FLoC क्या है?

FLoC ऐप्लिकेशन, अलग-अलग उपयोगकर्ताओं के ब्राउज़िंग व्यवहार को शेयर किए बिना, विज्ञापन चुनने की सुविधा चालू करता है.

Sam Dutton

FLoC टेक्नोलॉजी, दिलचस्पी के हिसाब से विज्ञापन चुनने के लिए, निजता बनाए रखने का तरीका उपलब्ध कराती है.

जब कोई उपयोगकर्ता वेब पर आता है, तो उसका ब्राउज़र "दिलचस्पी दिखाने वाले समानता रखने वाले लोगों" के लिए FLoC एल्गोरिदम का इस्तेमाल करता है. यह एल्गोरिदम ऐसे हज़ारों ब्राउज़र के लिए भी काम करता है जिनका हाल ही का ब्राउज़िंग इतिहास मिलता-जुलता हो. ब्राउज़र, वेंडर या किसी और के साथ व्यक्तिगत ब्राउज़िंग डेटा शेयर किए बिना, समय-समय पर उपयोगकर्ता के डिवाइस पर अपने कोहॉर्ट की फिर से गिनती करता है.

विज्ञापन देने वाले लोग या कंपनियां (वे साइटें जो विज्ञापनों के लिए पैसे चुकाते हैं) अपनी वेबसाइट पर कोड शामिल कर सकती हैं, ताकि वे अपने एडटेक प्लैटफ़ॉर्म (ऐसी कंपनियां जो विज्ञापन देने के लिए सॉफ़्टवेयर और टूल उपलब्ध कराती हैं) को समानता रखने वाले लोगों का डेटा इकट्ठा और उपलब्ध करा सकें. उदाहरण के लिए, ऐसा हो सकता है कि कोई एडटेक प्लैटफ़ॉर्म, जूतों के किसी ऑनलाइन स्टोर से ऐसी जानकारी सीखे जिसे एक जैसे उपयोगकर्ताओं के ग्रुप 1101 और 1354 के ब्राउज़र, स्टोर के हाइकिंग गियर में दिलचस्पी रखते हों. विज्ञापन देने वाले दूसरे लोगों या कंपनियों से Adtech प्लैटफ़ॉर्म उन समानता रखने वाले लोगों की दिलचस्पी के बारे में सीखता है.

जब उन समानता रखने वाले लोगों में से कोई ब्राउज़र, समाचार वेबसाइट जैसी किसी ऐसी साइट के पेज का अनुरोध करता है जो विज्ञापन दिखाती है, तब विज्ञापन प्लैटफ़ॉर्म काम के विज्ञापन चुनने के लिए इस डेटा का इस्तेमाल कर सकता है.

प्राइवसी सैंडबॉक्स, कई ऐसे प्रपोज़ल है जिनकी मदद से तीसरे पक्ष की कुकी या ट्रैकिंग के अन्य तरीकों का इस्तेमाल किए बिना, तीसरे पक्ष के उपयोगकर्ताओं की ज़रूरतों को पूरा किया जा सकता है. सभी प्रस्तावों की खास जानकारी के लिए, प्राइवसी सैंडबॉक्स के बारे में जानना देखें.

अगर इस प्रस्ताव पर आपकी टिप्पणी है, तो FLoC एक्सप्लेनर डेटा स्टोर करने की जगह पर समस्या के बारे में बताएं. अगर इस प्रस्ताव के साथ Chrome के प्रयोग पर आपका कोई सुझाव, राय या शिकायत है, तो प्रयोग के लिए इंटेंट पर जवाब पोस्ट करें.

हमें FLoC की ज़रूरत क्यों है?

कई कारोबार अपनी साइटों पर ट्रैफ़िक बढ़ाने के लिए, विज्ञापन पर निर्भर रहते हैं. कई पब्लिशर वेबसाइटें विज्ञापन इन्वेंट्री बेचकर, कॉन्टेंट अपने-आप मुहैया कराती हैं. आम तौर पर, लोग ऐसे विज्ञापन देखना पसंद करते हैं जो उनके लिए काम के और काम के हों. साथ ही, काम के विज्ञापन विज्ञापन देने वालों को ज़्यादा कारोबार देते हैं और उन्हें होस्ट करने वाली वेबसाइटों से ज़्यादा आय होती है. दूसरे शब्दों में, काम के विज्ञापन दिखाने पर, विज्ञापन स्पेस ज़्यादा अहम होता है. इसलिए, काम के विज्ञापन चुनने से, विज्ञापन वाली वेबसाइटों से होने वाली आय में बढ़ोतरी होती है. इसका मतलब है कि काम के विज्ञापन से कॉन्टेंट बनाने के लिए फ़ंड मिलता है, जिससे उपयोगकर्ताओं को फ़ायदा मिलता है.

हालांकि, लोगों को उनके हिसाब से दिखाए जाने वाले विज्ञापनों की निजता पर पड़ने वाले असर को लेकर चिंता है. फ़िलहाल, ये विज्ञापन कुकी और डिवाइस फ़िंगरप्रिंटिंग को ट्रैक करने जैसी तकनीकों पर निर्भर हैं. इनसे, विज्ञापन देने वालों या विज्ञापन प्लैटफ़ॉर्म पर मौजूद साइटों पर आपका ब्राउज़िंग इतिहास पता चल सकता है. FLoC प्रस्ताव का मकसद, विज्ञापन चुनने की इस तरह से अनुमति देना है कि निजता की सुरक्षा को और बेहतर किया जा सके.

FLoC का इस्तेमाल किन कामों के लिए किया जा सकता है?

• उन लोगों को विज्ञापन दिखाएं, जिनके ब्राउज़र ऐसे समानता रखने वाले लोगों के ग्रुप से जुड़े हों जो अक्सर विज्ञापन देने वालों की साइट पर आते रहे हों या जो काम के विषयों में दिलचस्पी रखते हों.
• विज्ञापन नीलामी के लिए बिडिंग के व्यवहार की जानकारी देने के लिए, मशीन लर्निंग मॉडल का इस्तेमाल करके यह अनुमान लगाएं कि कोई उपयोगकर्ता, कोहॉर्ट के आधार पर ग्राहक में बदल सकता है या नहीं.
• लोगों को कॉन्टेंट के सुझाव देना. उदाहरण के लिए, मान लें कि कोई समाचार साइट यह देखती है कि उसका स्पोर्ट्स पॉडकास्ट पेज, कोहॉर्ट 1234 और 7 से आने वाले लोगों के बीच खास तौर पर लोकप्रिय हो गया है. वे समानता रखने वाले ऐसे लोगों के अन्य विज़िटर को उस कॉन्टेंट का सुझाव दे सकते हैं.

FLoC कैसे काम करता है?

नीचे दिए गए उदाहरण में, FLoC का इस्तेमाल करके विज्ञापन चुनने के लिए अलग-अलग भूमिकाओं के बारे में बताया गया है.

• इस उदाहरण में, विज्ञापन देने वाला (विज्ञापन के लिए पैसे चुकाने वाली कंपनी), जूतों का ऑनलाइन खुदरा दुकानदार है:
  shoestore.example

• उदाहरण में, पब्लिशर (विज्ञापन स्पेस बेचने वाली साइट), समाचार साइट है:
  dailynews.example

• यह adtech प्लैटफ़ॉर्म है:
  adnetwork.example

इस उदाहरण में हमने उपयोगकर्ताओं को योशी और एलेक्स नाम दिया है. शुरू में उनके ब्राउज़र एक ही कोहॉर्ट, 1354 से जुड़े होते हैं.

1. FLoC सेवा

1. ब्राउज़र, FLoC सेवा का इस्तेमाल करता है. यह गणित के उस मॉडल को तैयार करती है जिसमें हज़ारों "समानता रखने वाले लोगों" को शामिल किया जाता है. इनमें से हर एक गणितीय मॉडल, हज़ारों वेब ब्राउज़र के हिसाब से होगा जिनके हाल ही के ब्राउज़िंग इतिहास एक जैसे हैं. इसके काम करने के तरीके के बारे में ज़्यादा जानकारी यहां दी गई है.
2. हर कोहॉर्ट को एक संख्या दी जाती है.

2. ब्राउज़र

1. FLoC सेवा से, Yashi के ब्राउज़र को FLoC मॉडल के बारे में जानकारी देने वाला डेटा मिलता है.
2. योशी का ब्राउज़र, FLoC मॉडल के एल्गोरिदम का इस्तेमाल करके एक जैसे उपयोगकर्ताओं के ग्रुप का पता लगाता है. इससे यह पता लगाया जाता है कि कौनसा कोहॉर्ट, उसके अपने ब्राउज़िंग इतिहास के सबसे करीब है. इस उदाहरण में, यह कोहॉर्ट 1354 होगा. ध्यान दें कि योशी का ब्राउज़र, FLoC सेवा के साथ कोई डेटा शेयर नहीं करता.
3. इसी तरह, Alex का ब्राउज़र कोहॉर्ट आईडी का हिसाब लगाता है. एलेक्स का ब्राउज़िंग इतिहास, योशी के ब्राउज़िंग इतिहास से अलग है. हालांकि, इतना ही नहीं, उनके ब्राउज़र भी कोहॉर्ट 1354 से जुड़े हैं.

3. विज्ञापन देने वाला: shoestore.example

1. योशी shoestore.example पर जाती हैं.
2. साइट, योशी के ब्राउज़र से इसके समानता रखने वाले लोगों की जानकारी मांगती है: 1354.
3. योशी हाइकिंग बूटों को देख रही है.
4. साइट रिकॉर्ड करती है कि एक जैसे उपयोगकर्ता 1354 के एक ब्राउज़र ने हाइकिंग बूट में रुचि दिखाई है.
5. इसके बाद, साइट अपने प्रॉडक्ट में, कोहॉर्ट 1354 के साथ-साथ अन्य समानता रखने वाले लोगों के प्रॉडक्ट में दिलचस्पी दर्ज करती है.
6. यह साइट समय-समय पर अपने AdTech प्लैटफ़ॉर्म adnetwork.example के साथ, एक जैसे उपयोगकर्ताओं के ग्रुप और प्रॉडक्ट में दिलचस्पी के बारे में जानकारी इकट्ठा और शेयर करती है.

अब एलेक्स की बारी है.

4. प्रकाशक: dailynews.example

1. एलेक्स dailynews.example पर जाते हैं.
2. साइट, एलेक्स के ब्राउज़र से उसके समानता रखने वाले लोगों के बारे में पूछती है.
3. इसके बाद वह साइट अपने विज्ञापन टेक्नोलॉजी प्लैटफ़ॉर्म, adnetwork.example पर किसी विज्ञापन के लिए अनुरोध करती है. इसमें, एलेक्स के ब्राउज़र में मौजूद समानता रखने वाले लोगों का ग्रुप: 1354 भी शामिल है.

5. Adtech प्लैटफ़ॉर्म: adnetwork.example

1. adnetwork.example, एलेक्स के लिए सही विज्ञापन चुन सकता है. इसके लिए, वह पब्लिशर dailynews.example और विज्ञापन देने वाले Shoestore.example के डेटा को इकट्ठा कर सकता है:
   • एलेक्स के ब्राउज़र का कोहॉर्ट (1354), जिसे dailynews.example ने उपलब्ध कराया है.
   • shoestore.example से समानता रखने वाले लोगों और प्रॉडक्ट की रुचियों से जुड़ा डेटा: "एक जैसे उपयोगकर्ताओं के ग्रुप 1354 के ऐसे ब्राउज़र की हाइकिंग बूट में दिलचस्पी हो सकती है."
2. adnetwork.example एक ऐसा विज्ञापन चुनता है, जो एलेक्स के लिए सही होता है: shoesstore.example पर हाइकिंग बूट का विज्ञापन.
3. dailynews.example का इस्तेमाल करके, विज्ञापन 🥾 दिखाया जाता है.

FLoC मॉडल बनाने वाली बैक-एंड सेवा कौन चलाता है?

ब्राउज़र के हर वेंडर को यह चुनना होगा कि किस तरह के ब्राउज़र को कोहॉर्ट (एक जैसे उपयोगकर्ताओं के ग्रुप) में बदलना है. Chrome अपनी खुद की FLoC सेवा चला रहा है. दूसरे ब्राउज़र अलग क्लस्टरिंग अप्रोच के साथ FLoC को लागू कर सकते हैं. साथ ही, ऐसा करने के लिए वे अपनी खुद की सेवा चलाएंगे.

FLoC सेवा, एक जैसे उपयोगकर्ताओं के ग्रुप को समझने में ब्राउज़र की मदद कैसे करती है?

1. ब्राउज़र में इस्तेमाल की जाने वाली FLoC सेवा, वेब ब्राउज़िंग के सभी संभावित इतिहास को कई डाइमेंशन में गणितीय तरीके से दिखाती है. इस मॉडल को हम "समानता रखने वाले लोगों का ग्रुप" कहेंगे.
2. यह सेवा, इस जगह को हज़ारों सेगमेंट में बांटती है. हर सेगमेंट, हज़ारों मिलते-जुलते ब्राउज़िंग इतिहास का क्लस्टर दिखाता है. ये ग्रुप, ब्राउज़िंग के किसी भी असल इतिहास के बारे में जानने पर आधारित नहीं होते. ये सिर्फ़ "समानता रखने वाले लोगों की जगह" में रैंडम सेंटर चुनने या किसी जगह को अलग-अलग लाइनों से काटने पर आधारित होते हैं.
3. हर सेगमेंट को एक कोहॉर्ट नंबर दिया जाता है.
4. वेब ब्राउज़र को यह डेटा, अपनी FLoC सेवा से "कोहॉर्ट स्पेस" के बारे में बताने वाला मिलता है.
5. जब कोई उपयोगकर्ता वेब पर आता है, तो उसका ब्राउज़र एल्गोरिदम का इस्तेमाल करके, समय-समय पर "कोहॉर्ट स्पेस" में उस इलाके का हिसाब लगाता है जो उसके अपने ब्राउज़िंग इतिहास के सबसे करीब होता है.

क्या ब्राउज़र का समानता रखने वाले लोग बदल सकते हैं?

हां! एक ब्राउज़र का समानता रखने वाले लोग बदलाव कर सकते हैं! ऐसा हो सकता है कि आप हर हफ़्ते एक ही वेबसाइट पर न जाते हों और आपके ब्राउज़र के कोहॉर्ट इसे दिखाएंगे.

कोहॉर्ट, ब्राउज़िंग गतिविधियों का एक ग्रुप होता है, न कि लोगों का ग्रुप. कोहॉर्ट की गतिविधि से जुड़ी विशेषताएं समय के साथ आम तौर पर एक जैसी होती हैं. कोहॉर्ट, विज्ञापन चुनने के लिए काम के होते हैं, क्योंकि वे हाल ही में ब्राउज़ करने के एक जैसे व्यवहार को ग्रुप करते हैं. लोगों के ब्राउज़िंग व्यवहार में बदलाव होने पर, अलग-अलग लोगों के ब्राउज़र कोहॉर्ट में और उससे बाहर फ़्लोट करेंगे. शुरुआत में, हम उम्मीद करते हैं कि ब्राउज़र हर सात दिन में अपने कोहॉर्ट की फिर से गिनती करेगा.

ऊपर दिए गए उदाहरण में, योशी और एलेक्स के ब्राउज़र का कोहॉर्ट 1354 है. आने वाले समय में, हो सकता है कि योशी का ब्राउज़र और ऐलेक्स का ब्राउज़र किसी दूसरे कोहॉर्ट पर स्विच हो जाए, अगर उसकी दिलचस्पी बदल जाती है. नीचे दिए गए उदाहरण में, योशी का ब्राउज़र, कोहॉर्ट 1101 में चला जाता है और एलेक्स का ब्राउज़र, कोहॉर्ट 1378 में चला जाता है. जैसे-जैसे अन्य लोगों के ब्राउज़र की ब्राउज़िंग रुचियां बदलती हैं, वैसे-वैसे समानता रखने वाले लोगों के ब्राउज़र बाहर आते जाएंगे.

ब्राउज़र अपने कोहॉर्ट का विश्लेषण कैसे करता है?

जैसा कि ऊपर बताया गया है, उपयोगकर्ता के ब्राउज़र को FLoC सेवा से डेटा मिलता है. इस सेवा में, कोहॉर्ट के लिए गणितीय मॉडल की जानकारी दी गई है. यह कई डाइमेंशन वाला ऐसा स्पेस है जिसमें सभी उपयोगकर्ताओं की ब्राउज़िंग गतिविधि दिखती है. इसके बाद, ब्राउज़र एक एल्गोरिदम का इस्तेमाल करके यह पता लगाता है कि इस "समानता रखने वाले लोग" (कोहॉर्ट स्पेस) का कौनसा इलाका, अपने हाल के ब्राउज़िंग व्यवहार से सबसे करीब से मेल खाता है.

FLoC प्रोग्राम, एक जैसे उपयोगकर्ताओं के ग्रुप की संख्या को कैसे तय करता है?

एक जैसे उपयोगकर्ताओं के हर ग्रुप में हज़ारों ब्राउज़र होंगे.

कोहॉर्ट का छोटा साइज़ लोगों के हिसाब से विज्ञापन दिखाने के लिए ज़्यादा काम का हो सकता है. हालांकि, उपयोगकर्ता ट्रैकिंग को रोकने की संभावना कम हो सकती है. इसी तरह, समानता रखने वाले लोगों के ग्रुप को छोटा करके, दिलचस्पी के मुताबिक विज्ञापन दिखाए जा सकते हैं. एक जैसे उपयोगकर्ताओं के ग्रुप को ब्राउज़र असाइन करने के लिए, निजता और उपयोगिता के बीच एक समझौता खत्म करना होगा. प्राइवसी सैंडबॉक्स, के-ऐनमिटी का इस्तेमाल करता है, ताकि उपयोगकर्ता को "भीड़ में छिपने" की अनुमति दी जा सके. कोहॉर्ट (कोहॉर्ट) को कम से कम k उपयोगकर्ताओं ने शेयर किया है. ऐसे में, कोहॉर्ट की पहचान छिपी रहती है. k नंबर जितना ज़्यादा होगा, एक जैसे उपयोगकर्ताओं के ग्रुप की निजता को रखने के लिए उतनी ही ज़्यादा सुरक्षा होगी.

क्या FLoC का इस्तेमाल, संवेदनशील कैटगरी के आधार पर लोगों का ग्रुप बनाने के लिए किया जा सकता है?

FLoC कोहॉर्ट मॉडल बनाने के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले क्लस्टरिंग एल्गोरिदम को इस बात का आकलन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है कि कोहॉर्ट को संवेदनशील कैटगरी से जोड़ा जा सकता है या नहीं. ऐसा करते समय, यह नहीं जाना जाता कि कोई कैटगरी संवेदनशील क्यों है. एक जैसे उपयोगकर्ताओं के ऐसे ग्रुप को ब्लॉक कर दिया जाएगा जो संवेदनशील कैटगरी की जानकारी दे सकते हैं. जैसे, नस्ल, सेक्शुऐलिटी या मेडिकल इतिहास. दूसरे शब्दों में, अपने समानता रखने वाले लोगों के ग्रुप बनाते समय, ब्राउज़र सिर्फ़ उन समानता रखने वाले लोगों के ग्रुप में से किसी एक को चुनता है जो संवेदनशील कैटगरी नहीं दिखाते.

क्या FLoC, लोगों को ऑनलाइन कैटगरी में बांटने का एक और तरीका है?

FLoC इस्तेमाल करने पर, उपयोगकर्ता का ब्राउज़र हज़ारों समानता रखने वाले लोगों के ग्रुप में से एक होगा. साथ ही, ब्राउज़र इस्तेमाल करने वाले हज़ारों लोगों के लिए भी होंगे. तीसरे पक्ष की कुकी और टारगेट करने के दूसरे तरीकों के उलट, FLoC से सिर्फ़ यह पता चलता है कि किसी उपयोगकर्ता का ब्राउज़र, किस कोहॉर्ट में है. यह कोई यूज़र आईडी नहीं दिखाता. हालांकि, यह किसी कोहॉर्ट में बताने वाले व्यक्ति की पहचान नहीं कर पाता है. इसके अलावा, एक जैसे उपयोगकर्ताओं के ब्राउज़र के लिए इस्तेमाल की गई ब्राउज़िंग गतिविधि की जानकारी, ब्राउज़र या डिवाइस पर सेव की जाती है. इसे कहीं और अपलोड नहीं किया जाता. इसके अलावा, ब्राउज़र पहचान छिपाने के अन्य तरीकों का भी इस्तेमाल कर सकता है, जैसे कि डिफ़रेंशियल प्राइवसी.

क्या वेबसाइटों को इसमें हिस्सा लेना और जानकारी शेयर करना ज़रूरी है?

वेबसाइटें, FLoC से ऑप्ट-इन या ऑप्ट-आउट कर सकती हैं. इसलिए, संवेदनशील विषयों से जुड़ी साइटें, अपनी साइट पर आने वाले लोगों को FLoC कैलकुलेशन में शामिल होने से रोक पाएंगी. अतिरिक्त सुरक्षा के तौर पर, FLoC सेवा का विश्लेषण इस बात का आकलन करेगा कि क्या कोई कोहॉर्ट, उपयोगकर्ताओं के बारे में संवेदनशील जानकारी ज़ाहिर कर सकता है. हालांकि, यह पता नहीं लगाया जा सकता कि कोई कोहॉर्ट संवेदनशील क्यों है. अगर कोहॉर्ट (समानता रखने वाले लोग) किसी संवेदनशील कैटगरी वाली साइटों पर जाने वाले लोगों की संख्या से ज़्यादा है, तो ऐसे ग्रुप को हटा दिया जाता है. इस विश्लेषण में, खराब वित्तीय स्थिति और मानसिक स्वास्थ्य जैसी संवेदनशील कैटगरी शामिल हैं.

वेबसाइटें, किसी पेज के लिए अनुमतियों से जुड़ी नीति हेडर को interest-cohort=() सेट करके, किसी पेज को FLoC कैलकुलेशन से बाहर कर सकती हैं. जिन पेजों को हटाया नहीं गया है उनके लिए, ब्राउज़र के FLoC कैलकुलेशन में पेज पर आने वाले विज़िट को शामिल किया जाएगा. ऐसा तब ही किया जाएगा, जब पेज पर document.interestCohort() का इस्तेमाल किया गया हो. मौजूदा FLoC ऑरिजिन ट्रायल के दौरान, अगर Chrome को पता चलता है कि कोई पेज विज्ञापन या विज्ञापन से जुड़े संसाधन लोड करता है, तो उस पेज को भी इस हिसाब में शामिल किया जाएगा. (Chromium में विज्ञापन टैगिंग से पता चलता है कि Chrome में विज्ञापन पहचानने का तरीका कैसे काम करता है.)

निजी आईपी पतों (जैसे कि इंट्रानेट पेज) से दिखाए जाने वाले पेज, FLoC कंप्यूटेशन का हिस्सा नहीं होंगे.

FLoC JavaScript API कैसे काम करता है?

FLoC API बहुत आसान है: सिर्फ़ एक तरीका जो कोहॉर्ट id और version को उपलब्ध कराने वाले ऑब्जेक्ट के प्रॉमिस को दिखाता है:

const { id, version } = await document.interestCohort();
console.log('FLoC ID:', id);
console.log('FLoC version:', version);

एक जैसे उपयोगकर्ताओं के ग्रुप का डेटा कुछ ऐसा दिखता है:

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

version वैल्यू की मदद से, FLoC का इस्तेमाल करने वाली साइटों को यह पता चलता है कि कोहॉर्ट आईडी किस FLoC मॉडल के बारे में है और किस ब्राउज़र के बारे में है. जैसा कि नीचे बताया गया है, document.interestCohort() से मिला प्रॉमिस, ऐसे किसी भी फ़्रेम के लिए अस्वीकार कर दिया जाएगा जिसे interest-cohort की अनुमति नहीं दी जाएगी.

क्या वेबसाइटों को FLoC कंप्यूटेशन में शामिल किए जाने से ऑप्ट आउट किया जा सकता है?

interest-cohort की अनुमतियों की नीति की मदद से, किसी साइट को यह एलान करने का विकल्प मिलता है कि उसे उपयोगकर्ताओं की साइटों की सूची में, एक जैसे उपयोगकर्ताओं के ग्रुप का हिसाब लगाने के लिए शामिल नहीं किया जाना चाहिए. यह नीति डिफ़ॉल्ट रूप से allow होगी. document.interestCohort() से मिला प्रॉमिस, ऐसे किसी भी फ़्रेम के लिए अस्वीकार कर दिया जाएगा जिसे interest-cohort की अनुमति नहीं होगी. अगर मुख्य फ़्रेम को interest-cohort की अनुमति नहीं है, तो पेज विज़िट को एक जैसे उपयोगकर्ताओं के जुड़ाव वाले कैलकुलेशन में शामिल नहीं किया जाएगा.

उदाहरण के लिए, कोई साइट नीचे दिया गया एचटीटीपी रिस्पॉन्स हेडर भेजकर, FLoC कोहॉर्ट की सभी गिनती से ऑप्ट आउट कर सकती है:

  Permissions-Policy: interest-cohort=()

क्या कोई उपयोगकर्ता, साइटों को उनके ब्राउज़र के FLoC ग्रुप को पाने से रोक सकता है?

अगर कोई उपयोगकर्ता chrome://settings/privacySandbox में प्राइवसी सैंडबॉक्स को बंद करता है, तो ब्राउज़र, JavaScript के ज़रिए पूछे जाने पर उपयोगकर्ता का कोहॉर्ट की जानकारी नहीं देगा: document.interestCohort() से मिला प्रॉमिस अस्वीकार कर दिया जाएगा.

मैं सुझाव कैसे दे सकता/सकती हूं या फ़ीडबैक कैसे दे सकता/सकती हूं?

अगर आपको एपीआई पर टिप्पणी करनी है, तो FLoC Explainer डेटा स्टोर करने की जगह पर कोई समस्या बनाएं.

ज़्यादा जानें

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• FLoC का ऑरिजिन ट्रायल और क्लस्टरिंग
• FLoC API के लिए, कोहॉर्ट एल्गोरिदम का आकलन

Unsplash पर राइस केंटिश की फ़ोटो.