質問

사용자 개인 정보 보호 솔루션을 긍정적인 비즈니스 기회로 적용하는 예는 무엇인가요?

 

• 웹사이트의 콘텐츠를 볼 수 있는 기능을 제한하면 사용자가 개인 정보를 제공할 가능성이 큽니다.
• 사용자 제어 기능을 제거하면 사용자가 더 원활한 환경을 사용하여 광고주의 웹사이트를 탐색할 수 있습니다.
• 사용자 데이터 삭제 요청을 거부하는 기능을 제공하면 사용자가 개인 정보를 제출할 가능성이 큽니다.
• 투명하고 공정한 가치 교환을 제공하면 사용자가 정보를 공유할 가능성이 높아집니다.

 

클라이언트가 개인 정보 보호 전략을 시작하고 싶어 합니다. 클라이언트가 데이터 수집 방식에 영향을 줄 가능성이 높은, 진행 중인 개인 정보 보호에 대비하기 위해 취할 수 있는 한 가지 조치는 무엇인가요?

 

• 주요 광고 네트워크 파트너와 함께 지속적으로 사용할 수 있는 서드 파티 인벤토리 개발을 시작합니다.
• 향상된 전환을 통해 데이터를 정확하게 측정하여 데이터 손실을 완화합니다.
• 네트워크 기반 리마케팅 같은 복잡한 수동 시스템을 통해 데이터를 활성화합니다.
• 다양한 OS 기기 모두에서 앱과 웹 간의 동작을 추적하는 프로그램을 시작합니다.

 

다음 중 Google 머신러닝 모델링이 개인 정보 보호를 추구하는 다른 제안들과 다른 이유는 무엇인가요?

 

• Google의 머신러닝 데이터를 플랫폼에서 내보내고 마케팅팀을 위한 유용한 정보를 수집하는 데 사용할 수 있습니다.
• Google의 머신러닝은 사용자가 특정 사이트의 쿠키에 동의하면 해당 쿠키의 지원이 중단되도 서드 파티 쿠키를 입력 정보로 사용할 수 있습니다.
• Google의 로그인 사용자층은 머신러닝 모델이 쿠키 및 기타 식별자와 관계없이 계속 작동하도록 허용합니다.
• Google의 디스플레이 캠페인 및 동영상 캠페인은 경쟁업체의 채널 및 게재위치의 데이터를 사용하여 알고리즘이 좋은 실적을 내는 데 충분한 정보를 확보하도록 합니다.

 

기존 추적 방법의 안정성이 점점 낮아지는 이유는 무엇인가요?

 

• 개인 정보 보호 규정과 기술 변화가 증가함에 따라 사용자 데이터를 측정에 사용하는 것이 제한됩니다.
• 광고 차단 프로그램의 증가로 인해 사용자가 디지털 기기를 사용할 가능성이 낮습니다.
• 전환 추적 기간이 점차 증가하면서 60일까지 길어지는 경우도 있습니다.
• Safari 같은 브라우저에서 광고주가 서드 파티 쿠키를 사용하여 전환을 추적하는 기능이 증가하고 있습니다.

 

Google의 사용자 개인 정보 보호 솔루션은 광고주에게 가치를 제공하는 데 어떤 도움을 주나요?

 

• 사용자의 브랜드 신뢰도를 구축하여 사용자가 자신의 정보를 공유하고 브랜드로부터 구매하려는 의사에 영향을 줌
• 브랜드가 개인 정보를 공유하는 데 동의한 사용자를 알 수 있도록 지원함
• 브랜드가 사용자의 개인 정보에 액세스할 수 있도록 즉각적으로 권한을 제공하여 수익 증대를 유도함
• 브랜드가 1:1 수준에서 맞춤설정된 메시지로 개별 사용자를 재타겟팅할 수 있도록 지원함

 

다음 중 헤비 업(Heavy-up) 지역 실험 전략을 설명하는 것은 무엇인가요?

 

• 전체 실험 대상 그룹의 예산은 동일하게 유지되지만 통제 그룹의 예산은 억제됩니다.
• 전체 실험 대상 그룹의 예산은 증가하지만 통제 그룹의 예산은 동일하게 유지됩니다.
• 전체 실험 대상 그룹의 예산은 동일하게 유지되지만 통제 그룹의 예산은 증가합니다.
• 전체 실험 대상 그룹의 예산은 억제되지만 통제 그룹의 예산은 동일하게 유지됩니다.