كيفية المشاركة في مرحلة التجربة والتقييم في "التعلُّم الموحّد للمجموعات النموذجية" (FLoC)

توفّر تقنية التعلّم الموحّد للمجموعات النموذجية (FLoC) آلية تحافظ على الخصوصية للإعلانات التي تستهدف الاهتمامات. التحديد. عندما يتنقل المستخدم في أنحاء الويب، يستخدم متصفّحه خوارزمية "التعلُّم الموحّد للمجموعات النموذجية" (FLoC) للتعرُّف على "المجموعة النموذجية للاهتمامات"، التي ستكون هي نفسها لآلاف المتصفحات التي تتّبع عمليات تصفح حديثة مماثلة السجل. يرتبط متصفّح المستخدِم بمجموعة نموذجية واحدة للاهتمامات في كل مرة ويعيد احتساب المجموعة النموذجية بشكل دوري (مرة واحدة حاليًا كل سبعة أيام خلال مرحلة التجربة الأولية هذه) في جهاز المستخدم، بدون مشاركة بيانات التصفُّح الفردية مع مورِّد المتصفِّح أو أي شخص آخر

لمزيد من المعلومات عن "التعلُّم الموحّد للمجموعات النموذجية"، اطّلِع على مقالة ما هو التعلّم الموحّد للمجموعات النموذجية؟.

المشاركة في مرحلة التجربة والتقييم الخاصة بـ "التعلُّم الموحّد للمجموعات النموذجية" (FLoC)

بدأت مرحلة التجربة والتقييم الخاصة ببروتوكول FLoC في Chrome 89، وأصبحت متاحة على أنّها مرحلة التجربة والتقييم التابعة لجهة خارجية.

للمشاركة في هذه العملية، يجب التسجيل للحصول على رمز مميّز خاص بالتجربة من أجل بروتوكول FLoC.

سياق الطرف الأول

للوصول إلى بيانات المجموعات النموذجية لاهتمامات المستخدمين على مواقعك الإلكترونية، أضِف الرمز المميّز للإصدار التجريبي من المصدر إلى صفحاتك على الويب، وذلك باستخدام إحدى الطريقتَين التاليتَين:

  • كعلامة وصفية في قسم <head> من كل صفحة يتم عرضها:

    <meta http-equiv="origin-trial" content="TOKEN_GOES_HERE">

  • كعنوان HTTP:

    Origin-Trial: TOKEN_GOES_HERE

من خلال تطبيق ذلك، يمكنك تجربة "التعلُّم الموحّد للمجموعات النموذجية" (FLoC) في سياق الطرف الأول: على سبيل المثال، لمراقبة المجموعات النموذجية لزوّار مواقعك الإلكترونية.

سياق الطرف الثالث

سيكون عليك إدخال الرمز المميّز الخاص بالتجربة الأصلية في علامة وصفية من أجل اختبار واجهة برمجة التطبيقات FLoC API في رمزك على المواقع الإلكترونية التابعة لجهات خارجية. ويوضّح دليل مراحل التجربة والتقييم لمطوّري الويب كيفية إجراء ذلك.

إرسال ملاحظات

ويمكنك إجراء ذلك من خلال الموقع الإلكتروني التجريبي للمصدر في Chrome. هذه التعليقات ليست متاحة للجميع ولا تتوفّر إلا لمجموعة محدودة من الأشخاص في فريق Chrome. عندما تنتهي صلاحية الرمز المميّز، ستصلك رسالة إلكترونية تتضمّن رابط تجديد. قبل تجديد الرمز المميّز، سيُطلب منك مرة أخرى إرسال ملاحظاتك.

تجربة FLoC كمطوِّر على الويب

هناك طريقتان لتجربة "التعلُّم الموحّد للمجموعات النموذجية" (FLoC):

  • يمكنك تفعيل تقنية "التعلُّم الموحّد للمجموعات النموذجية" (FLoC) للمتصفّح من خلال ضبط علامات المتصفّح.
  • يجب استخدام متصفّح تم تضمينه في مرحلة التجربة والتقييم.

تفعيل تقنية "التعلُّم الموحّد للمجموعات النموذجية" (FLoC) باستخدام علامات المتصفّح

تتميز واجهة برمجة التطبيقات FLoC API بالبساطة، وتتوفر فيها طريقة واحدة فقط لعرض وعود تتم ملاءمتها مع عنصر يوفّر الفئتَين id وversion:

document.interestCohort()

تظهر بيانات المجموعة النموذجية المتاحة على النحو التالي:

{
  "id": "14159",
  "version": "chrome.2.1"
}

تتوفّر واجهة برمجة التطبيقات FLoC في الإصدار 89 من Chrome والإصدارات الأحدث، ولكن إذا لم يكن المتصفّح مدرَجًا في المصدر. تجريبيًا، سوف تحتاج إلى تشغيل Chrome مع علامات لتجربة واجهة برمجة التطبيقات. مقالة تشغيل Chromium باستخدام العلامات لتوضيح كيفية إجراء ذلك على أنظمة التشغيل المختلفة

  1. شغّل Chrome باستخدام العلامات التالية. احرص على نسخ النص بكامله.

    --enable-blink-features=InterestCohortAPI
    --enable-features="FederatedLearningOfCohorts:update_interval/10s/minimum_history_domain_size_required/1,FlocIdSortingLshBasedComputation,InterestCohortFeaturePolicy"


    يمكن أيضًا تضمين العلامة FlocPagesWithAdResourcesDefaultIncludedInFlocComputation، يجب إعادة إنشاء خوارزمية "المساواة بين نقاط الاتصال" (FLoC) من مرحلة التجربة والتقييم الأولية (تكون القيمة التلقائية بخلاف ذلك هي false).


  2. تحقَّق من عدم حظر ملفات تعريف الارتباط التابعة لجهات خارجية ومن عدم تشغيل أداة حظر الإعلانات.

  3. يمكنك مشاهدة العرض التوضيحي على floc.glitch.me أو تشغيل الرمز التالي من وحدة تحكّم أدوات مطوّري البرامج:

    await document.interestCohort()

ما المقصود بالعلامات التجريبية؟

  • تفعِّل ميزة "InterestCohortAPI" تقنية "التعلُّم الموحّد للمجموعات النموذجية" (FLoC).
  • تعمل السمة update_interval/10s على ضبط المجموعة النموذجية لإعادة احتسابها كل 10 ثوانٍ. الهدف فقط هو تفعيل testing; في الوقت الحالي، يتم بشكل تلقائي فاصل إعادة حساب المجموعة النموذجية على أساس كل سبعة أيام.
  • تحدّد الدالة minimum_history_domain_size_required/1 الحد الأدنى لعدد النطاقات التي يجب أن تكون متاحة من أجل احتساب المجموعة النموذجية. القيمة هنا للاختبار فقط وبشكل طبيعي فستكون أعلى.
  • تحدّد الدالة FlocIdSortingLshBasedComputation خوارزمية التجميع العنقودي المستخدَمة في تقنية التجميع العنقودي،
  • تتيح InterestCohortFeaturePolicy مدى توفُّر عنوان Permissions-Policy لـ FLoC.
  • من الممكن أيضًا ضبط إصدار تقنية "التعلُّم الموحّد للمجموعات النموذجية" (FLoC). باستخدام قيمة مثل "FederatedLearningOfCohorts:finch_config_version/2".

يمكنك عرض رمز علامة FLoC في البحث في رموز Chromium.

التحقّق مما إذا كان المتصفّح الذي تستخدمه مُدرَجًا في مرحلة التجربة والتقييم

أثناء مرحلة التجربة والتقييم، يتم تفعيل ميزة "التعلُّم الموحّد للمجموعات النموذجية" (FLoC) تلقائيًا لنسبة صغيرة من المتصفّحات. وفي هذه المتصفّحات، تتم إتاحة واجهة برمجة التطبيقات FLoC API بدون الحاجة إلى وضع علامات. يمكنك الاطّلاع على إذا كان المتصفّح الذي تستخدمه مشتركًا في الفترة التجريبية من خلال تجربة أحد العرضَين التوضيحيَين أدناه. كل من هذه طريقة مختلفة لتوفير رمز مميز للتجربة المصدر.

تجربة FLoC كناشر أو معلِن أو منصة لتكنولوجيا الإعلان

يشير الشرح التوضيحي لواجهة برمجة التطبيقات FLoC API إلى حالات استخدام، ولكنه لا يحدّد كيفية استخدام واجهة برمجة التطبيقات. تخضع المواقع الإلكترونية والخدمات المختلفة لقيود ومتطلبات مختلفة لاستخدام "التعلُّم الموحّد للمجموعات النموذجية" (FLoC) لتقديم محتوى وإعلانات ذات صلة.

إذا كنت تدير التكنولوجيا الخاصة بك لاقتراحات المحتوى أو الخدمات الإعلانية أو التسويق، يمكنك تطبيق إحصاءات "التعلُّم الموحّد للمجموعات النموذجية" (FLoC) لتخصيص المحتوى أو الرسائل التسويقية لمجموعات نموذجية محدّدة. إذا كنت تعتمد على شركات تابعة لجهات خارجية لتقديم هذه الخدمات، قد يكون من المنطقي أكثر لها الانضمام إلى مرحلة التجربة والتقييم وإجراء التجارب، بما في ذلك موقعك الإلكتروني ومواقع إلكترونية أخرى.

على سبيل المثال، عندما يبحث الناشر عن طرق لاختيار المحتوى ذي الصلة، قد تتم عملية تجربة "التعلُّم الموحّد للمجموعات النموذجية" (FLoC) أثناء مرحلة التجربة والتقييم على النحو التالي:

  1. جمع البيانات عن استخدام الموقع الإلكتروني وأرقام تعريف المجموعات النموذجية.
  2. تحليل البيانات الخاصة بالارتباطات. استخدِم البيانات لاختيار المحتوى ذي الصلة.
  3. مقارنة نهج "التعلُّم الموحّد للمجموعات النموذجية" (FLoC) بالآليات الأخرى. هل نجح في العمل بالطريقة التي توقعتها؟
  4. اضبط استخدام "التعلُّم الموحّد للمجموعات النموذجية" (FLoC) لاختيار المحتوى.
  5. تقديم ملاحظات بشأن التجربة والتقييم
  6. والتكرار.

كيف يمكن للمواقع الإلكترونية إيقاف احتساب "التعلُّم الموحّد للمجموعات النموذجية" (FLoC)؟

يجب أن يتمكّن الموقع الإلكتروني من الإفصاح عن أنّه لا يريد تضمينه في قائمة المواقع الإلكترونية للمستخدمين عند احتساب المجموعة النموذجية. توفِّر سياسة أذونات جديدة في interest-cohort هذا الإجراء. وستكون السياسة allow تلقائيًا.

بالنسبة إلى أي إطار غير مسموح به إذن interest-cohort، سيتم رفض الوعد الذي تم عرضه عند طلب document.interestCohort(). إذا لم يكن الإطار الرئيسي يتضمّن إذن interest-cohort، لن يتم تضمين زيارة الصفحة في عملية احتساب المجموعة النموذجية للاهتمامات.

على سبيل المثال، يمكن لموقع إلكتروني إيقاف احتساب المجموعة النموذجية لـ "التعلُّم الموحّد للمجموعات النموذجية" (FLoC) من خلال إرسال عنوان استجابة HTTP:

Permissions-Policy: interest-cohort=()

أثناء مرحلة التجربة والتقييم الخاصة بـ "التعلُّم الموحّد للمجموعات النموذجية"، سيتم تضمين الصفحات على المواقع الإلكترونية التي لم يتم إيقافها في هذه الميزة. إذا اكتشف Chrome أنّه يحمّل مراجع ذات صلة بالإعلانات أو إذا كان يستخدم document.interestCohort(). يتم عرض الصفحات من عناوين IP خاصة مثل صفحات الشبكة الداخلية، لن تكون جزءًا من حساب FLoC.

تتيح مراحل التجربة والتقييم للمطوّرين معرفة كيف سيبدو اقتراح واجهة برمجة التطبيقات الجديد إذا كان إطلاق المنتج. بالنسبة إلى تقنية "التعلُّم المعتمَد" (FLoC)، كيف يمكننا إتاحة تقييم واجهة برمجة التطبيقات بشكل واقعي قبل أن تصبح متاحة التبني؟ وبالنسبة إلى تجربة المصدر التجريبية على نطاق ضيق، اختار Chrome أن يفترض أن لكل صفحة تستخدم الإعلانات "التعلُّم الموحّد للمجموعات النموذجية" (FLoC). من غير المحتمل أن يكون هذا واقعيًا تمامًا، ولكن هل الأكثر منطقية المتاحة.

التعرف على المزيد

صورة من إعداد رايس كنتيش على قناة Unسباش.