Werbetreibende sollen “mindestens 95 Prozent der Conversions pro ausgegebenem Dollar im Vergleich zu Cookie-basierter Werbung erwarten können”, ist Google nach den ersten Tests zur interessenbasierten Werbung mit der eigenen Audience überzeugt. Die Ergebnisse variieren dabei je nach Clustering-Algorithmus und Zielgruppe, erklärt Chetna Bindra, Group Product Manager User Trust and Privacy von Google.

Das Clustering ist auf das von den Spezialisten entwickelte Prinzip “Federated Learning of Cohorts” (FLoC) zurückzuführen, welches datenschutzkonform Gruppen von Menschen mit gemeinsamen Interessen bündeln und für das Targeting innerhalb der Google-Produkte bereitstellen soll. Die nötige Datenverarbeitung geschieht geräteintern, erläutert Bindra, sodass der Browserverlauf geschützt ist. Sie glaubt mit den Tests beweisen zu können, “dass die Ergebnisse dieser Innovation fast so effektiv sind wie Cookie-basierte Ansätze.” Die ersten offiziellen Experimente in Google Ads sollen im zweiten Quartal folgen.

Doch auch abseits dieser Kohorten soll die Digitalwerbung die richtigen Personen erreichen. Für die Zielgruppenerstellung, beispielsweise zum Retargeting, kommt die API “First Locally-Executed Decision over Groups” (FLEDGE) zum Einsatz. An der Lösung haben ferner Adtech-Größen wie Criteo, Nextroll, Magnite und RTB House mitgewirkt. Ein vertrauenswürdiger Server übernimmt dabei die Aufgabe, Informationen über die Gebote und Budgets einer Kampagne zu speichern. Ad Exchanges, Demand-Side-Plattformen und Werbetreibende sind darüber hinaus eingeladen, um eigene Experimente rund um den auktionsbasierten, maschinellen Mediaeinkauf in der Privacy Sandbox durchzuführen.

Weitere dicke Bretter, die gebohrt werden müssen, lauten Conversion-Messung und -Reporting. Entsprechende APIs befinden sich ebenfalls in der Entwicklung, so Bindra. Google plant datenschutzkonformes Measurement und Reporting mithilfe der Aggregation von Informationen, dem Hinzufügen von Rauschen und der Begrenzung der Datenmenge, die vom jeweiligen Gerät gesendet wird. Die Conversions müssen daher im Voraus vom Advertiser priorisiert werden, denn nicht alle werden detailliert übermittelt. Der Nutzen der Technologie in der Praxis, etwa für die Messung von View-Through-Conversions, die Bestimmung von Inkrementalität und Reichweite sowie die Attribution, werde in den kommenden Monaten getestet. Jedoch “müssen noch weitere Entscheidungen getroffen werden”, bevor ein Prototyp entstehen kann.

Die letzten Punkte, die Chetna Bindra im Blogpost anführt, widmen sich Ad Fraud und Fingerprinting. Für ersteres kommt die Trust Tokens API zum Einsatz, die Fraud verhindern und Traffic verifizieren soll. Letzteres verhindert die sogenannte Gnatcatcher-Lösung.

Es scheint voranzugehen im Hause Google. Im Blogpost stellt der Konzern die Namen allerlei Lösungsansätze vor, verspricht weiteres Testen und veröffentlicht die erste Zahl für die Presse zum Zitieren. “95 Prozent” hört sich immerhin gut an. Obwohl die Projekte auf Github publik gemacht werden, bleibt jedoch unklar, inwiefern sich die Technologien der anderen Player aus dem Adtech-Kosmos in Googles Universum wiederfinden. Auch über etwaige Probleme für Publisher wird nicht gesprochen.

Google ist sich seiner Sache jedenfalls sicher: “Aus der Sicht der Google Ads-Teams sind die Technologien der Privacy Sandbox die Zukunft unserer Ads- und Measurement-Produkte im Internet. Wir ermutigen andere, sich uns bei der Definition dieses neuen Ansatzes anzuschließen.”