在您的允许下，请再忍受一个与隐私沙箱相关的鸟的参考:Chrome的联邦队列学习(FLoC)提案将不会以目前的形式飞行。
Criteo首席产品官托德·帕森斯（Todd Parsons）表示：“在证明这是一种有效的广告模式之前，我们还有很长的路要走。”。
FLoCs的目的是通过使用设备上的机器学习，根据人们的常见浏览行为对他们进行分组，从而实现广告定位和搜索。
根据Criteo在夏季第一组公开FLoC来源试验中进行的广泛测试(考虑到可用于项目交换的FLoC id数量很低，这是尽可能广泛的测试)，有一件事是清楚的，那就是什么都不清楚。
在将絮状物视为后cookie世界的可行解决方案之前，需要进行更多的测试。
测试1、2、3
目前的絮状物和迄今为止进行的测试存在三个主要问题。
第一，实验并没有产生任何与第三方基于cookie的解决方案相比的性能证明——绝对没有谷歌的说法“与基于cookie的广告相比，广告商每花费一美元可以获得至少95%的转化率。”
第二，基于一个人最近访问的领域的队列不一定能预测未来的转化行为。尽管谷歌的研究发现FLoC API比随机队列分配更精确，基线是一个不相关的成功衡量标准，因为营销人员不会盲目或随机花钱。
第三，FLoCs可能不会比目前的系统更能保护隐私。例如，通过观察浏览习惯和队列分配，使用FLoC ID进行跨站点跟踪仍然是可能的，而FLoC不处理指纹识别或敏感类别定位。没有什么能阻止广告商根据他们的性取向或种族将人们分组，并与他们浏览的内容联系在一起。
已知的未知
但除了性能问题和隐私问题之外，关于FLoC最大的未解之谜之一与它的经济模式有关。
Criteo观察到，与大型平台兼出版商相比，较小的出版商可以为FLoC带来的价值存在内在的不平衡。例如，访问一个小众食谱博客或一个游戏网站，比起访问主要的YouTube.com或Facebook.com域，能让营销人员更多地了解受众。但更大的平台从絮状物中获益更多。
同样，也不清楚FLoC id到底是如何组成的，或者它们包含哪些用户兴趣。
由于它们是建立在顶级域名之上的，目前设计的f絮群不够细粒度，不足以创建对营销人员最有价值的商业相关受众群体。访问Walmart.com可能意味着某人对返校服、橙汁、运动鞋、猫粮、渔具感兴趣——谁知道呢。
帕森斯说：“即使是同一个人也会有各种各样的兴趣；他们可能在一天的不同时间、不同的环境中对不同的事情感兴趣。”。“这使得试图以对营销人员有用的方式为浏览器分配单一属性成为一个非常困难的数学问题。”
刚刚开始
那么，下一步是什么？
这公开絮凝物来源测试的第一阶段在3月底至7月中旬期间运行，在美国、澳大利亚、巴西、加拿大、印度尼西亚、日本、新墨西哥、新西兰和菲律宾有少量用户。欧洲明显缺席由于对GDPR合规性的担忧，从该列表中删除，并且絮体测试尚未在欧洲市场进行。
下一组FLoC测试，以及FLEDGE提案的原始试验——即在不依赖第三方cookie的情况下重新营销——都将于下个季度开始。
但谷歌最近推迟了这一计划测试时间表FLoC的下一阶段和FLEDGE的第一阶段到2022年第一季度。
有些人可能会觉得这些延误令人沮丧，但帕森斯认为它们令人鼓舞。
“对我们所有人来说，慢慢来比较好，”他说。“这样大家一起获胜的机会就会更大。”
最近，Chrome团队主动与Criteo联系，安排了一次会议，帕森斯对此也感到放心。
他说：“我们将保持一条开放的沟通渠道，看看我们将从这里走向何方。”。“我认为谷歌意识到它需要继续努力。”
关于FLoC来源试验第一阶段的更多信息，Criteo在一系列博客文章中记录了自己的测试过程：
- 絮凝源试验:我们观察到的情况(2021年7月)
- 絮体来源试验：絮体队列的行为如何？(2021年8月)
- 絮体来源试验：了解絮体队列(2021年9月)
- FLoC原产地试验:问题和展望(2021年10月)
