差别隐私将如何影响营销

随着如今人们对于个人数据和隐私的越来越重视，整个广告营销行业也在重新评估对个人隐私的处理方式，而且广告商也在寻找更好的收集数据的方法，希望在不损害个人隐私的前提下，尽可能合法地利用更多精确的个人数据信息。

在诸多的数据收集和管理的方法中，有一种被称为差别隐私（ differential privacy）的方法，它类似于一种统计技术，就是允许公司在保护个人隐私的同时共享用户的聚合数据。

那么，差别隐私究竟是如何在营销中起作用的呢？这里有一些详细的解释。

什么是差别隐私？

这是微软开创的、如今被苹果、谷歌和其他大型科技公司使用的一种数据聚合过程。简而言之，差别隐私算法就是将随机数据注入数据包以保护个人隐私。

在将数据发送到服务器进行匿名化之前，差别隐私算法将随机数据添加到原始数据包中。随机数据的注入意味着广告商得到的数据包其实是被轻微地掩盖了的，因此，与真正的原始数据包相比，并不是最精确的。

怎么会这样？

广告商在不损害任何人的隐私前提下，在效地获得了他们所需要的答案的近似值。举例来说，浏览不同隐私数据的广告商可能知道，假如每200人中有150人看到了在Facebook发的广告并通过点击这个广告链接到了品牌的网站，但其实广告商并不知道究竟是哪150人。这就相当于给了这些数据的用户一个似是而非的否认，因为它几乎不可能完全肯定地识别特定的个人信息。

听起来不太准确

因为广告商无法全面了解人们对某个营销活动的反应究竟如何，所以在个人隐私和数据精确性之间就有一个明确的权衡体系，而广告商也必须要接受一定的妥协。因为如果没有将随机数据注入主数据包，就很容易确定对你这些广告感兴趣或者有反应的人究竟是谁，这意味着如果没有获得适当的“GDPR通用数据保护条例”的同意，就必须清理掉这些数据库，因为这些明确知道个人信息的精准的数据库是违法的，如果使用这些数据，你可能会面临无法承受的惩罚。谷歌在欧洲就是很好的例子。

谁在做这些事？

由广告商、媒体和技术平台组成的一个跨行业的组织Truth in Measurement ，该组织主要是考虑如何使用统计技术来支持跨平台测量。泰森食品(Tyson Foods)媒体创新总监Trace Rutland也是这种跨行业组织的成员之一，她表示，这种实用主义说到底更像是一个道德测试，围绕着这样一个问题：“我们的用户对我们以这种方式使用他们的数据感受如何，是否接受这种方式？”这个问题的答案可以促使跨行业的群体考虑，差别隐私是否可以作为一种有效的方式，来验证在数据清洁室中所共享的那些数据。

这对跨平台测量有什么用？

关于数据清洁室是否可以支持跨平台测量，症结之一是谁真正从中受益。媒体销售商对与竞争对手在同一地方分享自己的数据持谨慎态度，而广告商则不觉得自己对这些环境拥有所有权，这让他们对所增加的内容产生了怀疑。

差异隐私就可以缓解这些疑惑了，因为所有的数据清洁室的支持者都会觉得自己对通常由媒体销售商控制的数据匿名过程有一定的控制权。广告商通常可以拿到一个数据包，这个数据包准确地反映某个营销活动的执行情况到底如何，而媒体销售商也不必放弃有价值的目标数据。

这个问题是在上个月Truth in Measurement 主办的一次活动上提出来的。Thunder Experience Cloud的首席执行官Victor Wong表示：“大家的共识是，作为我们采用的数据清洁室的成果，广告商将收到一份基于差别隐私的营销活动数据日志文件。”Thunder Experience Cloud是该项目的负责人。

任何广告商都能做到这一点吗？

理论上所有广告商都可以为差别隐私开发自己的算法，但考虑到开发和管理过于复杂，这实际操作性不强。事实上，泰森食品这样的广告商更愿意与其他人合作，共同资助一种他们可以应用于更大数据包的技术。

“如果像差别隐私这样的东西要发展壮大，那么它需要从买方着手共同努力。单凭广告商的力量是不能做到这一点的。”Rutland说，她希望业界团结一致地支持统一版本的算法，而不是各自为政。“每当广告商试图在跨平台测量方面独辟蹊径时，他们都无法将这种围墙花园扩展到足够影响市场的程度。”

有什么劣势？

在小数据包这个问题上，差别隐私就并不是很好。数据包越小，一旦将随机数据添加到其中，就越不准确。此外，与报告用户真实的匿名数据相比，更难让差别隐私在规模上发挥作用。

不过这些并不影响差别隐私如今在很多行业的运用，毕竟，全世界各国有关数据隐私的罚则都不是闹着玩的，也不是谁都有谷歌那样的家底可以被一而再再而三地支付巨额罚款了。在运用用户数据这个问题上，小心、合法为上。

文：品叔@首席品牌官(pinpaimima)

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