Identity Graph

Az identity graph egy olyan adatbázis, amely több azonosítót, eszközazonosítókat, hashelt e-mail címeket, sütiket, mobilhirdetési azonosítókat kapcsol vissza egyetlen személy vagy háztartás reprezentációjához, így egy hirdető vagy platform felismerheti ugyanazt az egyént különböző eszközökön és munkameneteken, ahelyett, hogy minden azonosítót külön, kapcsolat nélküli felhasználóként kezelne.

Determinizmus versus valószínűségi egyeztetés#

Az identity graph-ok kétféleképpen épülnek fel, gyakran kombinálva. A determinisztikus egyeztetés közvetlen, megerősített kapcsolaton alapuló azonosítókat köt össze: valaki bejelentkezik ugyanabba a publisher fiókba a telefonján és a laptopján, így a graph magabiztosan kötheti mindkét eszközazonosítót egy személyhez. A valószínűségi egyeztetés ezzel szemben mintázatokból következtet ki valószínű kapcsolatot, például egy telefon és egy laptop, amelyek következetesen ugyanarról az IP-címről és helyről csatlakoznak éjszaka, megerősített bejelentkezés nélkül, amely összekötné őket. A determinisztikus egyezések megbízhatóbbak, de hitelesített identitás valamilyen formáját igénylik, mint például a Unified ID 2.0, amely hashelt e-mail címből épül fel; a valószínűségi egyezések nagyobb méretekben skálázhatók, de nagyobb a kockázata a hibás összekapcsolásnak.

Miért építik őket a platformok#

Az identity graph az a réteg, amely lehetővé teszi egy demand-side platform vagy egy data management platform számára olyan dolgok végrehajtását, amelyeket egyetlen azonosító nem tud egyedül megtenni: frekvenciakorlátozás alkalmazása egy hirdetésre egy személy telefonján és asztali számítógépén, ahelyett, hogy két külön idegennek tűnő felé mutatná, összeilleszti egy attribúciós útvonalat, amely mobilon kezdődik és asztali gépen konvertál, vagy kiterjeszti egy lookalike közönséget, amely ismert hirdető ügyfelekből épül fel, új potenciális vásárlókra, akik megfelelő számú egyező jellemzőt osztanak meg, gyakran tovább finomítva geo targeting segítségével a legfontosabb célpiacokon belül.

Valamilyen identitásfeloldás nélkül minden eszköz és böngésző egy elkülönült, névtelen látogatónak tűnik, ami pontosan az az állapot, amelybe a jelvesztés tolja az iparág egyre nagyobb részét, ahogy a harmadik féltől származó sütik kevésbé megbízhatóvá válnak a nyílt weben.

Hol találkoznak az identity graph-ok korlátaikkal#

Egy identity graph megbízhatósága teljes mértékben az alapul szolgáló egyezések minőségétől függ, és a valószínűségi kapcsolatok romlanak megosztott eszközű háztartásokban, nyilvános hálózatokon, vagy bárhol, ahol a graph által támaszkodott viselkedési minták zajossá válnak. A magánszféra-védelemmel kapcsolatos szabályozások is korlátozzák, hogy mi táplálhatja legálisan egy identity graph-ot, különösen a különböző forrásokból származó adatok összekapcsolását világos hozzájárulás nélkül, ami részben magyarázza az adattisztító szobák létezését: hogy két fél élvezhesse az egyeztetett identitás egyes előnyeit anélkül, hogy bármelyik fél teljes kombinált graph-ot építene fel.

Ha a prioritásod annak megértése, hogy egy adott hirdető mit futtat éppen, nem pedig annak modellezése, hogy ki a közönsége, az egy egyszerűbb probléma, mint az identitásfeloldás, és ezt az OpenAdLibrary hirdetési intelligencia indexe oldja meg közvetlenül az élő kreatív követésével.

Gyakorlati megjegyzés#

A lefedettség nagymértékben változik a vertikális és földrajzi területek szerint, és egy olyan graph, amely főként egy régió bejelentkezett forgalmából épül fel, nem feltétlenül terjed ki tisztán egy olyan piacra, amely eltérő bejelentkezési szokásokkal vagy eszközmintákkal rendelkezik. Kezeld bármely szállító megadott egyezési arányát tesztelés kiindulópontjaként, nem pedig garanciaként, amely egyenletesen vonatkozik minden olyan közönségre, amelyet célba szeretnél venni.