Definiție

Identity Graph

Un identity graph este o bază de date care leagă multiple identificatori, precum ID-uri de dispozitiv, email-uri hash-uite și cookie-uri, la o singură reprezentare a unei persoane sau gospodării pentru targetare și măsurare.

Echipa OpenAdLibraryInteligență publicitară și cercetare în publicitatea nativă

21 octombrie 2026 · 2 min citire

Un identity graph este o bază de date care leagă mai mulți identificatori — ID-uri de dispozitiv, email-uri hash-uite, cookie-uri, ID-uri de publicitate mobilă — la o singură reprezentare a unei persoane sau gospodării, astfel încât un advertiser sau o platformă să poată recunoaște aceeași persoană pe diferite dispozitive și sesiuni, în loc să trateze fiecare identificator ca un utilizator separat și deconectat.

Potrivire deterministă versus probabilistică#

Identity graph-urile sunt construite în două moduri, adesea combinate. Potrivirea deterministă leagă identificatorii pe baza unei conexiuni directe, confirmate: cineva se autentifică în același cont de publisher pe telefon și pe laptop, astfel încât graph-ul poate lega cu încredere ambele ID-uri de dispozitiv la o singură persoană. Potrivirea probabilistică, în schimb, deduce o conexiune probabilă din modele, cum ar fi un telefon și un laptop care se conectează în mod constant de la aceeași adresă IP și locație peste noapte, fără un login confirmat care să le lege. Potrivirile deterministe sunt mai fiabile, dar necesită o formă de identitate autentificată, cum ar fi Unified ID 2.0 construit dintr-un email hash-uit; potrivirile probabilistice se scalează mai mult, dar prezintă un risc mai mare de legătură incorectă.

De ce le construiesc platformele#

Un identity graph este stratul care permite unei demand-side platform sau unei data management platform să facă lucruri pe care niciun identificator singular nu le poate face singur: să limiteze frecvența unui anunț pe telefonul și desktopul unei persoane în loc să îl arate la ceea ce arată ca doi străini separați, să îmbină o cale de atribuire care începe pe mobil și se convertește pe desktop, sau să extindă o audiență lookalike construită din clienții cunoscuți ai advertiser-ului către noi potențiali clienți care au suficiente trăsături potrivite, adesea rafinate în continuare prin targetare geografică în piețele țintă care contează cel mai mult.

Fără o formă de rezoluție a identității, fiecare dispozitiv și browser arată ca un vizitator izolat și anonim, ceea ce este exact starea spre care pierderea de semnale împinge din ce în ce mai mult industria, pe măsură ce cookie-urile terțe devin mai puțin fiabile pe web-ul deschis.

Unde întâmpină limite identity graph-urile#

Fiabilitatea unui identity graph depinde în întregime de calitatea potrivirilor de bază, iar legăturile probabilistice se degradează în gospodăriile cu dispozitive partajate, pe rețele publice sau oriunde modelele comportamentale pe care se bazează graph-ul devin zgomotoase. Reglementările de confidențialitate limitează, de asemenea, ce poate alimenta legal un identity graph în primul rând, în special în ceea ce privește combinarea datelor din surse separate fără un consimțământ clar, ceea ce este unul dintre motivele pentru care există data clean rooms: pentru a permite celor două părți să beneficieze parțial de identitatea potrivită, fără ca niciuna să construiască direct un graph complet combinat.

Dacă prioritatea ta este să înțelegi ce rulează în prezent un advertiser specific, mai degrabă decât să modelezi cine este audiența lui, aceasta este o problemă mai simplă decât rezoluția identității și una pe care indexul de ad intelligence al OpenAdLibrary o rezolvă direct prin urmărirea creativului live în sine.

O precauție practică#

Acoperirea variază mult în funcție de verticală și regiune geografică, iar un graph construit în mare parte din traficul autentificat dintr-o regiune nu se va extinde neapărat clar la o piață cu obiceiuri diferite de autentificare sau modele de dispozitive. Tratează orice rată de potrivire declarată de un furnizor ca un punct de plecare pentru testare, nu ca o garanție care se aplică uniform fiecărei audiențe pe care intenționezi să o targetezi.

Întrebări frecvente

Care este diferența dintre potrivirea de identitate deterministă și cea probabilistică?

Potrivirea deterministă leagă identificatorii pe baza unei conexiuni confirmate, cum ar fi același login pe diferite dispozitive. Potrivirea probabilistică deduce o legătură probabilă din modele comportamentale, cum ar fi IP-ul și locația partajate, fără o conexiune confirmată, ceea ce este mai rapid de scalat dar mai puțin sigur.

Funcționează identity graph-urile între companii?

Depinde de aranjamentul de partajare a datelor. Unele identity graph-uri sunt construite în întregime din datele proprii ale unei companii; altele sunt extinse prin parteneriate, data clean rooms sau identificatori partajați, cum ar fi ID-urile bazate pe email cu consimțământ, între mai multe companii.

Este un identity graph același lucru cu o bază de date de clienți?

Nu exact. O bază de date de clienți conține de obicei înregistrări despre clienții cunoscuți. Un identity graph se concentrează în mod specific pe legarea mai multor identificatori pentru a reprezenta o persoană sau o gospodărie, incluzând adesea identificatori anonimi sau parțial cunoscuți, nu doar clienți confirmați.

Cum afectează pierderea de semnale identity graph-urile?

Pe măsură ce cookie-urile terțe și alte semnale de tracking pasive se reduc, identity graph-urile depind din ce în ce mai mult de identificatori deterministi, cu consimțământ, precum login-urile și email-urile hash-uite, ceea ce reduce acoperirea în comparație cu graph-urile mai largi, alimentate de cookie-uri, pe care platformele le puteau construi anterior.