiết hơn về các tính năng bảo mật của Ads Data Hub trong các phần sau:
- Kiểm tra tĩnh kiểm tra các câu lệnh trong truy vấn của bạn để tìm những câu lệnh rõ ràng và các mối quan ngại tức thì về quyền riêng tư.
- Ngân sách truy cập dữ liệu giới hạn tổng số lần bạn có thể truy cập một phần dữ liệu nhất định.
- Kiểm tra tổng hợp để đảm bảo rằng mỗi hàng đều chứa số lượng đủ lớn để bảo vệ quyền riêng tư của người dùng cuối.
- Kết quả so sánh Kiểm tra sự chênh lệch (hoặc "kiểm tra sự khác biệt") giúp ngăn bạn thu thập thông tin về từng người dùng bằng cách so sánh dữ liệu từ nhiều nhóm người dùng.
- Chèn tiếng ồn là một giải pháp thay thế cho tính năng kiểm tra sự khác biệt. Chỉ có chế độ tiếng ồn có sẵn trong trải nghiệm Ads Data Hub dành cho nhà tiếp thị. Để tìm hiểu về nhiễu hãy xem trang này trên Trang web Ads Data Hub dành cho nhà tiếp thị.
Khi kết quả không vượt qua bước kiểm tra để đảm bảo quyền riêng tư, Ads Data Hub sẽ hiển thị hoặc trả về thông báo về quyền riêng tư cho bạn biết rằng một hàng đã được lọc. Thông tin này có thể là bất kỳ nội dung nào từ một hàng đơn lẻ cho đến toàn bộ tập hợp kết quả. Để đảm bảo rằng dữ liệu tổng trong báo cáo vẫn chính xác, hãy sử dụng tính năng tóm tắt hàng đã lọc để đếm dữ liệu đã thả2.
Kiểm tra tĩnh
Quy trình kiểm tra tĩnh kiểm tra các câu lệnh trong truy vấn của bạn để tìm những câu lệnh rõ ràng và các vấn đề về quyền riêng tư tức thì, chẳng hạn như xuất giá trị nhận dạng người dùng, bất kỳ chức năng nào của giá trị nhận dạng người dùng hoặc sử dụng các chức năng không được phép trên các trường có chứa dữ liệu cấp người dùng. Để tránh lỗi truy vấn từ quy trình kiểm tra tĩnh, hãy xem lại các phương pháp hay nhất và tìm hiểu những hàm được phép.
Hạn mức truy cập dữ liệu
Ngân sách truy cập dữ liệu của bạn giới hạn tổng số lần bạn có thể truy cập vào
phần dữ liệu nhất định. Người dùng sắp hết ngân sách sẽ được thông báo
kèm theo thông báo về quyền riêng tư kèm theo
loại DATA_ACCESS_BUDGET_IS_NEARLY_EXHAUSTED. Bạn có thể theo dõi ngân sách bằng cách sử dụng
điểm truy cập ngân sách truy cập dữ liệu
hoặc bằng cách quan sát các thông báo về ngân sách trong giao diện người dùng.
Yêu cầu về tính năng tổng hợp
Trọng tâm chính trong các hoạt động kiểm tra để đảm bảo quyền riêng tư của Ads Data Hub là dữ liệu người dùng tổng hợp ngưỡng. Đối với hầu hết các truy vấn, bạn chỉ có thể nhận dữ liệu báo cáo từ 50 truy vấn trở lên người dùng. Tuy nhiên, bạn có thể sử dụng các cụm từ tìm kiếm chỉ truy cập vào lượt nhấp và lượt chuyển đổi để báo cáo về 10 người dùng trở lên.
- Các sự kiện có mã nhận dạng người dùng bằng 0 sẽ được tính là một người dùng duy nhất trong dữ liệu tổng hợp bất kể có bao nhiêu người dùng thực tế đã tạo sự kiện đó.
- Những người dùng có mã nhận dạng rỗng sẽ không được tính vào ngưỡng tổng hợp.
Phương pháp hay nhất: Định cấu hình mục tóm tắt hàng đã lọc để báo cáo về dữ liệu đã bỏ qua. Điều này giúp duy trì đường cơ sở nhất quán trong các báo cáo của bạn.
Trong ví dụ sau, hàng chứa chiến dịch 125 sẽ được lọc từ kết quả cuối cùng, vì công cụ này tổng hợp kết quả từ 48 người dùng, thấp hơn tối thiểu 50 người dùng.
| Mã chiến dịch | Người dùng | Số lượt hiển thị |
|---|---|---|
| 123 | 314 | 928 |
| 124 | 2718 | 5772 |
| 125 | 48 | 353 |
Kiểm tra mức chênh lệch
Quy trình kiểm tra sự chênh lệch giúp đảm bảo rằng không thể xác định người dùng thông qua so sánh nhiều kết quả tổng hợp đầy đủ theo những cách sau:
- Công cụ này so sánh kết quả của công việc mà bạn đang thực hiện với công việc trước đó kết quả.
- Họ so sánh các hàng trong cùng một tập hợp kết quả.
Các thay đổi đối với dữ liệu cơ bản có thể kích hoạt các lỗi vi phạm về tính năng kiểm tra sự khác biệt giữa hai công việc. Khi so sánh kết quả của một công việc với các kết quả trước đó, Ads Data Hub tìm kiếm các lỗ hổng ở cấp độ người dùng cá nhân. Do đó, ngay cả kết quả từ nhiều chiến dịch hoặc kết quả được báo cáo cùng số lượng người dùng, có thể bị lọc nếu họ có số lượng lớn người dùng chồng chéo nhau.
Mặt khác, hai tập hợp kết quả tổng hợp có thể có cùng số lượng giá trị người dùng—có vẻ giống hệt nhau—nhưng không dùng chung người dùng riêng lẻ và do đó đảm bảo quyền riêng tư để tránh bị lọc bỏ.
Ads Data Hub sử dụng dữ liệu từ kết quả trong quá khứ khi xem xét lỗ hổng của kết quả mới. Điều này có nghĩa là việc chạy cùng một truy vấn và sẽ tạo thêm dữ liệu cho các bước kiểm tra sự khác biệt để sử dụng khi cân nhắc một lỗ hổng bảo mật của kết quả mới. Ngoài ra, dữ liệu cơ bản có thể thay đổi, dẫn đến lỗi vi phạm quy trình kiểm tra quyền riêng tư đối với những cụm từ tìm kiếm được cho là ổn định.
Khi kết quả ở cấp công việc của bạn hoàn toàn khác nhau, nhưng từng hàng tương tự nhau đối với một hàng trong công việc trước đó, Ads Data Hub sẽ lọc hàng tương tự. Trong ví dụ này, hàng có chứa chiến dịch 123 trong kết quả công việc thứ hai sẽ được lọc vì khác với kết quả trước đó bởi một người dùng.
|
|
||||||||||||||||
Nếu tổng số người dùng trong tất cả các hàng trong một nhóm kết quả tương tự như tổng số người dùng từ công việc trước đó, Ads Data Hub sẽ lọc toàn bộ tập hợp kết quả. Trong phần này ví dụ: tất cả kết quả từ công việc thứ hai sẽ được lọc.
|
|
||||||||||||||||
Nội dung tóm tắt về hàng đã lọc
Thông tin tóm tắt hàng đã lọc kiểm đếm dữ liệu đã được lọc nhờ các bước kiểm tra để đảm bảo quyền riêng tư. Dữ liệu từ các hàng đã lọc được tính tổng và thêm vào một hàng tổng hợp. Mặc dù không thể phân tích thêm dữ liệu đã lọc, nhưng tính năng này cung cấp thông tin tóm tắt về lượng dữ liệu đã được lọc khỏi kết quả.
Lọc quyền riêng tư rõ ràng
Trong trường hợp bạn cần chia nhỏ truy vấn nhưng muốn kết hợp kết quả tổng hợp, bạn có thể áp dụng rõ ràng các tuỳ chọn kiểm tra để đảm bảo quyền riêng tư cho một số rồi tổng hợp các kết quả đó lại với nhau theo cách đảm bảo quyền riêng tư.
Ví dụ về trường hợp sử dụng:
- Bạn là một nhà quảng cáo đang tìm tất cả lượt chuyển đổi theo loại sự kiện phân bổ trong tài khoản Google Ads được liên kết, bao gồm cả dữ liệu ở EEA.
- Bạn là một đối tác đo lường đang tìm kiếm tất cả lượt chuyển đổi theo mô hình phân bổ loại sự kiện trong tài khoản Google Ads được liên kết của bạn.
Để biết tổng số lượt chuyển đổi cho tài khoản Google Ads của mình, bạn có thể viết lại
truy vấn bằng mệnh đề OPTIONS(privacy_checked_export=TRUE) để áp dụng quyền riêng tư
kiểm tra từng dịch vụ của Google.
Ví dụ viết lại trong phần này sẽ thực hiện những việc sau:
- Trình này truy vấn từng dịch vụ của Google, áp dụng quyền riêng tư một cách rõ ràng kiểm tra từng tập hợp kết quả trung gian.
- Công cụ này tạo một bảng tạm thời riêng để xem kết quả đã kiểm tra quyền riêng tư cho từng dịch vụ của Google: YouTube, Gmail và Mạng.
- Chỉ số này tổng hợp rồi tính tổng số lượt chuyển đổi đã được kiểm tra quyền riêng tư từ nhiệt độ bảng.
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
Lưu ý rằng truy vấn này không sử dụng JOIN để kết hợp trực tiếp dữ liệu giữa
nhưng thay vào đó thực hiện truy vấn cho từng bảng trước, áp dụng quyền riêng tư
cho từng bảng trung gian, sau đó sử dụng UNION để tính tổng
giá trị được kiểm tra quyền riêng tư.
Cố vấn truy vấn
Nếu SQL của bạn hợp lệ nhưng có thể kích hoạt quá trình lọc quá mức, truy vấn cố vấn đưa ra lời khuyên thiết thực trong quá trình phát triển truy vấn, để giúp bạn tránh kết quả không mong muốn.
Điều kiện kích hoạt bao gồm các mẫu sau:
- Kết hợp các truy vấn phụ tổng hợp
- Kết hợp dữ liệu chưa được tổng hợp với những người dùng có thể khác nhau
- bảng tạm thời được xác định đệ quy
Cách sử dụng trình cố vấn truy vấn:
- Giao diện người dùng. Nội dung đề xuất sẽ xuất hiện trong trình chỉnh sửa truy vấn ở phía trên văn bản truy vấn.
- API. Sử dụng phương thức
customers.analysisQueries.validate.
-
Ngoại trừ dữ liệu mà họ đã đồng ý chia sẻ, chẳng hạn như trường hợp tham gia sự kiện. ↩
-
Trừ phi bị ngăn chặn bởi các quy định hạn chế về quyền riêng tư, chẳng hạn như khi người dùng trong một mục tóm tắt hàng đã lọc không đáp ứng các yêu cầu về dữ liệu tổng hợp.↩