Pemeriksaan privasi di Ads Data Hub

Tetap teratur dengan koleksi Simpan dan kategorikan konten berdasarkan preferensi Anda.

Privasi pengguna akhir adalah inti dari semua yang dilakukan Ads Data Hub; ini adalah dasar yang mendasari platform kami. Untuk membantu menjaga privasi tersebut dan membantu pelanggan kami mematuhi peraturan, kami menerapkan pemeriksaan dan pembatasan tertentu, yang dirancang untuk membantu mencegah pengiriman data tentang masing-masing pengguna1 dalam data yang Anda keluarkan dari platform. Berikut adalah ringkasan pemeriksaan tersebut, dengan detail selengkapnya di bagian berikut:

  • Pemeriksaan statis. Pemeriksaan statis memeriksa pernyataan dalam kueri Anda untuk mencari masalah privasi yang jelas dan langsung, seperti:
    • Mengekspor ID pengguna, atau fungsi ID pengguna apa pun.
    • Penggunaan fungsi yang tidak diizinkan pada kolom yang berisi data tingkat pengguna.
  • Anggaran akses data. Anggaran akses data Anda membatasi frekuensi total Anda dapat mengakses bagian data tertentu. Pengguna yang mendekati akhir anggaran akan diberi tahu melalui pesan privasi dengan jenis DATA_ACCESS_BUDGET_IS_NEARLY_EXHAUSTED. Anda dapat memantau anggaran menggunakan titik entri anggaran akses data.
  • Persyaratan agregasi. Persyaratan agregasi memastikan bahwa setiap baris berisi pengguna dalam jumlah yang cukup besar untuk melindungi privasi pengguna akhir.

  • Pemeriksaan perbedaan. Pemeriksaan perbedaan membandingkan hasil dari tugas yang Anda jalankan dengan hasil sebelumnya, serta baris dari kumpulan hasil yang sama. Hal ini dirancang untuk membantu mencegah Anda mengumpulkan informasi tentang pengguna individual dengan membandingkan data dari beberapa kumpulan pengguna yang memenuhi persyaratan agregasi kami. Pelanggaran pemeriksaan perbedaan dapat dipicu oleh perubahan pada data pokok Anda di antara dua tugas.

Jika tidak lulus pemeriksaan privasi, Ads Data Hub akan menampilkan atau menampilkan pesan privasi yang menginformasikan bahwa baris difilter. Ini dapat berupa apa saja, mulai dari baris tunggal, hingga seluruh kumpulan hasil. Untuk memastikan total pelaporan Anda tetap akurat, gunakan ringkasan baris yang difilter untuk menghitung data dari baris yang dihapus2.

Persyaratan agregasi

Inti dari pemeriksaan privasi Ads Data Hub adalah nilai minimum agregasi pengguna. Untuk sebagian besar kueri, Anda hanya dapat menerima data pelaporan tentang 50 pengguna atau lebih. Namun, kueri yang hanya mengakses klik dan konversi dapat digunakan untuk melaporkan 10 pengguna atau lebih. (Pengguna dengan ID null tidak diperhitungkan dalam nilai minimum agregasi ini.)

Pada contoh di bawah, baris yang berisi kampanye 125 akan difilter dari hasil akhir, karena baris tersebut menggabungkan hasil dari 48 pengguna, yang berada di bawah minimum 50 pengguna. Baris yang difilter adalah baris yang dihilangkan dari hasil karena pembatasan privasi.

Kampanye Pengguna Tayangan
123 314 928
124 2718 5772
125 48 353

Pemeriksaan perbedaan

Pemeriksaan perbedaan membantu memastikan pengguna tidak dapat diidentifikasi melalui perbandingan beberapa hasil gabungan yang memadai. Saat membandingkan hasil pekerjaan dengan hasil sebelumnya, Ads Data Hub mencari kerentanan pada tingkat pengguna individual. Oleh karena itu, bahkan hasil dari berbagai kampanye, atau hasil yang melaporkan jumlah pengguna yang sama, dapat difilter jika memiliki banyak pengguna yang tumpang-tindih.

Di sisi lain, dua kumpulan hasil gabungan mungkin memiliki jumlah pengguna yang sama--yang tampak identik--tetapi tidak berbagi pengguna individual, dan oleh karena itu, menjaga privasi, sehingga tidak akan difilter.

Ads Data Hub menggunakan data dari hasil historis Anda saat mempertimbangkan kerentanan hasil baru. Dengan demikian, menjalankan kueri yang sama berulang kali akan menciptakan lebih banyak data untuk digunakan oleh pemeriksaan perbedaan saat mempertimbangkan kerentanan hasil baru. Selain itu, data pokok dapat berubah, yang menyebabkan pelanggaran pemeriksaan privasi pada kueri yang dianggap stabil.

Jika hasil tingkat pekerjaan berbeda secara memadai, tetapi satu baris mirip dengan baris di tugas sebelumnya, Ads Data Hub akan memfilter baris yang mirip. Pada contoh di bawah, baris yang berisi kampanye 123 pada hasil kedua akan difilter, karena kampanye ini berbeda dengan hasil sebelumnya oleh satu pengguna.

Pekerjaan 1 Pekerjaan 2
ID Kampanye Pengguna ID Kampanye Pengguna
123 400 123 401
124 569 224 1325

Jika jumlah pengguna di semua baris dalam kumpulan hasil serupa dengan jumlah dari pekerjaan sebelumnya, Ads Data Hub akan memfilter seluruh kelompok hasil. Dalam contoh di bawah, semua hasil dari tugas kedua akan difilter.

Pekerjaan 1 Pekerjaan 2
ID Kampanye Pengguna ID Kampanye Pengguna
123 400 123 402
124 1367 124 1367

Ringkasan baris yang difilter

Ringkasan baris yang difilter: data penghitungan yang difilter karena pemeriksaan privasi. Data dari baris yang difilter dijumlahkan dan ditambahkan ke baris generik. Meskipun data yang difilter tidak dapat dianalisis lebih lanjut, data ini memberikan ringkasan jumlah data yang difilter dari hasil.


  1. Selain data yang diizinkan untuk dibagikan, seperti dalam kasus panelis. 

  2. Kecuali jika dilarang oleh pembatasan privasi, seperti saat pengguna dalam ringkasan baris yang difilter tidak memenuhi persyaratan agregasi.