Ads Data Hub'daki gizlilik kontrolleri

Son kullanıcı gizliliği, Ads Data Hub'ın yaptığı her işin merkezinde yer alır ve platformumuzun temelini oluşturur. Bu gizliliği sürdürmek ve müşterilerimize kanunlara ve kurallara uygunluk konusunda yardımcı olmak amacıyla, platformun dışına çıkardığınız veriler arasında bulunabilecek, bireysel kullanıcılarla¹ ilgili verilerin platformdan aktarılmasını önlemek üzere tasarlanmış belirli denetimler ve kısıtlamalar uyguluyoruz.

Temel Terim: Filtrelenen satırlar, gizlilik kısıtlamaları nedeniyle sonuçlardan çıkarılan satırlardır.

Aşağıda, Ads Data Hub'ın gizlilik özelliklerine genel bir bakış sunulmuştur. Ayrıntılı bilgi edinmek için bölümleri inceleyebilirsiniz:

• Statik kontroller, gizlilikle ilgili bariz ve anlık endişeleri bulmak için sorgularınızdaki ifadeleri inceler.
• Veri erişim limitleri, belirli bir veri parçasına toplam kaç kez erişebileceğinizi sınırlar.
• Toplama kontrolleri, her satırda son kullanıcı gizliliğini korumaya yetecek kadar çok sayıda kullanıcı bulunmasını sağlar.
• Farklılık kontrolleri (veya "fark kontrolleri"), birden fazla kullanıcı grubundan elde edilen verileri karşılaştırarak bireysel kullanıcılar hakkında bilgi toplamanızı engellemek için sonuç gruplarını karşılaştırır.
• Gürültü yerleştirme, farklılık kontrollerine alternatif bir yöntemdir. Bir sorgunun toplayıcı SELECT ifadesine rastgele gürültü eklemek, makul düzeyde doğru sonuçlar sunarken kullanıcı gizliliğini korur. Bu sayede, farklılık kontrollerine olan ihtiyaç ortadan kalkar ve çıkış için gereken toplama eşiği azalır.

Bir sonuç gizlilik kontrollerini geçemediğinde Ads Data Hub, bir satırın filtrelendiğini bildiren bir gizlilik mesajı gösterir veya döndürür. Bu, tek bir satırdan tüm sonuç kümesine kadar her şey olabilir. Rapor toplamlarınızın doğru kalmasını sağlamak amacıyla, atlanan satırlardaki verileri saymak için filtrelenmiş bir satır özeti kullanın².

Not: Mümkün olduğunda sorguları tekrarlamak ve test etmek için korumalı alan verilerini kullanın. Korumalı alan verilerini kullanan işler, farklılık kontrolü ihlallerine yol açmaz.

Statik kontroller

Statik kontroller; kullanıcı tanımlayıcılarını dışa aktarma, kullanıcı tanımlayıcıları için işlevler kullanma ya da kullanıcı düzeyi veriler içeren alanlarda izin verilmeyen işlevler kullanma gibi gizlilikle ilgili bariz, anlık endişeleri bulmak için sorgularınızdaki ifadeleri inceler. Statik kontrollerden kaynaklanan sorgu hatalarını önlemek için en iyi uygulamaları inceleyin ve hangi işlevlere izin verildiğini öğrenin.

Veri erişim limiti

Veri erişimi bütçeniz, belirli bir veri parçasına toplam kaç kez erişebileceğinizi sınırlar. Bütçelerinin sonuna yaklaşan kullanıcılara DATA_ACCESS_BUDGET_IS_NEARLY_EXHAUSTED türünde bir gizlilik mesajı gönderilir. Veri erişim limiti giriş noktasını kullanarak veya kullanıcı arayüzündeki limit bildirimlerini gözlemleyerek limiti izleyebilirsiniz.

Toplama şartları

Ads Data Hub'ın gizlilik kontrollerinin temelinde kullanıcı toplama eşiği bulunur. Çoğu sorgu için yalnızca 50 veya daha fazla kullanıcıya ait raporlama verilerini alabilirsiniz. Bununla birlikte yalnızca tıklamalara ve dönüşümlere erişen sorgular, 10 veya daha fazla kullanıcı hakkında rapor oluşturmak için kullanılabilir.

• Kullanıcı kimliği sıfır olan etkinlikler, etkinlikleri kaç kullanıcının oluşturduğuna bakılmaksızın toplama eşiğinde tek bir kullanıcı olarak sayılır.
• Boş kimliklere sahip kullanıcılar toplama eşiğine dahil edilmez.
• Gürültü modunun toplama şartlarını nasıl etkilediğini öğrenin.

En iyi uygulama: Atlanan verileri raporlamak için bir filtrelenmiş satır özeti yapılandırın. Bu sayede raporlarınızda tutarlı bir temel oluşturabilirsiniz.

Aşağıdaki örnekte, 125 numaralı kampanyayı içeren satır, 50 kullanıcı alt sınırının altında olan 48 kullanıcıdan sonuç topladığı için nihai sonuçlardan filtrelenir.

Kampanya Kimliği	Kullanıcılar	Gösterim sayısı
123	314	928
124	2718	5772
125	48	353

Gizlilik modları

Ads Data Hub, fark kontrolleri ve gürültü ekleme olmak üzere iki gizlilik modu sunar. Aşağıdaki bölümlerde bu modlar açıklanmakta ve karşılaştırılmaktadır.

Farklılık kontrollerini kullanma

Uyarı: Ads Data Hub politikaları uyarınca, toplama şartlarımızı karşılamayan kullanıcı gruplarını belirginleştirme amacıyla verileri ayrıştırmaya çalışmayın.

Farklılık kontrolleri, yeterli sayıda birleştirilmiş sonucun karşılaştırılması yoluyla kullanıcıların aşağıdaki şekillerde tanımlanamamasını sağlar:

• Çalıştırdığınız işin sonuçlarını önceki sonuçlarınızla karşılaştırır.
• Aynı sonuç grubundaki satırları karşılaştırırlar.

İki iş arasında temel verilerinizde değişiklik yapmanız farklılık kontrolü ihlallerinin tetiklenmesine neden olabilir. Ads Data Hub, bir işin sonuçlarını önceki sonuçlarla karşılaştırırken her kullanıcı düzeyindeki güvenlik açıklarını arar. Bu nedenle, çakışan çok sayıda kullanıcısı varsa farklı kampanyalardan veya aynı sayıda kullanıcıyı bildiren sonuçlardan bile filtrelenebilir.

Diğer yandan, iki toplu sonuç kümesi aynı sayıda kullanıcıya sahip (aynı şekilde görünebilir) olsa da tekil kullanıcıları paylaşmayabilir ve dolayısıyla gizlilik açısından güvenli olabilir. Bu durumda filtre uygulanmaz.

Ads Data Hub, yeni bir sonucun güvenlik açığını değerlendirirken geçmiş sonuçlarınızdan elde edilen verileri kullanır. Diğer bir deyişle, aynı sorguyu tekrar tekrar çalıştırmak, yeni bir sonucun güvenlik açığı değerlendirilirken kullanılacak farklılık kontrolleri için daha fazla veri oluşturur. Ayrıca, temel veriler değişebilir. Bu durum, kararlı olduğu düşünülen sorgular için gizlilik kontrolü ihlallerine yol açabilir.

İpucu: Sorguları tekrarlamak ve test etmek için mümkün olduğunda korumalı alan verilerini kullanın. Korumalı alan verilerini kullanan işler, farklılık kontrolü ihlallerine yol açmaz.

İş düzeyindeki sonuçlarınız yeterince farklı olmasına rağmen tek bir satır önceki işteki bir satırla benzerse Ads Data Hub bu satırı filtreler. Bu örnekte, ikinci işin sonuçlarında 123 numaralı kampanyayı içeren satır, önceki sonuca göre tek bir kullanıcı farkı gösterdiği için filtrelenecektir.

İş 1 Kampanya Kimliği Kullanıcılar 123 400 124 569

İş 2 Kampanya Kimliği Kullanıcılar 123 401 224 1325

Bir sonuç kümesindeki tüm satırlarda bulunan kullanıcıların toplamı önceki bir işe ait kullanıcı toplamıyla benzerse Ads Data Hub sonuç kümesinin tamamını filtreler. Bu örnekte, ikinci işe ait tüm sonuçlar filtrelenecektir.

İş 1 Kampanya Kimliği Kullanıcılar 123 400 124 1367

İş 2 Kampanya Kimliği Kullanıcılar 123 402 124 1367

Gürültü yerleştirmeyi kullanma

Not: Gürültü modu yalnızca Pazarlamacılar İçin Ads Data Hub deneyiminde kullanılabilir.

Gürültü yerleştirme, veritabanlarına sorgu gönderirken kullanıcı gizliliğini korumak amacıyla kullanılan bir tekniktir. Bu teknik, sorguların toplayıcı SELECT ifadesine rastgele gürültü ekleme yöntemini kullanır. Bu gürültü, makul derecede doğru sonuçlar sunarken kullanıcı gizliliğini korur. Bu sayede, farklılık kontrollerine olan ihtiyacı ortadan kaldırır ve çıktı için gereken toplam eşiğini düşürür. Mevcut çoğu sorgu, bazı sınırlamalara tabi olarak gürültü modunda yürütülebilir. Gürültü modu ve gürültü eklemenin gizlilik şartlarını nasıl etkilediği hakkında daha fazla bilgi edinmek için Gürültü ekleme başlıklı makaleyi inceleyin.

Farklılık kontrollerini gürültü yerleştirmeyle karşılaştırma

Gerçek veriler Kampanya Kimliği Gösterim sayısı 101 35 102 63 201 142 202 21 301 56 302 99	Farklılık kontrollerini kullanan sonuçlar Kampanya Kimliği Gösterim sayısı 101 35 102 63 201 142 202 21 301 56 302 99
Gürültü yerleştirme yöntemini kullanan sonuçlar Kampanya Kimliği Gösterim sayısı 101 37.8373 102 60,9104 201 182,0955 202 26,2332 301 58.0871 302 97,5018	Gürültü modunda Kampanya 101 örneği Kampanya Kimliği Gerçek gösterimler Gürültü eklendi Döndürülen gösterimler (ANON_COUNT) 101 35 2,8373 37.8373

Filtrelenmiş satır özeti

Filtrelenmiş satır özetleri, gizlilik kontrolleri nedeniyle filtrelenen verileri bir araya getirir. Filtrelenmiş satırlardaki veriler toplanır ve her şeyi içeren bir satıra eklenir. Filtrelenmiş verilerin daha fazla analiz edilememesine rağmen sonuçlardan ne kadar verinin filtrelendiğine dair bir özet sağlanır.

Not: Toplama şartları, filtrelenmiş satır özetleri için geçerlidir. Bu işlem sonucunda, filtrelenmiş satır özeti toplama koşullarının altında kalırsa filtrelenmiş satır özeti filtrelenir.

Uygunsuz içerikleri filtreleme

Sorgunuzu bölmeniz ancak birleştirilmiş sonuçları birleştirmeniz gerektiğinde, birkaç küçük sorguya açıkça gizlilik kontrolleri uygulayabilir ve ardından bu sonuçları gizlilik açısından güvenli bir şekilde birleştirebilirsiniz.

Kullanım alanı örnekleri:

• Bağlı Google Ads hesabınızdaki ilişkilendirme etkinliği türüne göre tüm dönüşümleri (AEA verileri dahil) arayan bir reklamverensiniz.
• Bağlı Google Ads hesabınızda ilişkilendirme etkinliği türüne göre tüm dönüşümleri arayan bir ölçüm iş ortağısınız.

Google Ads hesabınızın dönüşümlerinin toplamını almak için her Google hizmetine ayrı ayrı gizlilik kontrolleri uygulamak üzere sorguyu bir OPTIONS(privacy_checked_export=TRUE) yan tümcesi kullanarak yeniden yazabilirsiniz.

Bu bölümdeki örnek yeniden yazma işlemi aşağıdakileri yapar:

1. Her bir Google hizmetini ayrı ayrı sorgulayarak her ara sonuç kümesine açıkça gizlilik kontrolleri uygular.
2. YouTube, Gmail ve Ağ'ın gizlilik kontrolü yapılan sonuçları için ayrı bir geçici tablo oluşturur.
3. Geçici tablolardaki gizlilik kontrolü yapılan dönüşüm sayılarını toplar ve özetler.

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

Bu sorgunun, tablolar arasındaki verileri doğrudan birleştirmek için JOIN kullanmadığını, bunun yerine önce her tablo için sorguyu gerçekleştirdiğini, her ara tabloya gizlilik kontrolleri uyguladığını ve ardından gizlilik kontrolü yapılan değerleri toplamak için UNION kullandığını unutmayın.

Sorgu danışmanı

SQL'iniz geçerliyse ancak aşırı filtrelemeyi tetikleyebiliyorsa sorgu danışmanı, istenmeyen sonuçlardan kaçınmanıza yardımcı olmak için sorgu geliştirme süreci sırasında uygulanabilir öneriler gösterir.

Tetikleyiciler aşağıdaki kalıpları içerir:

• Toplu alt sorgulara katılma
• Birleştirilmemiş verileri potansiyel olarak farklı kullanıcılarla birleştirme
• Yinelemeli olarak tanımlanmış geçici tablolar

Sorgu danışmanını kullanmak için:

• Kullanıcı arayüzü. Öneriler, sorgu düzenleyicide sorgu metninin üzerinde gösterilir.
• API. customers.analysisQueries.validate yöntemini kullanın.

---

1. Örneğin, panelistlerde olduğu gibi paylaşmayı kabul ettikleri veriler hariç. ↩

2. Filtrelenmiş satır özetindeki kullanıcıların toplama şartlarını karşılamaması gibi gizlilik kısıtlamalarıyla engellenmediği sürece. ↩