A privacidade do usuário final é a prioridade e a base do Ads Data Hub. Para manter essa privacidade e ajudar nossos clientes a seguir os regulamentos, exigimos algumas verificações e restrições que têm como objetivo impedir a transmissão de informações sobre usuários individuais1 nos dados que você recebe da plataforma.
Confira uma visão geral dos recursos de privacidade do Ads Data Hub e mais detalhes nas seções a seguir:
- As verificações estáticas analisam as declarações nas suas consultas para procurar questões de privacidade óbvias e imediatas.
- Os orçamentos de acesso aos dados limitam quantas vezes é possível acessar determinadas informações.
- As verificações de agregação garantem que cada linha tenha um número suficiente de usuários para proteger a privacidade do usuário final.
- A injeção de ruído adiciona ruído aleatório calibrado com precisão a uma cláusula
SELECTde agregação para proteger a privacidade do usuário e fornecer resultados razoavelmente precisos. - As verificações de diferenças (ou "verificações de diff") são uma alternativa legada à injeção de ruído que compara conjuntos de resultados para ajudar a evitar combinações que possam identificar usuários individuais. Isso evita ruídos, mas geralmente leva a um descarte de dados sensíveis significativo e imprevisível.
Verificações estáticas
As verificações estáticas analisam as declarações nas suas consultas para procurar questões de privacidade óbvias e imediatas, como exportação de identificadores de usuários, qualquer função de identificadores de usuários ou uso de funções não permitidas em campos que contêm dados do usuário. Para evitar erros de consulta nas verificações estáticas, revise as práticas recomendadas e entenda quais funções são permitidas.
Orçamento de acesso aos dados
Seu orçamento de acesso aos dados limita o número de vezes que é possível acessar determinados dados. Os usuários que estiverem chegando ao fim do orçamento vão receber uma notificação
com uma mensagem de privacidade com
o tipo DATA_ACCESS_BUDGET_IS_NEARLY_EXHAUSTED. Monitore o orçamento usando
o orçamento de acesso aos dados ponto de entrada
ou acompanhando as notificações na interface.
Requisitos de agregação
O limite de agregação de usuários é o foco das verificações de privacidade do Ads Data Hub. O limite específico depende do modo de privacidade e dos dados acessados:
- A injeção de ruído exige aproximadamente 20 usuários únicos por linha de resultado.
- As verificações de diferenças exigem aproximadamente 50 usuários únicos por linha de resultado.
- As consultas de dados de cliques e conversões exigem aproximadamente 10 usuários únicos por linha de resultado.
No exemplo a seguir (usando a injeção de ruído), a linha que contém a campanha 125 é filtrada dos resultados finais por agregar resultados de 18 usuários, ou seja, menos que o mínimo de 20 usuários.
| ID da campanha | Usuários | Impressões |
|---|---|---|
| 123 | 314 | 928 |
| 124 | 2718 | 5772 |
| 125 | 18 | 45 |
Modos de privacidade
O Ads Data Hub oferece dois modos de privacidade: injeção de ruído e verificações de diferenças. Consulte as páginas a seguir para mais detalhes sobre cada modo:
- Injeção de ruído (padrão)
- Verificações de diferenças (legado)
Comparar verificações de diferenças com injeção de ruído
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Filtragem de privacidade explícita
Nos casos em que você precisa dividir a consulta, mas quer combinar os resultados agregados, é possível aplicar explicitamente as verificações de privacidade a várias consultas menores e, em seguida, agregar esses resultados de maneira segura para a privacidade.
Exemplos de casos de uso:
- Você é um anunciante que procura todas as conversões por tipo de evento de atribuição na sua conta vinculada do Google Ads, que inclui dados do EEE.
- Você é um parceiro de medição que procura todas as conversões por tipo de evento de atribuição na sua conta vinculada do Google Ads.
Para receber a soma das conversões da sua conta do Google Ads, você pode reescrever a consulta usando uma cláusula OPTIONS(privacy_checked_export=TRUE) para aplicar verificações de privacidade a cada Serviço do Google individualmente.
O exemplo de reescrita nesta seção faz o seguinte:
- Consulta cada Serviço do Google individualmente, aplicando explicitamente verificações de privacidade a cada conjunto de resultados intermediários.
- Cria uma tabela temporária separada para os resultados verificados de privacidade de cada Serviço do Google: YouTube, Gmail e Rede.
- Agrega e soma as contagens de conversão verificadas de privacidade das tabelas temporárias.
CREATE TEMP TABLE youtube_agg OPTIONS(privacy_checked_export=TRUE) AS
SELECT
impression_data.campaign_id,
attribution_event_type,
COUNT(1) AS num_convs
FROM adh.google_ads_conversions_policy_isolated_youtube
WHERE impression_data.campaign_id IN UNNEST(@campaign_ids)
AND conversion_type IN UNNEST(@conversion_type_list)
GROUP BY campaign_id, attribution_event_type;
CREATE TEMP TABLE network_agg OPTIONS(privacy_checked_export=TRUE) AS
SELECT
impression_data.campaign_id,
attribution_event_type,
COUNT(1) AS num_convs
FROM adh.google_ads_conversions_policy_isolated_network
WHERE impression_data.campaign_id IN UNNEST(@campaign_ids)
AND conversion_type IN UNNEST(@conversion_type_list)
GROUP BY campaign_id, attribution_event_type;
CREATE TEMP TABLE gmail_agg OPTIONS(privacy_checked_export=TRUE) AS
SELECT
impression_data.campaign_id,
attribution_event_type,
COUNT(1) AS num_convs
FROM adh.google_ads_conversions_policy_isolated_gmail
WHERE impression_data.campaign_id IN UNNEST(@campaign_ids)
AND conversion_type IN UNNEST(@conversion_type_list)
GROUP BY campaign_id, attribution_event_type;
SELECT
campaign_id,
attribution_event_type,
SUM(num_convs) AS num_convs
FROM (
SELECT * FROM youtube_agg
UNION ALL
SELECT * FROM network_agg
UNION ALL
SELECT * FROM gmail_agg
)
GROUP BY campaign_id, attribution_event_type
Essa consulta não usa um JOIN para combinar dados diretamente entre as tabelas, mas executa a consulta para cada tabela primeiro, aplica verificações de privacidade a cada tabela intermediária e, em seguida, usa um UNION para somar os valores verificados de privacidade.
Orientador de consultas
Se o seu SQL é válido, mas pode causar problemas de privacidade, o orientador de consultas mostra ações recomendadas durante o processo de desenvolvimento de consultas para evitar resultados indesejados.
Para usar o orientador de consultas:
- Interface. As recomendações vão aparecer no editor de consultas, acima do texto da consulta.
- API. Use o método
customers.analysisQueries.validate.
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Além dos dados que eles permitiram compartilhar, como no caso dos membros do painel. ↩