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Über Federated Learning, Bunkers & CDPs.
Federated Learning
In diesem Ansatz werden die Daten gar nicht erst zentral gesammelt. Stattdessen verlässt nur die Information der Segment-Attribute das Kund:innengerät. Diese Methode namens FLoC (Federated Learning of Cohorts) ist ein großer Hoffnungsträger für skalierbares Targeting. Statt das Suchverhalten einzelner User:innen zu analysieren, nutzen Unternehmen Federated Learning, um das Verhalten einer Gruppe – einer Kohorte – zu untersuchen.
Wie funktioniert das?
FLoC wurde zunächst für nicht-werbebasierte Zwecke im mobilen Bereich entwickelt:
Ein Beispiel ist die Google-Tastatur für Android, bei der schon beim Tippen persönliche Präferenzen wie Google Maps-Ergebnisse angezeigt werden.
Google kann die getippten Worte aus Datenschutzgründen nicht direkt in seine Cloud-KI hochladen. Stattdessen werden die Begriffe lokal gespeichert und das aktuelle KI-Modell wird aufs Gerät heruntergeladen. Das Modell lernt dann anhand Deiner Begriffe, aktualisiert sich selbst und fasst die Änderungen als Update zusammen. Das geupdatete KI-Modell wird dann verschlüsselt an die Cloud gesendet. Dort verschmilzt es sofort
mit den Updates anderer User:innen und aktualisiert somit das allgemeine Modell. >>
>> So weit nichts Neues – Google hat seine Federated Learning- Methode bereits 2017 vorgestellt. Der Vorstoß, nun Werbe-Cookies zu verbannen und Federated Learning auch für anonyme Zielgruppen zu verwenden, ist zwar ein potenzieller Gewinn für den Datenschutz,
hat jedoch auch eigennützige Gründe.
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Für Werbetreibende ändert sich nämlich vor allem eins: Eine noch höhere Abhängigkeit vom Datenmonopolisten.
Hier geht’s zum Cookie-Teil 3.
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Das bahnbrechende Ende der Dritt-Cookies bringt Chancen mit sich endlich eigene Regeln zu schaffen und aus der GAFA-Abhängigkeit auszusteigen.
Höchste Zeit also, sich um Alternativen zu kümmern. Bis 2022 hat uns Google Zeit gegeben – wer mit digitalen Geschäftsmodellen zukünftig Gewinne erzielen will, muss jetzt handeln!
Bunkers & CDPs
Verlage, Ad-Tech und Verbände arbeiten an neuen Lösungen, die ein ähnliches Ziel verfolgen: eine heterogene Datenlandschaft mit verschiedenen First-Party- Datenbunkern statt Third-Party-Werbecookies. Für Unternehmen und Verlage werden mit Opt-in ausgestattete First-Party Datenpools extrem wichtig werden. Hierbei spielen CDPs (Customer Data Platforms) eine große Rolle. CDPs sind Datenbanken, die Events (z.B. einen Website-Besuch) auf einer Domain einem/einer User:in zuordnen. Ist der/die User:in eingeloggt, kann die Aktivität langfristig dieser/diesem UserIn auf dieser Domain zugeordnet werden.
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Die E-Mail-Adresse ist also ein “Stable Identifier”. Falls sich User:innen auf der eigenen Domain nicht einloggen, können die CDPs zwar immer noch 1P-Cookies setzen, um ihr Verhalten zu beobachten, spätestens nach einigen Monaten werden diese Cookies jedoch in der Regel aus dem Cache der User:innen gelöscht.
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Unternehmen können durch CDP-Anbietern wie Infosum sehr sensible Kund:innendaten (zum Beispiel Warenkorb- oder Konfigurations-Daten) mit Medien-Ownern und Agenturen teilen, ohne dass die Kund:innendaten je die Kontrolle des Unternehmens verlassen. Generell können zwei Datenbunker nur Daten über diejenigen Austauschen und Targeten, die sie beide kennen. Einzelne Domains können ihre User:innen-Daten anhand gehashter E-Mail-Adressen direkt miteinander vergleichen. So streben Verlage in Deutschland, England, den Niederlanden und Frankreich Allianzen an, um Zielgruppen-Segmente auszutauschen und mächtige Targetings zu ermöglichen.
Hier geht’s zum Cookie-Teil 3.
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