双方共有的受众可以相互重叠以

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一旦两个流都进入盒子，它们就会通过一系列转换（散列、假名化等）去除其用户 PII。现在，创建身份图，而无需访问彼此的记录。该过程的结果是聚合的受众，不允许识别任何一方提供的个人用户。 用户级数据进入洁净室，聚合的见解在称为群组的复合受众中产生，然后可以重复使用以实现更好的受众定位和衡量。 数据洁净室如何运作？ 我们将通过以下步骤总结该过程 1. 摄取和存储数据 发布商和广告商已经拥有同一云提供商的帐户（例如：共享的 Snowflake 数据库或任何数据洁净室产品），并且双方同意在他们之间建立数据洁净室，因此他们是合规的数据洁净室提供商设置的安全和隐私框架，并将其数据完全分离，任何一方都无法访问另一方的原始数据（实际上，对于给定的洁净室，这可能包括两个以上的参与方）。 2. 合并记录 基于共享密钥（例如截断的电子邮件或剥离其 PII 的 IP 地址），双方的记录被合并，从而无需 ETL 工具从彼此提取数据并对其进行访问。如果不存在公共密钥，则可以应用机器学习功能和概率建模来优化匹配。


通过这样做，广告商和发布商同意彼此的数据连接规则。 3. 分析数据以获 中国数据 得更好的洞察成功 合并后，广告商将有机会通过分析发布商匿名第一方数据的聚合结果来分析结果，查看两个数据集合并的位置，并更好地洞察受众定位（人口统计、常见用户行为）。 数据洁净室的优点和缺点 优点 数据保护和 GDPR 合规性：发布商和广告商第一用户方数据完全独立且安全。个人用户信息被隐藏，并且仅根据密钥发生受众重叠。因此，它符合当前的 GDPR 数据保护法并保护您的用户 PII 的隐私 趋势、细分和分析：数据洁净室提供汇总的用户信息，提供对趋势和受众群体的洞察。通过使用重叠的受众，公司可以建立更细化的受众，更新和细化其活动目标，优化覆盖范围和频率测量，并实现更好的投资回报 缺点 人为错误和潜在的安全漏洞：非常敏感的数据在数据洁净室中共享。如果发生数据泄露，可能会造成严重后果。



手动管理的洁净室可能会引入人为错误的因素，其中错误的查询或错误的访问授权也可能非常严重。 数据粒度受损：由于第一方数据是匿名的并剥离了其 PII，因此数据的粒度（与 cookie 跟踪相比）会较低。 非标准实施：尽管数据洁净室已经上市几年，但这个问题现在开始变得严重。该软件相对较新。这意味着目前还没有标准实施。 最大的数据洁净室提供商 首先，我们有围墙花园的数据洁净室（谷歌、亚马逊）。他们向使用其广告平台的公司提供安全的第一方数据。 Google 广告数据中心 Data Hub 是一种基于 Google Cloud 构建的安全、保护隐私的仓库解决方案，使客户能够根据事件级广告活动数据和汇总见解创建个性化报告。