谷歌认为可以在保留访问受广告支持的网络的同时改善用户隐私。早在8月，谷歌共同对我们正在朝着这个目标取得的进展的最新情况。Chrome提出了一系列建议，邀请网络标准社区开始讨论如何在满足发布者和广告客户需求的同时提高用户隐私。谷歌还分享了一些有关实践的初步建议，谷歌认为这将使人们对广告所用的数据有更多的了解和控制。

从那时起，谷歌就与数字广告生态系统中的产品和工程专家进行了互动，包括在IAB技术实验室的“数据责任创新日”上，在纽约广告周期间听到品牌和代理商负责人的话，并与我们的发布商和广告技术合作伙伴参加Google广告管理系统合作伙伴峰会。本周，我们将在伦敦举行的一系列活动中与欧洲的广告和出版合作伙伴进行讨论。
在所有这些论坛中，讨论的焦点都集中在如何重塑营销和衡量解决方案以使用户获得更大的隐私权，同时确保它们对资助和维持对网络上广告支持内容的访问的发布者和营销者保持有效。
一个示例是广告商如何管理某人看到广告的次数，这是提供更好的用户体验的关键一步。当第三方Cookie被阻止或限制时，广告客户将失去限制某人看到其广告的次数的能力。这意味着用户可能会反复受到同一广告的困扰，广告商可能会浪费支出或决定完全排除某些媒体，结果出版商的收入可能会减少。

使用机器学习来管理广告频率，同时尊重用户隐私
这就是为什么在接下来的几周内，谷歌将推出Display＆Video 360中的一项功能，该功能使用机器学习来帮助广告客户管理广告频率，从而在缺少第三方Cookie时尊重用户隐私。将来，我们计划将此功能引入Google Ads的展示产品中。

使用可以使用第三方Cookie的流量模式，并在Google Ad Manager发布商中汇总分析它们，我们可以创建模型来预测不存在第三方Cookie时的流量模式。这样，我们就可以估算用户访问通过Google广告管理系统投放相同广告的不同发布商的可能性。然后，当不存在第三方Cookie时，我们可以优化应向用户展示这些广告的频率。

由于我们在应用机器学习模型之前会汇总所有用户数据，因此不会在网站之间共享用户级信息。相反，此功能依赖于发布者的第一方数据为自己的网站访问者提供广告体验。这是一种管理广告频率的方法，它比诸如指纹识别之类的变通方法更为安全，变通方法依赖于诸如IP地址之类的用户级信号，因为它尊重用户选择退出第三方跟踪的选择。

这是朝着正确方向迈出的一步，因为我们与Google一起努力提高产品在提供更好的用户体验的同时还尊重用户隐私的标准。而且，这种广告频率管理方法可以成为一种模型，该模型有一天可以在整个浏览器级别解决整个行业的用例。这与Chrome浏览器对新技术的探索相一致，该探索将提高用户隐私，同时确保发布者和广告客户可以继续维持对开放网络内容的访问。

随着我们继续与用户和行业主要利益相关者团体互动，风靡科技期待分享更多谷歌学到的知识。请继续关注谷歌代理商博客上的更多更新。