सुरक्षित ऐप्लिकेशन सिग्नल, जो ऐप्लिकेशन इंस्टॉल करने का बढ़ावा देने वाले विज्ञापनों के साथ काम करते हैं

यह प्रस्ताव, Privacy Sandbox में रजिस्टर करने की प्रोसेस और प्रमाणित करना. प्रमाणित करने के तरीकों के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, कृपया पुष्टि के लिए दिए गए लिंक पर जाएं. इस प्रस्ताव में आने वाले समय में होने वाले अपडेट में इस सिस्टम का ऐक्सेस पाने की ज़रूरी शर्तों के बारे में बताती हैं.

मोबाइल ऐप्लिकेशन इंस्टॉल करने का बढ़ावा देने वाले विज्ञापन, जिन्हें उपयोगकर्ता हासिल करने वाले विज्ञापन भी कहा जाता है. ये विज्ञापन मोबाइल विज्ञापन के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो उपयोगकर्ताओं को मोबाइल ऐप्लिकेशन डाउनलोड करने के लिए प्रोत्साहित करता है. ये विज्ञापन आमतौर पर उपयोगकर्ताओं को उनकी रुचियों और जनसांख्यिकी के आधार पर दिखाए जाते हैं और ये अक्सर गेम, सोशल मीडिया, और समाचार जैसे अन्य मोबाइल ऐप्लिकेशन में दिखते हैं दिखाई देता है. जब कोई उपयोगकर्ता किसी ऐप्लिकेशन इंस्टॉल विज्ञापन पर क्लिक करता है, तो उसे सीधे ऐप स्टोर पर जाएं.

उदाहरण के लिए, कोई विज्ञापनदाता, जो अपने नए मोबाइल के लिए नए इंस्टॉल बढ़ाने का प्रयास कर रहा है अमेरिका में खाने की डिलीवरी करने वाला ऐप्लिकेशन अपने विज्ञापन उन उपयोगकर्ताओं को टारगेट कर सकता है जिनके पास कारोबार की जगह अमेरिका का है और जो पहले भी खाने की अन्य डिलीवरी कर चुके हैं दिखाई देता है.

इसे आम तौर पर कॉन्टेक्स्ट के हिसाब से, पहले पक्ष, और तीसरे पक्ष की जानकारी को शामिल करके लागू किया जाता है विज्ञापन आईडी के आधार पर उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल बनाने के लिए, विज्ञापन टेक्नोलॉजी के बीच पार्टी सिग्नल. विज्ञापन टेक्नोलॉजी से जुड़े मशीन लर्निंग मॉडल, विज्ञापन चुनने के लिए इस जानकारी को इनपुट के तौर पर इस्तेमाल करते हैं उपयोगकर्ता के लिए काम के हों और जिनसे इस बात की संभावना सबसे ज़्यादा हो कि कन्वर्ज़न होता है.

ऐप्लिकेशन इंस्टॉल को बढ़ावा देने वाले असरदार विज्ञापनों में मदद करने के लिए, नीचे दिए गए एपीआई का सुझाव दिया गया है उपयोगकर्ता की निजता को बेहतर बनाने के लिए, दूसरे पक्ष के उपयोगकर्ता आइडेंटिफ़ायर पर भरोसा करना बंद करें:

1. Protected App Signals API: यह ऐप्लिकेशन स्टोरेज और विज्ञापन टेक्नोलॉजी की मदद से तैयार की गई ऐसी सुविधाएं तैयार करना जो विज्ञापन दिखाने की संभावना को दिखाती हों रुचियां. विज्ञापन टेक्नोलॉजी, हर ऐप्लिकेशन के लिए इवेंट सिग्नल के हिसाब से खुद तय किए गए सिग्नल सेव करती हैं, जैसे कि ऐप्लिकेशन इंस्टॉल, फ़र्स्ट ओपन, उपयोगकर्ता की कार्रवाइयां (गेम में लेवलिंग, उपलब्धियां), या ऐप्लिकेशन में बिताया गया समय. सिग्नल यहां लिखे और सेव किए जाते हैं साथ ही, इन्हें डेटा लीक होने से बचाने के लिए बनाया गया है. विज्ञापन टेक्नोलॉजी से जुड़ा लॉजिक, जो सुरक्षित नीलामी के दौरान दिए गए सिग्नल को सेव करता है सुरक्षित जगह पर चलने की सुविधा मिलती है.
2. Ad Selection API: यह किसी एपीआई को कॉन्फ़िगर और एक्ज़ीक्यूट करने के लिए एपीआई उपलब्ध कराता है ट्रस्टेड एक्ज़ीक्यूशन एनवायरमेंट (टीईई) में सुरक्षित नीलामी चल रही है जहां विज्ञापन टेक्नोलॉजी, विज्ञापन के उम्मीदवारों की जानकारी हासिल करती है, अनुमान लगाती है, बिड की गिनती करती है, और "विनिंग" चुनने के लिए स्कोर करना सुरक्षित किए गए ऐप्लिकेशन के सिग्नल और दोनों का इस्तेमाल करने वाला विज्ञापन पब्लिशर से मिली रीयल-टाइम जानकारी.

Android पर प्राइवसी सैंडबॉक्स में, ऐप्लिकेशन के सुरक्षित सिग्नल और विज्ञापन चुनने का वर्कफ़्लो दिखाने वाला फ़्लोचार्ट.

सहायता करने के लिए Protected ऐप्लिकेशन सिग्नल के काम करने के तरीके के बारे में खास जानकारी यहां दी गई है प्रासंगिक ऐप्लिकेशन इंस्टॉल विज्ञापन. इस दस्तावेज़ के इन सेक्शन में ज़्यादा जानकारी दी गई है कृपया इनमें से हर चरण के बारे में पूरी जानकारी दें.

• सिग्नल क्यूरेशन: जब उपयोगकर्ता मोबाइल ऐप्लिकेशन इस्तेमाल करते हैं, तो विज्ञापन टेक्नोलॉजी से सिग्नल चुने जाते हैं इसका इस्तेमाल करके, विज्ञापन टेक्नोलॉजी से जुड़े ऐप्लिकेशन इवेंट को स्टोर किया जा सकता है, ताकि काम के विज्ञापन दिखाए जा सकें Protected ऐप्लिकेशन सिग्नल API. ये इवेंट, सुरक्षित तरीके से डिवाइस में सेव किए जाते हैं कस्टम ऑडियंस जैसी ही तरह का स्टोरेज होता है. साथ ही, इन्हें डिवाइस को इस तरह से बंद करें कि केवल बोली-प्रक्रिया और नीलामी सेवाएं ही चल रही हों के साथ-साथ, निजता सेटिंग, बिड करने और विज्ञापनों को स्कोर देने के लिए उन्हें डिक्रिप्ट कर सकती है.
• सिग्नल को कोड में बदलने का तरीका: सिग्नल, शेड्यूल किए गए फ़्रीक्वेंसी के हिसाब से तैयार किए जाते हैं कस्टम विज्ञापन टेक्नोलॉजी लॉजिक के हिसाब से. Android बैकग्राउंड जॉब इस लॉजिक को लागू करता है Protected ऐप्लिकेशन सिग्नल का पेलोड जनरेट करने के लिए, डिवाइस पर डेटा को कोड में बदलें जिसे बाद में विज्ञापन चुनने के लिए रीयल-टाइम में इस्तेमाल किया जा सकता है. नीलामी. पेलोड को डिवाइस में सुरक्षित रूप से तब तक सेव करके रखा जाता है, जब तक कि नीलामी.
• विज्ञापन चुनना: उपयोगकर्ता के काम के विज्ञापन चुनने के लिए, विक्रेता SDK टूल यह सुरक्षित किए गए ऐप्लिकेशन सिग्नल का एन्क्रिप्ट (सुरक्षित) किया गया पेलोड भेजता है. साथ ही, सुरक्षित नीलामी. नीलामी में, खरीदार कस्टम लॉजिक, सुरक्षित किए गए पब्लिशर से मिले काम के डेटा (डेटा आम तौर पर, इसे ओपन-आरटीबी विज्ञापन अनुरोध में शेयर किया जाता है) विज्ञापन चयन के लिए लक्षित सुविधाएं (विज्ञापन प्राप्ति, अनुमान और बोली जेनरेशन) है. Protected Audience की तरह ही, खरीदार सुरक्षित नीलामी में अंतिम स्कोरिंग के लिए विक्रेता.
  • विज्ञापन वापस पाना: खरीदार, ऐप्लिकेशन के सुरक्षित सिग्नल की सुविधा का इस्तेमाल करते हैं और इंजीनियर सुविधाओं के लिए, पब्लिशर से मिला काम का डेटा उपयोगकर्ता की दिलचस्पी के मुताबिक विज्ञापन दिखाता हो. इन सुविधाओं का इस्तेमाल विज्ञापनों से मेल खाने के लिए किया जाता है जो टारगेटिंग की शर्तें पूरी करते हों. बजट के अंदर से बाहर के विज्ञापन फ़िल्टर करके बाहर कर दिए जाते हैं. इसके बाद, बिडिंग के लिए टॉप के विज्ञापनों को चुना जाता है.
  • बिडिंग: खरीदार के कस्टम बिडिंग लॉजिक, इंजीनियर को पब्लिशर से मिला कॉन्टेक्स्ट के हिसाब से डेटा और सुरक्षित ऐप्लिकेशन सिग्नल ऐसी सुविधाएं जिनका इस्तेमाल, खरीदार के मशीन लर्निंग मॉडल के लिए इनपुट के तौर पर किया जाता है. निजता बनाए रखने के भरोसेमंद सोर्स में, उम्मीदवार के विज्ञापनों पर अनुमान लगाना और बिडिंग करना सीमाएं. फिर खरीदार अपने चुने हुए विज्ञापन को विक्रेता को लौटा देगा.
  • सेलर स्कोरिंग: सेलर की कस्टम स्कोरिंग लॉजिक स्कोर वाले विज्ञापन हिस्सा लेने वाले खरीदारों की ओर से सबमिट किए गए और भेजे जाने के लिए जीतने वाले विज्ञापन को चुनता है रेंडर करने के लिए ऐप्लिकेशन पर वापस जाएं.
• रिपोर्टिंग: नीलामी में हिस्सा लेने वाले लोगों को, लागू होने वाली जीत की रिपोर्ट मिलती हैं और नुकसान की रिपोर्ट. हम निजता बनाए रखने के तरीकों पर काम कर रहे हैं. इनमें ये तरीके शामिल हैं जीतने की रिपोर्ट में मॉडल ट्रेनिंग के लिए डेटा देखें.

टाइमलाइन

	डेवलपर के लिए झलक			बीटा
सुविधा	साल 2023 की चौथी तिमाही	साल 2024 की पहली तिमाही	साल 2024 की दूसरी तिमाही	साल 2024 की तीसरी तिमाही
सिग्नल क्यूरेशन एपीआई	डिवाइस पर स्टोरेज के लिए एपीआई	डिवाइस पर मौजूद स्टोरेज कोटा का लॉजिक उपयोगकर्ता के डिवाइस पर मौजूद कस्टम लॉजिक के रोज़ाना अपडेट	लागू नहीं	1% T+ डिवाइसों के लिए उपलब्ध है
टीईई में विज्ञापन वापस पाने का सर्वर	एमवीपी	GCP पर उपलब्ध है टॉप के के लिए सहायता यूडीएफ़ प्रोडक्शनाइज़ेशन	AWS पर उपलब्ध है सहमति वाली डीबगिंग, मेट्रिक, और मॉनिटरिंग
टीईई में अनुमान सेवा एमएल मॉडल चलाने और टीईई में बिडिंग के लिए उनका इस्तेमाल करने के लिए सहायता	इस पर काम जारी है	GCP पर उपलब्ध है डिप्लॉयमेंट और Tensorflow और PyTorch का इस्तेमाल करके, स्टैटिक एमएल मॉडल प्रोटोटाइप करें	AWS पर उपलब्ध है TensorFlow और PyTorch मॉडल के लिए, प्रोडक्शन वाले मॉडल डिप्लॉयमेंट टेलीमेट्री, सहमति वाले डीबगिंग टूल, और मॉनिटरिंग
टीईई में बोली लगाने और नीलामी से जुड़ी सहायता	GCP पर उपलब्ध है	PAS-B&A और TEE विज्ञापन वापस पाने का इंटिग्रेशन (gRPC और TEE<>TEE एन्क्रिप्शन के साथ) कॉन्टेक्स्ट के हिसाब से पाथ के ज़रिए विज्ञापन वापस पाने की सुविधा. इसमें TEE पर B&A<>K/V सपोर्ट शामिल है	AWS पर उपलब्ध है डीबग रिपोर्टिंग सहमति वाली डीबगिंग, मेट्रिक, और मॉनिटरिंग

सुरक्षित ऐप्लिकेशन के सिग्नल चुनें

सिग्नल, किसी ऐप्लिकेशन में उपयोगकर्ता के ऐसे अलग-अलग इंटरैक्शन को दिखाता है जिन्हें विज्ञापन टेक्नोलॉजी की मदद से तय किया जाता है, जो काम के विज्ञापन दिखाने के लिए फ़ायदेमंद होता है. ऐप्लिकेशन या इंटिग्रेट किया गया SDK टूल, विज्ञापन टेक्नोलॉजी से जुड़ी टेक्नोलॉजी से तय किए गए Protected ऐप्लिकेशन सिग्नल को सेव या मिटा सकता है उपयोगकर्ता गतिविधि के आधार पर, जैसे कि ऐप्लिकेशन खोलना, उपलब्धियां, खरीदारी से जुड़ी गतिविधि या समय ऐप में. ऐप्लिकेशन के सुरक्षित सिग्नल की सुविधा, डिवाइस में सुरक्षित तरीके से सेव की जाती है. डिवाइस से बाहर भेजने से पहले इस तरह एन्क्रिप्ट (सुरक्षित) किया जाता है कि सिर्फ़ बिडिंग और नीलामी के लिए उचित सुरक्षा के साथ भरोसेमंद एक्ज़ीक्यूशन एनवायरमेंट में चल रही सेवाएं और निजता सेटिंग, बिड करने और विज्ञापनों को स्कोर देने के लिए इसे डिक्रिप्ट कर सकती है. इसके समान कस्टम ऑडियंस एपीआई, डिवाइस पर स्टोर किए गए सिग्नल को पढ़ा या जांचा नहीं जा सकता ऐप्लिकेशन या SDK टूल से; सिग्नल की वैल्यू पढ़ने के लिए कोई एपीआई नहीं है. साथ ही, एपीआई जिन्हें सिग्नल की मौजूदगी से बचाने के लिए डिज़ाइन किया गया है. विज्ञापन टेक्नोलॉजी के कस्टम लॉजिक में यह शामिल है अपने चुने हुए सिग्नल के लिए, इंजीनियर की सुविधाओं का ऐक्सेस सुरक्षित रखता है. सुरक्षित नीलामी के लिए, विज्ञापन चुनने का आधार.

Protected App Signals API

Protected App Signals API, एपीआई की मदद से सिग्नल को मैनेज करने के लिए, कस्टम ऑडियंस के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले तरीके से मिलता-जुलता ऐक्सेस देने का तरीका. कॉन्टेंट बनाने Protected App Signals API की मदद से, सिग्नल को एक स्केलर के तौर पर सेव किया जा सकता है वैल्यू या टाइम सीरीज़ के तौर पर शामिल होनी चाहिए. टाइम सीरीज़ सिग्नल का इस्तेमाल, इस तरह की चीज़ों को सेव करने के लिए किया जा सकता है उपयोगकर्ता के सेशन की अवधि. टाइम सीरीज़ सिग्नल, दिए गए निर्देश को लागू करने में मदद करते हैं फ़र्स्ट इन, फ़र्स्ट आउट बेवहन के नियम का इस्तेमाल करके अवधि तय की गई है. अदिश का डेटा टाइप सिग्नल या टाइम-सीरीज़ सिग्नल का हर एलिमेंट, एक बाइट अरे होता है. हर मान को उस ऐप्लिकेशन के पैकेज नाम से समृद्ध किया जाता है, जिसमें सिग्नल और स्टोर सिग्नल एपीआई कॉल के बनाए जाने का टाइमस्टैंप. यह अतिरिक्त यह जानकारी सिग्नल एन्कोडिंग JavaScript में उपलब्ध है. यह उदाहरण किसी विज्ञापन टेक्नोलॉजी के मालिकाना हक वाले सिग्नल का स्ट्रक्चर दिखाता है:

यह उदाहरण एक अदिश सिग्नल और संबंधित टाइम सीरीज़ सिग्नल को दिखाता है adtech1.com के साथ:

• base64 मान कुंजी "A1c" के साथ स्केलर सिग्नल और वैल्यू "c12Z". सिग्नल स्टोर को com.google.android.game_app ने 1 जून को ट्रिगर किया था 2023.
• "dDE" कुंजी वाले सिग्नल की सूची जिन्हें दो अलग-अलग लोगों ने बनाया है का इस्तेमाल करें.

विज्ञापन टेक्नोलॉजी को, डिवाइस पर सिग्नल सेव करने के लिए कुछ जगह दी जाती है. सिग्नल में ज़्यादा से ज़्यादा TTL होगा, जिसे तय किया जाना बाकी है.

अगर ऐप्लिकेशन जनरेट किया जा रहा है, तो डिवाइस के स्टोरेज से सुरक्षित ऐप्लिकेशन सिग्नल हटा दिए जाते हैं को अनइंस्टॉल कर दिया गया हो, Protected App Signals API का इस्तेमाल करने से ब्लॉक किया गया हो या ऐप्लिकेशन का डेटा उपयोगकर्ता ने इसे हटा दिया है.

Protected ऐप्लिकेशन के सिग्नल API में ये हिस्से शामिल होते हैं:

• को जोड़ना, अपडेट करना या हटाना.
• JavaScript API, जो मौजूदा सिग्नल को प्रोसेस करता है, ताकि उन्हें उनके लिए तैयार किया जा सके सुरक्षित नीलामी के दौरान रीयल टाइम में, इंजीनियरिंग से जुड़ी सुविधाओं को और बेहतर बनाएं एक ट्रस्टेड एक्ज़ीक्यूशन एनवायरमेंट (TEE) में हों.

सिग्नल जोड़ना, अपडेट करना या हटाना

विज्ञापन टेक्नोलॉजी, fetchSignalUpdates() एपीआई की मदद से सिग्नल जोड़ सकती हैं, अपडेट कर सकती हैं या हटा सकती हैं. यह एपीआई, Protected Audience से जुड़ी कस्टम ऑडियंस' से मिलते-जुलते इवेंट को ऐक्सेस करने की सुविधा देता है ऐक्सेस देना.

सिग्नल जोड़ने के लिए, विज्ञापन टेक्नोलॉजी की सेवा इस्तेमाल करने वाले जिन खरीदार के ऐप्लिकेशन में SDK टूल नहीं है उन्हें ये काम करने होंगे विज्ञापन टेक्नोलॉजी से जुड़ी सेवा देने वाली ऐसी कंपनियों के साथ मिलकर काम करना जो डिवाइस पर मौजूद रहती हैं, जैसे कि मोबाइल मेज़रमेंट पार्टनर (एमएमपी) और सप्लाई-साइड प्लैटफ़ॉर्म (एसएसपी). Protected ऐप्लिकेशन Signals API का मकसद, विज्ञापन टेक्नोलॉजी से जुड़ी इन टेक्नोलॉजी की मदद करना है, ताकि ये विज्ञापन टेक्नोलॉजी के लिए, ज़रूरत के हिसाब से समाधान उपलब्ध करा सकें डिवाइस पर कॉल करने वालों को चालू करने की सुविधा चालू करके, ऐप्लिकेशन सिग्नल को सुरक्षित रखें खरीदारों की ओर से सुरक्षित ऐप्लिकेशन सिग्नल बनाना. इस प्रोसेस को यह विकल्प, fetchSignalUpdates() एपीआई का इस्तेमाल करता है. fetchSignalUpdates() अभी तक किसी भी व्यक्ति ने चेक इन नहीं किया है यूआरआई लेता है और सिग्नल अपडेट की सूची हासिल करता है. उदाहरण के लिए, fetchSignalUpdates(), दिए गए यूआरआई को जीईटी अनुरोध भेजता है, ताकि लोकल सिग्नल स्टोरेज पर लागू करने के लिए अपडेट की सूची. यूआरएल एंडपॉइंट, जिसके मालिक हैं खरीदार, निर्देशों की JSON सूची के साथ जवाब देता है.

JSON के लिए ये निर्देश इस्तेमाल किए जा सकते हैं:

• रखें: दी गई कुंजी के लिए एक अदिश मान सम्मिलित या ओवरराइड करता है.
• enter_if_not_present: यह, दी गई कुंजी के लिए एक अदिश वैल्यू डालता है. ऐसा तब होता है, जब कोई वैल्यू मौजूद नहीं होती है मान पहले से संग्रहित है. यह विकल्प उपयोगी हो सकता है, ताकि दिए गए उपयोगकर्ता के लिए एक्सपेरिमेंट आईडी सबमिट करें और अगर वह पहले से ही मौजूद था, तो उसे बदलने से बचें किसी दूसरे ऐप्लिकेशन ने सेट किया है.
• जोड़ें: दी गई कुंजी से जुड़ी टाइम सीरीज़ में एक एलिमेंट जोड़ता है. maxSignals पैरामीटर से यह तय होता है कि एक तय समय में, ज़्यादा से ज़्यादा कितने सिग्नल मिल सकते हैं सीरीज़ शामिल है. अगर साइज़ तय सीमा से ज़्यादा है, तो पहले के एलिमेंट हटा दिए जाते हैं. अगर कुंजी में एक अदिश मान होता है, जो अपने आप एक टाइम सीरीज़ में बदल जाता है.
• हटाएं: दी गई कुंजी से जुड़ा कॉन्टेंट हटाता है.

{
   "put": {
    "A1c": "c12Z",
    "dDE": "d23d",
  },
  "put_if_not_present": {
    "aA9": "a1zfC3"
  }
  "append": {
    "bB1": {"values": ["gh12D", "d45g"], "maxSignals": 20}
  },
  "remove": ["c0D"]
}

सभी कुंजियों और वैल्यू को Base64 में दिखाया जाता है.

ऊपर बताए गए निर्देशों का मकसद, डेटा डालना, ओवरराइट करना, और मिटाना है अदिश सिग्नल के लिए सिमैंटिक और इसके लिए इंसर्ट करें, जोड़ें, और पूरी सीरीज़ ओवरराइट करें टाइम सीरीज़ सिग्नल. किसी खास एलिमेंट के सिमैंटिक को मिटाना और ओवरराइट करना टाइम सीरीज़ सिग्नल को, कोड में बदलने और कंप्रेस करने की प्रोसेस के दौरान मैनेज किया जाना चाहिए; उदाहरण के लिए, एन्कोडिंग के दौरान किसी टाइम सीरीज़ में मौजूद मानों को अनदेखा करना हाल ही के उपयोगकर्ताओं ने उनकी जगह ले लिया है या उन्हें सही कर दिया है और इस दौरान उन्हें हटा दिया गया है कंपैक्शन प्रोसेस.

सेव किए गए सिग्नल, उस ऐप्लिकेशन से अपने-आप जुड़ जाते हैं जो फ़ेच करने के अनुरोध और अनुरोध का जवाब देने वाले ("साइट" या "शुरुआत की जगह" के ज़रिए) रजिस्टर किए गए विज्ञापन टेक्नोलॉजी से जुड़ी जानकारी और अनुरोध करने का समय. सभी सिग्नल इसे Privacy Sandbox में रजिस्टर की गई विज्ञापन टेक्नोलॉजी की ओर से सेव किया जा सकता है, यूआरआई "site"/"ऑरिजिन" यह रजिस्टर की गई विज्ञापन टेक्नोलॉजी के डेटा से मैच होना चाहिए. अगर यह अनुरोध करने वाले विज्ञापन टेक्नोलॉजी को रजिस्टर नहीं किया गया है, इसलिए अनुरोध अस्वीकार कर दिया गया है.

स्टोरेज कोटा और उसे हटाना

विज्ञापन टेक्नोलॉजी से जुड़ी हर टेक्नोलॉजी के लिए, उपयोगकर्ता के डिवाइस में सीमित जगह होती है, ताकि सिग्नल सेव किए जा सकें. यह कोटा हर विज्ञापन टेक्नोलॉजी के हिसाब से तय होता है. इसलिए, अलग-अलग ऐप्लिकेशन से चुने गए सिग्नल शेयर किए जाते हैं कोटा. अगर कोटा पार हो गया है, तो सिस्टम जल्दी हटाकर जगह खाली कर देता है फ़र्स्ट इन, फ़र्स्ट आउट के आधार पर सिग्नल वैल्यू दी जाती हैं. निकालने की प्रक्रिया को रोकने के लिए बार-बार लागू किया जाता है, तो सिस्टम सीमित मात्रा में कोटा ओवरड्राफ़्ट किया जा सकता है और स्टोरेज खाली करने के बाद, एविक्शन लॉजिक ट्रिगर होता है.

डेटा ट्रांसमिशन के लिए, डिवाइस पर डेटा को कोड में बदलने का तरीका

विज्ञापन चुनने के लिए सिग्नल तैयार करने के लिए, हर खरीदार के पास कस्टम लॉजिक के पास सुरक्षित ऐक्सेस है सेव किए गए हर ऐप्लिकेशन के सिग्नल और इवेंट तक. एक Android सिस्टम बैकग्राउंड में चल रहा है हर खरीदार के हिसाब से कोड में बदलने का ऐसा लॉजिक लागू करना जिसे हर घंटे डाउनलोड किया गया डिवाइस. हर खरीदार के लिए कस्टम एन्कोडिंग लॉजिक, हर ऐप्लिकेशन के सिग्नल को कोड में बदलता है और इसके बाद, हर ऐप्लिकेशन के सिग्नल को पेलोड में कंप्रेस करता है, जो प्रति खरीदारी कोटा. इसके बाद, पेलोड को इसकी सीमाओं के अंदर एन्क्रिप्ट (सुरक्षित) किया जाता है डिवाइस का स्टोरेज खाली करना होगा. इसके बाद, उसे बिडिंग और नीलामी की सेवाओं पर भेज दिया जाएगा.

विज्ञापन टेक्नोलॉजी, सिग्नल प्रोसेसिंग का लेवल तय करती हैं. इसे अपनी पसंद के मुताबिक मैनेज किया जाता है लॉजिक. उदाहरण के लिए, समाधान को पहले ही खारिज करने के लिए, उसका इस्तेमाल किया जा सकता है और अन्य सिग्नल से मिलते-जुलते या मज़बूत सिग्नल को एग्रीगेट कर सकता है तो कम जगह का इस्तेमाल करते हैं.

अगर किसी खरीदार ने सिग्नल एन्कोडर रजिस्टर नहीं किया है, तो सिग्नल तैयार नहीं हैं, साथ ही, उपयोगकर्ता के डिवाइस से चुना गया कोई भी सिग्नल, बिडिंग और नीलामी को नहीं भेजा जाता सेवाओं.

स्टोरेज, पेलोड, और अनुरोध कोटा के बारे में ज़्यादा जानकारी आगे का अपडेट. इसके अलावा, हम आपको इस बारे में और जानकारी देंगे कि कस्टम फ़ंक्शन उपलब्ध कराएं.

विज्ञापन चुनने का वर्कफ़्लो

इस प्रस्ताव की मदद से, AdTech से जुड़े कस्टम कोड को सिर्फ़ Protected ऐप्लिकेशन ऐक्सेस करने की अनुमति मिलेगी टीईई में चल रही, सुरक्षित नीलामी (विज्ञापन चुनने का एपीआई) में मौजूद सिग्नल. यहां की यात्रा पर हूं ऐप्लिकेशन इंस्टॉल करने के उदाहरण की ज़रूरतों को पूरा करते हों. उम्मीदवार के विज्ञापन सुरक्षित नीलामी के दौरान रीयल-टाइम में फ़ेच की जाती है. यह रीमार्केटिंग के इस्तेमाल का उदाहरण, जहां नीलामी से पहले उम्मीदवार के विज्ञापनों की जानकारी दी जाती है.

इस प्रस्ताव में, विज्ञापन चुनने के ऐसे ही वर्कफ़्लो का इस्तेमाल किया गया है जो Protected Audience प्रपोज़ल के साथ अपने ऐप्लिकेशन को इंस्टॉल करने का तरीका अपडेट करें. सहायता करने के लिए फ़ीचर इंजीनियरिंग और रीयल-टाइम विज्ञापन चुनने के लिए कंप्यूटिंग से जुड़ी ज़रूरतें, ऐप्लिकेशन इंस्टॉल करने का बढ़ावा देने वाले विज्ञापनों की नीलामियों को बिडिंग और नीलामी में चलाना ज़रूरी है में चल रही सेवाओं में से एक है. सुरक्षित की गई सेवा के दौरान, सुरक्षित ऐप्लिकेशन सिग्नल का ऐक्सेस डिवाइस पर नीलामियों के साथ नीलामी समर्थित नहीं है.

Android पर प्राइवसी सैंडबॉक्स में, विज्ञापन चुनने का वर्कफ़्लो.

विज्ञापन चुनने का वर्कफ़्लो इस तरह है:

1. विक्रेता का SDK टूल, डिवाइस पर मौजूद Protected का एन्क्रिप्ट किया गया पेलोड भेजता है ऐप्लिकेशन के सिग्नल.
2. विक्रेता का सर्वर एक नीलामी कॉन्फ़िगरेशन बनाता है और उसे विक्रेता की विश्वसनीय बोली-प्रक्रिया और नीलामी सेवा के साथ-साथ पेलोड, ताकि विज्ञापन चुनने का वर्कफ़्लो शुरू किया जा सके.
3. विक्रेता की बोली-प्रक्रिया और नीलामी सेवा पेलोड भरोसेमंद खरीदारों के फ़्रंटएंड सर्वर इस्तेमाल करना.
4. खरीदार की बिडिंग सेवा, बाय-साइड विज्ञापन चुनने के लॉजिक को लागू करती है
   1. बाय-साइड विज्ञापन वापस पाने के लॉजिक को लागू करना.
   2. बाय-साइड बिडिंग के लॉजिक को लागू करना.
5. सेल-साइड स्कोरिंग लॉजिक लागू किया गया है.
6. इसके बाद, विज्ञापन रेंडर हो जाता है और रिपोर्टिंग शुरू कर दी जाती है.

विज्ञापन चुनने का वर्कफ़्लो शुरू करें

जब कोई ऐप्लिकेशन, विज्ञापन दिखाने के लिए तैयार होता है, तो विज्ञापन टेक्नोलॉजी SDK टूल (आम तौर पर SSP) विज्ञापन के हिसाब से काम का डेटा भेजकर, विज्ञापन चुनने का वर्कफ़्लो शुरू करता है पब्लिशर और हर खरीदार के एन्क्रिप्ट किए गए पेलोड को अनुरोध में शामिल किया जाएगा सुरक्षित नीलामी को भेजने के लिए getAdSelectionData कॉल का इस्तेमाल कर सकते हैं. यह है वही API जिसका इस्तेमाल रीमार्केटिंग वर्कफ़्लो के लिए किया गया है और जिसकी जानकारी बिडिंग और Android के लिए नीलामी इंटिग्रेशन प्रस्ताव.

विज्ञापन चुनने के लिए, विक्रेता, विज्ञापन में हिस्सा लेने वाले खरीदारों की सूची पास करता है और डिवाइस पर सुरक्षित ऐप्लिकेशन सिग्नल का एन्क्रिप्ट (सुरक्षित) किया गया पेलोड. इसके साथ इस जानकारी के लिए, सेल साइड विज्ञापन सर्वर अपनेSelectAdRequest भरोसेमंद SellerFrontEnd service.

विक्रेता ये सेट करता है:

• getAdSelectionData से मिला पेलोड, जिसमें सुरक्षित ऐप्लिकेशन सिग्नल.

• कॉन्टेक्स्ट के हिसाब से मिलने वाले सिग्नल का इस्तेमाल:

  • auction_config.auction_signals (इसके लिए नीलामी के बारे में जानकारी)

  • auction_config.seller_signals (सेलर के सिग्नल के लिए

  • auction_config.per_buyer_config["buyer"].buyer_signals ( खरीदारों' सिग्नल)

• इसका इस्तेमाल करके नीलामियों में शामिल किए गए खरीदारों की सूची: buyer_list फ़ील्ड.

बाय-साइड विज्ञापन चुनने का लॉजिक लागू करना

हाई लेवल पर, खरीदार का कस्टम लॉजिक, पब्लिशर और Protected App सिग्नल के साथ काम करते हैं, ताकि काम के विज्ञापनों के लिए बिड चुनी जा सके और उन पर बिड लागू की जा सके का पालन नहीं करता है. यह प्लैटफ़ॉर्म, खरीदारों के लिए एक बड़ा पूल उपलब्ध कराता है. सबसे प्रासंगिक विज्ञापनों (टॉप k) के लिए उपलब्ध विज्ञापन, जिनके लिए बोलियों की गणना की जाती है इससे पहले कि विज्ञापन आखिरी बार चुने जाने के लिए विक्रेता के पास वापस हों.

Android पर प्राइवसी सैंडबॉक्स में, बाय-साइड विज्ञापन चुनने का लॉजिक.

बिडिंग करने से पहले, खरीदार बहुत सारे विज्ञापनों के साथ शुरुआत करते हैं. यह बहुत धीमा है हर विज्ञापन के लिए बिड का हिसाब लगाता है, इसलिए खरीदारों को पहले सबसे अच्छे उम्मीदवारों को चुनना होगा का एक बड़ा हिस्सा हैं. इसके बाद, खरीदारों को उन प्रत्येक शीर्ष k के लिए बोलियों की गणना करनी होगी उम्मीदवार. इसके बाद, उन विज्ञापनों और बिड को चुनें.

ध्यान दें: इस फ़्लो में, फ़्रेमवर्क कोड और उपयोगकर्ता के तय किए गए फ़ंक्शन (यूडीएफ़) शामिल होते हैं खरीदार के कारोबारी नियम शामिल हों. इन यूडीएफ़ को JavaScript में लागू किया जाता है या WASM. हाई लेवल पर इसका मतलब है कि:

1. BuyerFrontEnd सेवा को एक विज्ञापन अनुरोध मिलता है.
2. BuyerFrontEnd सेवा, खरीदार की बिडिंग सेवा को एक अनुरोध भेजती है. खरीदार की बिडिंग सेवा, prepareDataForAdRetrieval() नाम का एक यूडीएफ़ चलाती है. इससे, विज्ञापन वापस पाने में टॉप के टॉप कैंडिडेट को शामिल करने का अनुरोध मिलता है सेवा. बिडिंग सेवा, इस अनुरोध को कॉन्फ़िगर की गई वापस पाने की प्रोसेस पर भेजती है सर्वर एंडपॉइंट.
3. विज्ञापन वापस पाने की सेवा, getCandidateAds() यूडीएफ़ चलाती है. यह सेवा फ़िल्टर करती है ऊपर k उम्मीदवार के विज्ञापनों के सेट तक सीमित होते हैं, जिन्हें खरीदार के बिडिंग सेवा.
4. खरीदार की बिडिंग सेवा, generateBid() यूडीएफ़ को चलाती है. यह सबसे अच्छा उम्मीदवार, उसकी बिड की गणना करता है, फिर उसे BuyerFrontEnd को वापस भेजता है सेवा.
5. BuyerFrontEnd सेवा, सेलर को विज्ञापन और बिड दिखाती है.

इस फ़्लो के बारे में कई अहम बातें हैं – खास तौर पर, ये कंपनियां आपस में कैसे बात करती हैं और यह प्लैटफ़ॉर्म, सबसे अच्छे विज्ञापनों को वापस पाने के लिए मशीन लर्निंग का अनुमान लगाने की सुविधा और उनकी बिड का हिसाब लगाया जा सकता है.

इसके बारे में विस्तार से जानने से पहले, हम उन लेखों के लिए ऊपर दिए गए डायग्राम में टीईई के बारे में, आर्किटेक्चर (वास्तुकला) के नोट.

खरीदार की बिडिंग सेवा में, अनुमान सेवा शामिल है. विज्ञापन टेक्नोलॉजी खरीदार की बिडिंग सेवा पर मशीन लर्निंग मॉडल अपलोड कर सकता है. हम करेंगे सुझाव देने या एम्बेडिंग जनरेट करने के लिए विज्ञापन तकनीक से जुड़ी ज़रूरतों को पूरा करने के लिए JavaScript API दें खरीदार की बिडिंग सेवा पर चल रहे यूडीएफ़ में से इन मॉडल से. विज्ञापन रिकवरी सेवा के उलट, खरीदार की बिडिंग सेवा के पास कुंजी मान सेवा का इस्तेमाल करें.

विज्ञापन वापस पाने की सेवा में, मुख्य वैल्यू वाली सेवा शामिल है. विज्ञापन टेक्नोलॉजी से जुड़ी सेवा देने वाली कंपनियां यह कर सकती हैं इसके बाहर, उनके खुद के सर्वर से इस सेवा में की-वैल्यू पेयर को जारी करना सीमा तय कर सकें. हम विज्ञापन टेक्नोलॉजी से जुड़ी कंपनियों को पढ़ने के लिए एक JavaScript API देंगे आपको यह की-वैल्यू सेवा, विज्ञापन रिकवरी सेवा पर चल रहे यूडीएफ़ से मिलेगी. खरीदार की बिडिंग सेवा के उलट, विज्ञापन वापस पाने की सेवा में ये चीज़ें शामिल नहीं होती हैं अनुमान सेवा.

इस डिज़ाइन के तहत एक मुख्य सवाल यह है कि चीज़ों को वापस पाने का समय कैसे तय किया जाए और बिडिंग के समय का अनुमान लगाने की सुविधा मिलती है. दोनों ही विकल्पों के जवाब में एक ऐसा समाधान हो सकता है जिसे मॉडल फ़ैक्टराइज़ेशन.

मॉडल का फ़ैक्टराइज़ेशन

मॉडल के फ़ैक्टराइज़ेशन एक ऐसी तकनीक है जिसकी मदद से, मॉडल को कई हिस्सों में बांटते हैं और फिर उन हिस्सों को एक अनुमान में शामिल करते हैं. तय सीमा में ऐप्लिकेशन इंस्टॉल के उपयोग का उदाहरण, मॉडल अक्सर तीन प्रकार के डेटा का उपयोग करते हैं: उपयोगकर्ता डेटा, कॉन्टेक्स्चुअल डेटा, और विज्ञापन डेटा को ऐक्सेस किया जा सकता है.

गैर-फ़ैक्ट्री से जुड़े मामले में, एक ही मॉडल को इन तीनों टाइप के लिए ट्रेनिंग दी जाती है डेटा शामिल है. फ़ैक्टराइज़्ड केस में, हम मॉडल को कई हिस्सों में बांटते हैं. सिर्फ़ जिस हिस्से में उपयोगकर्ता का डेटा है, वह संवेदनशील है. इसका मतलब है कि सिर्फ़ वह मॉडल जिसमें खरीदार की बिडिंग के हिसाब से, उपयोगकर्ता के आइटम को ट्रस्ट सीमा के अंदर चलाना ज़रूरी है सेवा की अनुमान सेवा.

इससे ये डिज़ाइन मुमकिन हो पाते हैं:

1. मॉडल को प्राइवेट पीस (उपयोगकर्ता के डेटा) और एक या एक से ज़्यादा में बांट दें गैर-निजी हिस्से (संदर्भ और विज्ञापन डेटा).
2. इसके अलावा, यूडीएफ़ में आर्ग्युमेंट के तौर पर, कुछ या सभी गैर-निजी कॉन्टेंट को पास करें इस्तेमाल कर सकते हैं. उदाहरण के लिए, कॉन्टेक्स्ट के हिसाब से एम्बेड करने की सुविधा को per_buyer_signals में यूडीएफ़ को भेजा गया.
3. इसके अलावा, विज्ञापन टेक्नोलॉजी की मदद से, गैर-निजी प्रॉडक्ट के लिए मॉडल बनाए जा सकते हैं. उन मॉडल से एम्बेड किए गए कॉन्टेंट को, विज्ञापन वापस पाने की सेवा की मदद से की-वैल्यू स्टोर. विज्ञापन वापस पाने की सेवा के यूडीएफ़ से, इन एम्बेड को फ़ेच किया जा सकता है इस्तेमाल करते हैं.
4. यूडीएफ़ के दौरान अनुमान लगाने के लिए, यूडीएफ़ फ़ंक्शन के आर्ग्युमेंट से, गैर-निजी एम्बेड वाली अनुमान लगाने की सेवा या डॉट प्रॉडक्ट जैसे ऑपरेशन वाला की-वैल्यू स्टोर. यह आखिरी मौका है सुझाव.

इसके बाद, हम हर यूडीएफ़ के बारे में ज़्यादा जानकारी हासिल कर सकते हैं. हम आपको बताएंगे कि कैसे काम करती हैं, कैसे इंटिग्रेट करती हैं, और कैसे अनुमान लगाने के लिए, शीर्ष के विज्ञापन चुनें और उनकी बोलियों की गणना करें.

prepareDataForAdRetrieval() का यूडीएफ़

खरीदार की बिडिंग सेवा पर चल रहा prepareDataForAdRetrieval() है यह विज्ञापन पर भेजे जाने वाले अनुरोध पेलोड को बनाने के लिए ज़िम्मेदार है खोज नतीजे पाने की सेवा का इस्तेमाल करें.

prepareDataForAdRetrieval() यह जानकारी लेता है:

• हर खरीदार के हिसाब से getAdSelectionData से मिला पेलोड. यह पेलोड ऐप्लिकेशन के सिग्नल सुरक्षित होते हैं.
• काम के सिग्नल' auction_signals अभी तक किसी भी व्यक्ति ने चेक इन नहीं किया है (नीलामी के बारे में जानकारी के लिए) और buyer_signals (इसके लिए खरीदारों' सिग्नल फ़ील्ड शामिल करके).

prepareDataForAdRetrieval() दो काम करता है:

• फ़ीचराइज़ेशन: अगर फिर से डेटा पाने के समय का अनुमान लगाने की ज़रूरत हो, तो यह पूरी तरह बदल जाता है अनुमान सेवा को कॉल करने के दौरान इस्तेमाल करने के लिए, सुविधाओं में इनकमिंग सिग्नल निजी एम्बेड करने की सुविधा से वापस लाया जा सकता है.
• फिर से पाने के लिए निजी एम्बेडिंग की गिनती करता है: अगर वापस पाने का अनुमान लगाया गया हो की ज़रूरत पड़ती है, तो यह ऊपर दी गई जानकारी का इस्तेमाल करके अनुमान सेवा के ख़िलाफ़ कॉल करता है साथ ही, इसमें आपको अपने काम के साथ आने वाले समय का अनुमान लगाने के लिए एक निजी एम्बेड करने की सुविधा भी मिलती है.

prepareDataForAdRetrieval() का शुल्क देकर, इसे लौटाया जा सकता है:

• सुरक्षित ऐप्लिकेशन सिग्नल: विज्ञापन की टेक्नोलॉजी के हिसाब से बनाए गए सिग्नल पेलोड.
• नीलामी से जुड़े सिग्नल: प्लैटफ़ॉर्म के हिसाब से सेल-साइड सिग्नल, और काम की जानकारी, जैसे कि auction_signals और per_buyer_signals SelectAdRequest से (संदर्भ के हिसाब से एम्बेड करने की सुविधा के साथ). यह इससे मिलता-जुलता है सुरक्षित ऑडियंस.
• अतिरिक्त सिग्नल: निजी एम्बेड को वापस पाने जैसी अतिरिक्त जानकारी अनुमान सेवा से मिल जाता है.

यह अनुरोध विज्ञापन बहाल करने वाली सेवा को भेजा जाता है. यह सेवा उम्मीदवार की सही पहचान करने और उसे पूरा करने के लिए, इसके बाद, getCandidateAds() यूडीएफ़ चलाता है.

getCandidateAds() का यूडीएफ़

getCandidateAds(), विज्ञापन हटाने की सेवा पर चलता है. इसे अनुरोध मिलता है खरीदार की बिडिंग सेवा पर prepareDataForAdRetrieval() के ज़रिए बनाया गया. कॉन्टेंट बनाने सेवा, getCandidateAds() को लागू करती है, जो इसके लिए सबसे अच्छे उम्मीदवारों को फ़ेच करती है अनुरोध को सेट क्वेरी की सीरीज़ में बदलकर, डेटा को फ़ेच करने, और कस्टम कारोबारी लॉजिक और अन्य कस्टम वापस पाने के लॉजिक को एक्ज़ीक्यूट करना.

getCandidateAds() यह जानकारी लेता है:

• सुरक्षित ऐप्लिकेशन सिग्नल: विज्ञापन की टेक्नोलॉजी के हिसाब से बनाए गए सिग्नल पेलोड.
• नीलामी से जुड़े सिग्नल: प्लैटफ़ॉर्म के हिसाब से सेल-साइड सिग्नल, और काम की जानकारी, जैसे कि auction_signals और per_buyer_signals SelectAdRequest से (संदर्भ के हिसाब से एम्बेड करने की सुविधा के साथ). यह इससे मिलता-जुलता है सुरक्षित ऑडियंस.
• अतिरिक्त सिग्नल: निजी एम्बेड को वापस पाने जैसी अतिरिक्त जानकारी अनुमान सेवा से मिल जाता है.

getCandidateAds() ये काम करता है:

1. विज्ञापन के उम्मीदवारों का शुरुआती सेट पाना: टारगेटिंग (विज्ञापन के लिए सही दर्शक चुनना) की शर्तों का इस्तेमाल करके फ़ेच किया जाता है जैसे, विज्ञापन के उम्मीदवारों को फ़िल्टर करने के लिए भाषा, जगह, विज्ञापन का टाइप, विज्ञापन का साइज़ या बजट.
2. एम्बेड करके फ़ेच करना: अगर की-वैल्यू सेवा से एम्बेड किए गए कॉन्टेंट को शीर्ष k सेलेक्शन के लिए रिकवरी-समय का अनुमान लगाने की ज़रूरत है, तो वे की-वैल्यू सेवा से वापस लिया जाता है.
3. सबसे अच्छे k उम्मीदवार को चुनना: फ़िल्टर किए गए फ़िल्टर के लिए लाइटवेट स्कोर कैलकुलेट करें की-वैल्यू स्टोर से फ़ेच किए गए विज्ञापन मेटाडेटा के आधार पर, विज्ञापन के उम्मीदवारों का सेट, और खरीदार की बोली-प्रक्रिया सेवा से भेजी गई जानकारी और शीर्ष k को चुनने के लिए के आधार पर आवेदन कर सकते हैं. उदाहरण के लिए, स्कोर विज्ञापन के आधार पर कोई ऐप्लिकेशन इंस्टॉल करना.
4. बिडिंग को एम्बेड करने की प्रोसेस फ़ेच करना: अगर की-वैल्यू सेवा से एम्बेड की गई ऐसेट को जिसकी ज़रूरत बिडिंग-टाइम का अनुमान लगाने के लिए होती है, वे की-वैल्यू सेवा से वापस लिया जाता है.

ध्यान दें कि किसी विज्ञापन का स्कोर, अनुमानित मॉडल का आउटपुट हो सकता है, जो उदाहरण में, उपयोगकर्ता के ऐप्लिकेशन इंस्टॉल किए जाने की संभावना का अनुमान लगाया जाता है. इस तरह का स्कोर जेनरेशन में एक प्रकार का मॉडल फ़ैक् टराइज़ेशन शामिल होता है: क्योंकि getCandidateAds(), विज्ञापन हटाने की सेवा पर चलता है. साथ ही, यह विज्ञापन बहाल करने के बाद से चलता है सेवा में कोई अनुमान सेवा मौजूद नहीं है, इसलिए अनुमान इससे जनरेट हो सकते हैं: संयोजन:

• नीलामी से जुड़े सिग्नल का इस्तेमाल करके, संदर्भ के हिसाब से एम्बेड करना इनपुट.
• अतिरिक्त सिग्नल इनपुट का इस्तेमाल करके, निजी एम्बेड को पास किया गया.
• अपने सर्वर से, गैर-निजी एम्बेड विज्ञापन टेक्नोलॉजी को इस्तेमाल किया जा सकता है की-वैल्यू सेवा में शामिल किया जाएगा.

ध्यान दें कि खरीदार की बिडिंग सेवा पर चलने वाला generateBid() यूडीएफ़ अपनी बिडिंग के लिए, अपने अलग तरह का मॉडल फ़ैक्टराइज़ेशन भी लागू करता है सुझाव. अगर ऐसा करने के लिए किसी की-वैल्यू सेवा से एम्बेड करने की ज़रूरत हो, उन्हें अब फ़ेच किया जाना चाहिए.

getCandidateAds() का शुल्क देकर, इसे लौटाया जा सकता है:

• उम्मीदवार के विज्ञापन: generateBid() को पास किए जाने वाले टॉप K विज्ञापन. हर विज्ञापन इनसे बना:
  • रेंडर यूआरएल: विज्ञापन क्रिएटिव को रेंडर करने के लिए एंडपॉइंट.
  • मेटाडेटा: विज्ञापन की टेक्नोलॉजी से जुड़ी खास जानकारी वाले विज्ञापनों का मेटाडेटा, खरीदारी का हिस्सा (बाय-साइड). उदाहरण के लिए, यह इसमें विज्ञापन कैंपेन और टारगेटिंग (विज्ञापन के लिए सही दर्शक चुनना) की शर्तों के बारे में जानकारी शामिल हो सकती है जैसे कि जगह और भाषा. मेटाडेटा में वैकल्पिक फ़ील्ड शामिल हो सकता है एम्बेड करने की सुविधा का इस्तेमाल तब किया जाता है, जब मॉडल फ़ैक्टराइज़ेशन को चलाने की ज़रूरत होती है अनुमान लगाते हैं.
• अन्य सिग्नल: विकल्प के तौर पर, विज्ञापन वापस पाने की सेवा में ये चीज़ें शामिल की जा सकती हैं इस्तेमाल की जाने वाली अतिरिक्त एम्बेडिंग या स्पैम सिग्नल जैसी अतिरिक्त जानकारी generateBid() में.

विज्ञापनों को स्कोर देने के लिए, हम दूसरे तरीकों की जांच कर रहे हैं. इनमें ये तरीके शामिल हैं इसे SelectAdRequest कॉल के हिस्से के तौर पर उपलब्ध कराया जाएगा. ये विज्ञापन आरटीबी बोली अनुरोध का इस्तेमाल करके वापस हासिल किए गए हैं. ध्यान दें कि ऐसे मामलों में, विज्ञापन यह डेटा, Protected ऐप्लिकेशन सिग्नल के बिना वापस पाया जाता है. हमारा अनुमान है कि विज्ञापन टेक्नोलॉजी की मदद से सबसे अच्छा विकल्प चुनने से पहले, ट्रेडऑफ़ का आकलन करें. साथ ही, रिस्पॉन्स पेलोड भी चुनें साइज़, इंतज़ार का समय, कीमत, और सिग्नल की उपलब्धता.

generateBid() का यूडीएफ़

जब आप उम्मीदवार विज्ञापनों के सेट और एम्बेड किए गए वीडियो के बीच में वापस पाना, तो आप बिडिंग के लिए तैयार हैं. यह बिडिंग, खरीदार की बिडिंग में चलती है सेवा. यह सेवा खरीदार की ओर से सप्लाई की जाती है generateBid() UDF का इस्तेमाल करें, ताकि टॉप k से बोली लगाने के लिए विज्ञापन चुना जा सके और फिर उसे उसकी बोली के साथ दिया जा सके.

generateBid() यह जानकारी लेता है:

• उम्मीदवार के विज्ञापन: विज्ञापन वापस पाने की प्रक्रिया से मिले, टॉप K विज्ञापन सेवा.
• नीलामी से जुड़े सिग्नल: प्लैटफ़ॉर्म के हिसाब से सेल-साइड सिग्नल, और काम की जानकारी, जैसे कि auction_signals और per_buyer_signals SelectAdRequest से (संदर्भ के हिसाब से एम्बेड करने की सुविधा के साथ).
• अतिरिक्त सिग्नल: बिडिंग के समय इस्तेमाल की जाने वाली अतिरिक्त जानकारी.

खरीदार का generateBid() लागू करने का तरीका तीन काम करता है:

• फ़ीचराइज़ेशन: इसकी मदद से, सिग्नल को ऐसी सुविधाओं में बदल दिया जाता है जिनका इस्तेमाल किया जा सकता है अनुमान.
• अनुमान: मशीन लर्निंग मॉडल का इस्तेमाल करके अनुमान जनरेट करता है, ताकि अनुमानित क्लिक-थ्रू और कन्वर्ज़न रेट जैसी वैल्यू कैलकुलेट कर सकता है.
• बिडिंग: अनुमानित वैल्यू को अन्य इनपुट के साथ जोड़कर कैलकुलेट किया जाता है उम्मीदवार के विज्ञापन के लिए ज़्यादा से ज़्यादा बिड करें.

generateBid() का शुल्क देकर, इसे लौटाया जा सकता है:

• उम्मीदवार का विज्ञापन.
• यह कैलकुलेट की गई बिड की रकम है.

ध्यान दें कि ऐप्लिकेशन इंस्टॉल विज्ञापनों के लिए इस्तेमाल किया गया generateBid() और इसके लिए इस्तेमाल किया गया रीमार्केटिंग विज्ञापन अलग होते हैं.

नीचे दिए गए सेक्शन में, क्वालिटी, अनुमान, और बिडिंग के बारे में ज़्यादा जानकारी दी गई है जानकारी.

फ़ैचुराइज़ेशन

generateBid(), नीलामी के सिग्नल को सुविधाओं के लिए तैयार कर सकता है. ये सुविधाएं का इस्तेमाल अनुमान के दौरान, क्लिक-थ्रू और कन्वर्ज़न रेट. हम निजता बनाए रखने के तरीके भी खोज रहे हैं, ताकि उनमें से कुछ को मॉडल ट्रेनिंग में इस्तेमाल करने के लिए विन रिपोर्ट में ट्रांसमिट करना.

अनुमान

बिड का हिसाब लगाते समय, एक या ज़्यादा बिड के लिए अनुमान लगाना सामान्य होता है मशीन लर्निंग मॉडल. उदाहरण के लिए, प्रभावी eCPM गणना अक्सर मॉडल का इस्तेमाल करें.

क्लाइंट अपने सेगमेंट के साथ-साथ कई मशीन लर्निंग मॉडल भी generateBid() लागू करना. हम आपको इसमें एक JavaScript API भी देंगे generateBid(), ताकि क्लाइंट रनटाइम पर अनुमान लगा सके.

अनुमान, खरीदार की बिडिंग सेवा के हिसाब से लागू होता है. इससे अनुमान पर असर पड़ सकता है इंतज़ार का समय और कीमत. खास तौर पर इसलिए, क्योंकि टीईई में एक्सीलेरेटर उपलब्ध नहीं हैं. कुछ क्लाइंट अपनी ज़रूरतों को उन अलग-अलग मॉडलों पर पूरा करेंगे, जो खरीदार की बिडिंग सेवा को निलंबित कर दिया जाएगा. कुछ क्लाइंट – उदाहरण के लिए, वे ग्राहक जिनके पास मॉडल – शायद कमाई करने के लिए, मॉडल फ़ैक्टराइज़ेशन जैसे विकल्पों का इस्तेमाल करना बोली के समय पर अनुमान की लागत और इंतज़ार का समय.

अनुमान की क्षमताओं के बारे में ज़्यादा जानकारी. जैसे, इस्तेमाल किए जा सकने वाले मॉडल फ़ॉर्मैट और ज़्यादा से ज़्यादा साइज़ की जानकारी, आने वाले अपडेट में दी जाएगी.

मॉडल के फ़ैक्टराइज़ेशन लागू करें

पहले हमने मॉडल फ़ैक्टराइज़ेशन के बारे में बताया था. बिडिंग के समय, कन्वर्ज़न की रणनीति के हिसाब से यह तरीका है:

1. एक मॉडल को निजी डेटा (उपयोगकर्ता का डेटा) में बांटें और एक या ज़्यादा गैर-निजी हिस्से (संदर्भ और विज्ञापन का डेटा) के लिए.
2. generateBid() को गैर-निजी चीज़ें पास करें. ये इनमें से किसी एक से आ सकते हैं per_buyer_signals या विज्ञापन टेक्नोलॉजी की मदद से, एम्बेड की गई चीज़ों के ज़रिए डेटा कैलकुलेट किया जा सकता है. डेटा को वापस पाने की सेवा के की-वैल्यू स्टोर में इस्तेमाल किया जा सकता है, 'वापस पाएं' पर फ़ेच किया जा सकता है समय. साथ ही, अतिरिक्त सिग्नल के तौर पर वापस आएं. इसमें ये चीज़ें शामिल नहीं हैं निजी एम्बेड करना क्योंकि उन्हें निजता से बाहर के सोर्स से नहीं लिया जा सकता है सीमा.
3. generateBid() में:
   1. निजी उपयोगकर्ता एम्बेड पाने के लिए, मॉडल के हिसाब से अनुमान लगाएं.
   2. निजी उपयोगकर्ता एम्बेड को यहां से संदर्भ के हिसाब से एम्बेड की गई चीज़ों के साथ जोड़ें per_buyer_signals या गैर-निजी विज्ञापन और संदर्भ के हिसाब से एम्बेड करने की सुविधा डॉट प्रॉडक्ट जैसे ऑपरेशन का इस्तेमाल करके जानकारी वापस पाने की सेवा. यह है फ़ाइनल अनुमान, जिसका इस्तेमाल बिड कैलकुलेट करने के लिए किया जा सकता है.

इस तरीके का इस्तेमाल करके, बिडिंग के समय यह अनुमान लगाया जा सकता है कि ऐसे मॉडल जो किसी खरीदार के लिए बहुत बड़े या धीमे काम करते हैं. बिडिंग सेवा.

सेल-साइड स्कोरिंग लॉजिक

इस चरण में, हिस्सा लेने वाले सभी खरीदारों से मिले बिड वाले विज्ञापन स्कोर किया. generateBid() का आउटपुट विक्रेता की नीलामी सेवा को भेज दिया जाता है scoreAd() चलाने के लिए किया गया था और scoreAd() एक बार में सिर्फ़ एक विज्ञापन पर विचार करता है. जिस जगह की टीम है स्कोरिंग के आधार पर, विक्रेता डिवाइस पर वापस जाने के लिए एक जीतने वाला विज्ञापन चुनता है रेंडरिंग.

स्कोरिंग लॉजिक का इस्तेमाल, Protected Audience रीमार्केटिंग के लिए किया जाता है फ़्लो के बारे में बताता है और रीमार्केटिंग और ऐप्लिकेशन इंस्टॉल में से विजेता का चुनाव कर सकता है उम्मीदवार का दावा किया जाता है. सुरक्षित नीलामी. बिडिंग और नीलामी की जानकारी देने वाला यह लेख देखें विवरण.

विज्ञापन चुनने के कोड का रनटाइम

प्रस्ताव में, ऐप्लिकेशन इंस्टॉल के लिए विज्ञापन चयन कोड उसी में बताया गया है Protected Audience के रीमार्केटिंग फ़्लो के लिए भी सही तरीका है. जानकारी के लिए, यह देखें बिडिंग और नीलामी से जुड़ा कॉन्फ़िगरेशन. बिडिंग कोड जिस जगह पर इस्तेमाल किया गया था उसमें उसी क्लाउड स्टोरेज की जगह उपलब्ध हो रीमार्केटिंग के लिए.

रिपोर्टिंग

इस प्रस्ताव में, रिपोर्टिंग के उन एपीआई का इस्तेमाल किया गया है जिनका इस्तेमाल Protected Audience Reporting के लिए किया गया है प्रस्ताव (उदाहरण के लिए, reportImpression(), जो प्लैटफ़ॉर्म को विक्रेता और खरीदार की रिपोर्ट भेजें).

बाय-साइड से जुड़ी रिपोर्टिंग के लिए, इस्तेमाल का एक सामान्य उदाहरण यह है कि ट्रेनिंग का डेटा हासिल किया जाना का इस्तेमाल किया जाता है. मौजूदा एपीआई के अलावा, प्लैटफ़ॉर्म इवेंट-लेवल के डेटा को दूसरी जगह भेजने के लिए, एक खास तरीका उपलब्ध कराएगा प्लैटफ़ॉर्म को विज्ञापन टेक्नोलॉजी से जुड़े सर्वर के तौर पर पेश करता है. इन इग्रेस पेलोड में कुछ उपयोगकर्ता शामिल हो सकते हैं डेटा शामिल है.

लंबे समय से, हम निजता की सुरक्षा से जुड़े समाधानों की जांच कर रहे हैं, ताकि इन समस्याओं को हल किया जा सके इवेंट-लेवल पर भेजे बिना, सुरक्षित नीलामियों में इस्तेमाल किए गए डेटा के साथ मॉडल ट्रेनिंग टीईई पर चल रही सेवाओं से बाहर के उपयोगकर्ता का डेटा. हम आपको ज़्यादा जानकारी देंगे बाद में अपडेट करें.

हम कुछ समय के लिए, शोर वाले डेटा को वापस भेजने का अस्थायी तरीका उपलब्ध कराएंगे generateBid(). इसके लिए हमारा शुरुआती सुझाव नीचे दिया गया है. हम इसमें बदलाव करेंगे (इसमें ऐसे बदलाव भी शामिल हैं जो पुराने सिस्टम के साथ काम नहीं करते) सुझाव/राय दें या शिकायत करें.

तकनीकी रूप से, यह इस तरह से काम करता है:

1. विज्ञापन टेक्नोलॉजी, उस डेटा के लिए स्कीमा तय करती हैं जिसे वे ट्रांसमिट करना चाहती हैं.
2. generateBid() में, वे अपना मनचाहा इग्रेस पेलोड बनाते हैं.
3. यह प्लैटफ़ॉर्म, स्कीमा के हिसाब से इग्रेस डेटा ट्रैफ़िक के पेलोड की पुष्टि करता है और उसे लागू करता है साइज़ की सीमाएं.
4. यह प्लैटफ़ॉर्म, इग्रेस डेटा ट्रैफ़िक के पेलोड में नॉइज़ जोड़ता है.
5. इग्रेस डेटा ट्रैफ़िक को वायर फ़ॉर्मैट में विन रिपोर्ट में शामिल किया जाता है. यह रिपोर्ट, कोड को डिकोड किया गया हो और मॉडल ट्रेनिंग के लिए इस्तेमाल किया गया हो.

इग्रेस डेटा ट्रैफ़िक का स्कीमा तय करना

निजता से जुड़ी नई शर्तों को लागू करने के लिए, प्लैटफ़ॉर्म को इग्रेस डेटा पेमेंट करने के तरीके को इस तरह से डिज़ाइन किया गया हो कि प्लैटफ़ॉर्म समझ सके. विज्ञापन टेक्नोलॉजी, स्कीमा JSON फ़ाइल देकर, अपने इग्रेस डेटा पेलोड का स्ट्रक्चर तैयार करता है. वह स्कीमा इसे प्लैटफ़ॉर्म प्रोसेस करेगा. साथ ही, इसे बिडिंग गोपनीय रखेगा और नीलामी सेवाएं, जो उसी तरीके का इस्तेमाल करती हैं जिनका इस्तेमाल विज्ञापन टेक्नोलॉजी से जुड़े अन्य संसाधनों के लिए किया जाता है जैसे कि यूडीएफ़ और मॉडल.

हम एक CDDL फ़ाइल उपलब्ध कराएंगे, जो उस JSON के स्ट्रक्चर के बारे में जानकारी देती है. कॉन्टेंट बनाने CDDL फ़ाइल में, इस्तेमाल की जा सकने वाली सुविधाओं का एक सेट शामिल होगा. उदाहरण के लिए, सुविधाएं उदाहरण के लिए, बूलियन, पूर्णांक, बकेट वगैरह). CDDL फ़ाइल और दिए गए स्कीमा को वर्शन किया जाएगा.

उदाहरण के लिए, इग्रेस डेटा ट्रैफ़िक में एक बूलियन सुविधा शामिल होती है इसके बाद, साइज़ दो की बकेट सुविधा कुछ इस तरह दिखेगी:

egressPayload = {
  features : [
    {
      type: "boolean_feature",
      value: false
    },
    {
      type: "bucket_feature",
      size: 2,
      value: [
        {
          value: false
        },
        {
          value: true
        }
      ]
    }
  ]
}

काम करने वाली सुविधाओं के सेट की जानकारी GitHub पर उपलब्ध है.

generateBid() में इग्रेस डेटा ट्रैफ़िक का पेलोड बनाएं

किसी खरीदार के सभी Protected App सिग्नल उसके यहां उपलब्ध हैं generateBid() यूडीएफ़. इन्हें उपलब्ध होने के बाद, विज्ञापन टेक्नोलॉजी से जुड़ी टेक्नोलॉजी अपना पेलोड JSON फ़ॉर्मैट. इस इग्रेस पेलोड को खरीदार की जीत की रिपोर्ट में शामिल किया जाएगा को AdTech सर्वर पर ट्रांसफ़र करने की सुविधा मिलती है.

इस डिज़ाइन का एक विकल्प इग्रेस डेटा ट्रैफ़िक वेक्टर का हिसाब लगाना है generateBid() के बजाय reportWin(). हर एक के लिए ट्रेड-ऑफ़ है और हम उद्योग से जुड़े सुझावों के जवाब में इस फ़ैसले को अंतिम रूप देंगे.

इग्रेस पेलोड की पुष्टि करें

प्लैटफ़ॉर्म, विज्ञापन टेक्नोलॉजी से बनाए गए किसी भी इग्रेस पेलोड की पुष्टि करेगा. पुष्टि यह पक्का करता है कि सुविधा की वैल्यू उसके टाइप के हिसाब से मान्य हों, साइज़ की शर्तें पूरी की गई हों, और यह कि नुकसान पहुंचाने वाले लोग, अपने इग्रेस डेटा ट्रैफ़िक के पेलोड में अतिरिक्त जानकारी को पैक करना.

अगर कोई इग्रेस पेलोड अमान्य है, तो इसे इनपुट से अपने-आप खारिज कर दिया जाएगा विन रिपोर्ट को भेजी जाती है. इसकी वजह यह है कि हम डीबग करने की सुविधा नहीं देना चाहते ऐसे बुरे मकसद से काम करने वाले किसी भी व्यक्ति या ग्रुप को दी गई जानकारी.

हम विज्ञापन टेक्नोलॉजी से जुड़ी टेक्नोलॉजी के लिए JavaScript API उपलब्ध कराएंगे, ताकि यह पक्का किया जा सके कि वे इग्रेस डेटा ट्रैफ़िक generateBid() में बनाने से प्लैटफ़ॉर्म की पुष्टि हो जाएगी:

validate(payload, schema)

इस JavaScript API का इस्तेमाल करके, कॉलर यह तय कर सकते हैं कि कोई खास पेलोड है या नहीं प्लैटफ़ॉर्म की पुष्टि हो जाएगी. असल पुष्टि प्लैटफ़ॉर्म पर होनी चाहिए, ताकि नुकसान पहुंचाने वाले generateBid() यूडीएफ़ से बचें.

इग्रेस डेटा ट्रैफ़िक के पेलोड के बारे में शोर

जीतने की रिपोर्ट में शामिल करने से पहले, प्लैटफ़ॉर्म, इग्रेस डेटा ट्रैफ़िक के पेलोड की जानकारी इकट्ठा करेगा. गै़र-ज़रूरी डेटा का शुरुआती थ्रेशोल्ड 1% होगा. यह वैल्यू समय के साथ बेहतर हो सकती है. कॉन्टेंट बनाने प्लैटफ़ॉर्म इस बात की जानकारी नहीं देगा कि कोई खास इग्रेस पेलोड है या नहीं शोर किया गया है.

शोर करने का तरीका:

1. यह प्लैटफ़ॉर्म, इग्रेस डेटा ट्रैफ़िक के लिए स्कीमा की परिभाषा लोड करता है.
2. नॉइज़ करने के लिए इग्रेस डेटा ट्रैफ़िक का 1% चुना जाएगा.
3. अगर इग्रेस डेटा ट्रैफ़िक को नहीं चुना जाता है, तो पूरी ओरिजनल वैल्यू को बनाए रखा जाता है.
4. अगर इग्रेस डेटा ट्रैफ़िक को चुना जाता है, तो हर सुविधा की वैल्यू को उस सुविधा के प्रकार के लिए रैंडम मान्य मान (उदाहरण के लिए, 0 या 1 एक बूलियन फ़ीचर).

मॉडल ट्रेनिंग के लिए, इग्रेस डेटा ट्रैफ़िक को ट्रांसमिट करना, पाना, और डिकोड करना

पुष्टि किए गए, नॉइज़्ड इग्रेस पेलोड को आर्ग्युमेंट में शामिल किया जाएगा reportWin(). इसे निजता के अलावा, खरीदार के विज्ञापन टेक्नोलॉजी से जुड़े सर्वर पर भेजा जाता है मॉडल ट्रेनिंग के लिए सीमा. इग्रेशन पेलोड अपने वायर फ़ॉर्मैट में होगा.

सभी तरह की सुविधाओं और इग्रेस डेटा पेलोड के लिए वायर फ़ॉर्मैट की जानकारी GitHub पर उपलब्ध हों.

इग्रेस डेटा ट्रैफ़िक के पेलोड का साइज़ तय करना

बिट में इग्रेस पेलोड का साइज़, यूटिलिटी और डेटा इकट्ठा करने पर प्रतिबंध जैसी चीज़ों को संतुलित करता है. हम उद्योग के साथ मिलकर काम करेंगे, ताकि सही साइज़ का पता लगाया जा सके. प्रयोग करना. जब तक हम उन एक्सपेरिमेंट को चला रहे हैं, तब तक हम कुछ समय के लिए इग्रेस डेटा ट्रैफ़िक का डेटा, जिसमें बिट के साइज़ की कोई सीमा नहीं है. बिना किसी बिट के वह अतिरिक्त इग्रेस डेटा डेटा एक्सपेरिमेंट पूरा होने के बाद, साइज़ की सीमा हटा दी जाएगी.

साइज़ तय करने का तरीका:

1. शुरुआत में, हम generateBid() में दो इग्रेस पेलोड के साथ काम करेंगे:
   1. egressPayload: अब तक बताए गए साइज़-सीमित इग्रेस पेलोड के बारे में जानकारी इस दस्तावेज़ में. शुरुआत में, इस इग्रेस पेलोड का साइज़ 0 बिट होगा (इसका मतलब है कि पुष्टि करने के दौरान इसे हमेशा हटा दिया जाएगा).
   2. temporaryUnlimitedEgressPayload: कुछ समय के लिए अनलिमिटेड इग्रेस डेटा ट्रैफ़िक साइज़ एक्सपेरिमेंट के लिए पेलोड. फ़ॉर्मैट करना, बनाना, और प्रोसेस करना इग्रेस डेटा ट्रैफ़िक के इस पेलोड में egressPayload जैसे तरीके का ही इस्तेमाल किया जाता है.
2. इनमें से हर इग्रेस पेलोड की अपनी स्कीमा JSON फ़ाइल होगी: egress_payload_schema.json और temporary_egress_payload_schema.json.
3. हम मॉडल तय करने के लिए, एक्सपेरिमेंट प्रोटोकॉल और मेट्रिक का सेट उपलब्ध कराते हैं अलग-अलग इग्रेस डेटा साइज़ के हिसाब से यूटिलिटी (उदाहरण के लिए, 5, 10, ... बिट).
4. एक्सपेरिमेंट के नतीजों के आधार पर, हम इग्रेस डेटा ट्रैफ़िक के पेलोड साइज़ की वैल्यू सही उपयोगिता और निजता बनाए रखने के विकल्प.
5. हम egressPayload का साइज़, 0 बिट से नए साइज़ में सेट करते हैं.
6. माइग्रेशन की तय अवधि के बाद, हम temporaryUnlimitedEgressPayload को हटा देते हैं. सिर्फ़ egressPayload को उसके नए साइज़ में छोड़ा जा सकता है.

हम इस बदलाव को मैनेज करने के लिए, कुछ और तकनीकी सीमाओं की जांच कर रहे हैं (उदाहरण के लिए, egressPayload का साइज़ 0 बिट से बढ़ाने पर, उसे एन्क्रिप्ट (सुरक्षित) करना). उन विवरण - प्रयोग के समय और हटाने की प्रक्रिया के साथ temporaryUnlimitedEgressPayload -- को बाद के अपडेट में शामिल किया जाएगा.

इसके बाद, हम प्रयोग के संभावित प्रोटोकॉल के बारे में बताएंगे, ताकि egressPayload. हमारा लक्ष्य इंडस्ट्री के साथ मिलकर काम करना है, ताकि दोनों के बीच संतुलन बना रहे और डेटा इकट्ठा करने पर प्रतिबंध लगाना. ये प्रयोग जो आर्टफ़ैक्ट बनाएंगे, वह एक ग्राफ़, जहां x-ऐक्सिस, बिट में ट्रेनिंग पेलोड का साइज़ है और y-ऐक्सिस, किसी मॉडल से उस साइज़ की तुलना में मिले रेवेन्यू का प्रतिशत होता है का साइज़ अनलिमिटेड बेसलाइन बनाना होगा.

हम मान लेंगे कि हम pइंस्टॉल मॉडल और ट्रेनिंग डेटा के अपने सोर्स को ट्रेनिंग दे रहे हैं हमारे लॉग और temporaryUnlimitedegressPayload के कॉन्टेंट हैं ये इनाम, नीलामी जीतने पर मिलते हैं. विज्ञापन टेक्नोलॉजी से जुड़ी सेवा के लिए, पहले ऑफ़लाइन प्रोटोकॉल का इस्तेमाल किया जाता है प्रयोग:

1. उन मॉडल का आर्किटेक्चर तय करना जिन्हें Protected ऐप्लिकेशन के साथ इस्तेमाल किया जाएगा सिग्नल. उदाहरण के लिए, उन्हें यह तय करना होगा कि मॉडल फ़ैक्टराइज़ेशन का इस्तेमाल करें.
2. मॉडल की क्वालिटी मापने के लिए मेट्रिक तय करें. सुझाई गई मेट्रिक को एयूसी लॉस के तौर पर शामिल किया गया है और लॉग नुकसान.
3. उन सुविधाओं का सेट तय करें जिन्हें मॉडल ट्रेनिंग के दौरान इस्तेमाल किया जाएगा.
4. उस मॉडल के आर्किटेक्चर, क्वालिटी मेट्रिक, और ट्रेनिंग की सुविधाओं के सेट का इस्तेमाल करके, एब्लेशन अध्ययन करके हर एक के लिए प्रति बिट के हिसाब से योगदान की गई उपयोगिता का पता लगाया जा सकता है मॉडल को डिफ़ॉल्ट के तौर पर इस्तेमाल करें. एब्लेशन स्टडी के लिए सुझाया गया प्रोटोकॉल यह है:
   1. मॉडल को सभी सुविधाओं के साथ ट्रेनिंग दें और उपयोगिता को मापें; यह है तुलना के लिए बेसलाइन.
   2. बेसलाइन बनाने के लिए इस्तेमाल की जाने वाली हर सुविधा के लिए, मॉडल को सभी सुविधाओं के अलावा, कुछ सुविधाएं.
   3. इससे मिलने वाली उपयोगिता का आकलन करें. डेल्टा को सुविधा के आकार के हिसाब से विभाजित करें बिट में; यह उस सुविधा के लिए प्रति बिट की अपेक्षित उपयोगिता है.
5. प्रयोग करने के लिए, ट्रेनिंग के पेलोड साइज़ को तय करें. बुध सुझाव दें [5, 10, 15, ..., size_of_all_training_features_for_baseline] बिट. ये सभी बातें, egressPayload के लिए संभावित साइज़ दिखाती हैं जो एक्सपेरिमेंट से आकलन किया जाएगा.
6. हर संभावित साइज़ के लिए, सुविधाओं का ऐसा सेट चुनें जो उससे कम या उसके बराबर हो एब्लेशन स्टडी के नतीजों का इस्तेमाल करके, हर बिट में ज़्यादा से ज़्यादा यूटिलिटी जोड़ी जा सकती है.
7. हर संभावित आकार के लिए एक मॉडल तैयार करें और इसकी उपयोगिता को सभी सुविधाओं के लिए ट्रेन किए गए बेसलाइन मॉडल की उपयोगिता का प्रतिशत.
8. नतीजे, ग्राफ़ पर दिखाएं यहां x-ऐक्सिस, ट्रेनिंग का साइज़ है पेलोड बिट में होता है और y-ऐक्सिस, औसत आय का प्रतिशत होता है उस मॉडल की तुलना करें.

इसके बाद, विज्ञापन टेक्नोलॉजी, सुविधा का इस्तेमाल करके लाइव ट्रैफ़िक एक्सपेरिमेंट के पांचवें से आठवें चरण को दोहरा सकती है temporaryUnlimitedEgressPayload के ज़रिए भेजा गया डेटा. विज्ञापन टेक्नोलॉजी से जुड़ी सेवा देने वाली कंपनियां, प्राइवसी सैंडबॉक्स की मदद से, ऑफ़लाइन और लाइव ट्रैफ़िक से जुड़े एक्सपेरिमेंट के नतीजे egressPayload के साइज़ के बारे में फ़ैसला लेने के लिए.

इन एक्सपेरिमेंट की समयावधि और आकार सेट करने की समयावधि egressPayload का है, जो इस दस्तावेज़ के दायरे से बाहर है यह बाद में अपडेट आएगा.

डेटा की सुरक्षा के तरीके

हम इग्रेशन किए गए डेटा पर कई सुरक्षा सुविधाएं लागू करेंगे. इनमें ये शामिल हैं:

1. egressPayload और temporaryUnlimitedEgressPayload, दोनों की आवाज़ सुनाई देगी.
2. डेटा इकट्ठा करने पर प्रतिबंध और सुरक्षा के लिए temporaryUnlimitedEgressPayload का इस्तेमाल सिर्फ़ साइज़ से जुड़े एक्सपेरिमेंट की अवधि के लिए ही किया जा सकता है. यहां हम egressPayload का सही साइज़ तय करें.

अनुमतियां

ऐप्लिकेशन पर उपयोगकर्ताओं के कंट्रोल की जानकारी

• इस प्रस्ताव का मकसद लोगों को इंस्टॉल किए गए ऐप्लिकेशन की सूची दिखाना है जिन्होंने कम से कम एक Protected ऐप्लिकेशन सिग्नल या पसंद के मुताबिक ऑडियंस सेव की हो.
• उपयोगकर्ता इस सूची में ऐप्लिकेशन ब्लॉक कर सकते हैं और उन्हें हटा सकते हैं. ब्लॉक करने और हटाने के बाद, फ़ॉलो किया जा रहा है:
  • ऐप्लिकेशन से जुड़े सभी सुरक्षित ऐप्लिकेशन सिग्नल और कस्टम ऑडियंस हटा दी जाती है ऐप खोलें.
  • यह ऐप्लिकेशन को नए सुरक्षित किए गए ऐप्लिकेशन सिग्नल और पसंद के मुताबिक सेव करने से रोकता है ऑडियंस
• लोग, ऐप्लिकेशन के सुरक्षित सिग्नल और Protected ऐप्लिकेशन को रीसेट कर सकते हैं Audience API का इस्तेमाल किया जा सकता है. ऐसा होने पर, किसी भी मौजूदा Protected ऐप्लिकेशन के लिए डिवाइस से सिग्नल और कस्टम ऑडियंस हटा दी गई हैं.
• उपयोगकर्ता, प्राइवसी सैंडबॉक्स से पूरी तरह ऑप्ट आउट कर सकते हैं Android. इसमें Protected App Signals API और Protected Audience शामिल हैं एपीआई. ऐसी स्थिति में, Protected Audience और Protected ऐप्लिकेशन सिग्नल एपीआई, अपवाद के तौर पर एक स्टैंडर्ड मैसेज दिखाता है: SECURITY_EXCEPTION.

ऐप्लिकेशन अनुमतियां और कंट्रोल

इस प्रस्ताव का मकसद, ऐप्लिकेशन को अपने सुरक्षित ऐप्लिकेशन सिग्नल पर कंट्रोल देना है:

• कोई ऐप्लिकेशन, Protected ऐप्लिकेशन सिग्नल के साथ अपने असोसिएशन को मैनेज कर सकता है.
• ऐप्लिकेशन, तीसरे पक्ष के विज्ञापन टेक्नोलॉजी से जुड़े प्लैटफ़ॉर्म को यह अनुमति दे सकता है कि वे ऐप्लिकेशन की ओर से सुरक्षित किए गए सिग्नल.

विज्ञापन टेक्नोलॉजी प्लैटफ़ॉर्म का कंट्रोल

इस प्रस्ताव में विज्ञापन टेक्नोलॉजी से जुड़ी कंपनियों के लिए, ऐप्लिकेशन के सुरक्षित किए गए सिग्नल को कंट्रोल करने के तरीके बताए गए हैं:

• विज्ञापन टेक्नोलॉजी से जुड़ी सभी कंपनियों को प्राइवसी सैंडबॉक्स के साथ रजिस्टर करना होगा और उन्हें किसी "साइट" का ऐक्सेस देना होगा या "शुरुआत की जगह" जो सुरक्षित ऐप्लिकेशन सिग्नल के सभी यूआरएल से मेल खाता है.
• विज्ञापन टेक्नोलॉजी से जुड़ी सेवा देने वाली कंपनियां, ऐप्लिकेशन या SDK टूल के साथ पार्टनरशिप कर सकती हैं, ताकि वे पुष्टि करने के लिए टोकन उपलब्ध करा सकें का इस्तेमाल, ऐप्लिकेशन के सिग्नल बनाए जाने की पुष्टि के लिए किया जाता है. यह प्रोसेस कब होती है किसी पार्टनर को असाइन की गई, Protected ऐप्लिकेशन सिग्नल बनाने की सुविधा को कॉन्फ़िगर किया जा सकता है इसके लिए, विज्ञापन टेक्नोलॉजी से जुड़ी शर्तों को स्वीकार करना ज़रूरी है.