Qu’est-ce qui différencie la modélisation de Google basée sur le machine learning des autres propositions centrées sur la confidentialité ?
- Le machine learning de Google peut utiliser des données issues des cookies tiers bien qu’elles deviennent obsolètes lorsque les utilisateurs acceptent les cookies de sites spécifiques.
- La base d’utilisateurs connectés de Google permet à ses modèles de continuer à fonctionner indépendamment des cookies et des autres identifiants.
- Les données issues du machine learning de Google peuvent être exportées de ses plates-formes et utilisées afin de collecter des insights pour les équipes marketing.
- Les campagnes display et vidéo de Google utilisent des données issues de canaux et d’emplacements de concurrents afin de s’assurer que les algorithmes ont suffisamment d’informations pour être efficaces.
Explication:
Ce qui différencie la modélisation de Google basée sur le machine learning des autres propositions centrées sur la confidentialité est que **la base d’utilisateurs connectés de Google permet à ses modèles de continuer à fonctionner indépendamment des cookies et des autres identifiants**. Cette base d’utilisateurs connectés permet à Google de collecter et d’analyser des données tout en respectant la confidentialité, en utilisant des informations non liées aux cookies tiers ou à d’autres identifiants personnels. Cela garantit que les modèles de machine learning restent efficaces et fonctionnent correctement, même dans un environnement où les méthodes de suivi traditionnelles sont de plus en plus limitées.