Ads Data Hub में निजता जांच

Ads Data Hub, एंड-यूज़र की निजता को सबसे ज़्यादा अहमियत देता है. यह हमारे प्लैटफ़ॉर्म का आधार है. निजता बनाए रखने और नियमों का पालन करने में अपने ग्राहकों की मदद करने के लिए, हम कुछ जांच और पाबंदियां लगाते हैं. ये जांच और पाबंदियां, प्लैटफ़ॉर्म से मिले डेटा में, अलग-अलग उपयोगकर्ताओं¹ के डेटा को ट्रांसफ़र होने से रोकने के लिए डिज़ाइन की गई हैं.

यहां Ads Data Hub की निजता से जुड़ी सुविधाओं के बारे में खास जानकारी दी गई है. इसके बारे में ज़्यादा जानकारी, यहां दिए गए सेक्शन में दी गई है:

• स्टैटिक जांच में, आपकी क्वेरी में दिए गए स्टेटमेंट की जांच की जाती है. इससे निजता से जुड़ी समस्याओं का पता चलता है.
• डेटा ऐक्सेस बजट से, किसी डेटा को ऐक्सेस करने की कुल संख्या सीमित की जाती है.
• एग्रीगेशन की जांच से यह पक्का किया जाता है कि हर लाइन में, असली उपयोगकर्ताओं की निजता को सुरक्षित रखने के लिए, उपयोगकर्ताओं की संख्या काफ़ी ज़्यादा हो.
• नॉइज़ इंजेक्शन, एग्रीगेटिंग SELECT क्लॉज़ में सटीक तरीके से कैलिब्रेट किया गया रैंडम नॉइज़ जोड़ता है. इससे उपयोगकर्ता की निजता को सुरक्षित रखते हुए, काफ़ी हद तक सटीक नतीजे मिलते हैं.
• नतीजों में अंतर की जांच (या "अंतर की जांच"), नॉइज़ इंजेक्शन का लेगसी विकल्प है. यह नतीजों के सेट की तुलना करता है, ताकि ऐसे कॉम्बिनेशन को रोका जा सके जिनसे किसी व्यक्ति की पहचान का पता चल सकता है. इससे नॉइज़ कम हो जाती है. हालांकि, इससे अक्सर डेटा को काफ़ी हद तक और अनचाहे तरीके से छिपा दिया जाता है.

स्टैटिक जांच

स्टैटिक जांच में, आपकी क्वेरी में दिए गए स्टेटमेंट की जांच की जाती है. इससे गोपनीयता से जुड़ी चिंताएं का पता चलता है. जैसे, यूज़र आइडेंटिफ़ायर एक्सपोर्ट करना, यूज़र आइडेंटिफ़ायर का कोई फ़ंक्शन इस्तेमाल करना या उपयोगकर्ता-लेवल का डेटा रखने वाले फ़ील्ड पर ऐसे फ़ंक्शन इस्तेमाल करना जिनकी अनुमति नहीं है. स्टैटिक जांच के दौरान क्वेरी से जुड़ी गड़बड़ियों से बचने के लिए, सबसे सही तरीके देखें. साथ ही, यह समझें कि किन फ़ंक्शन को इस्तेमाल करने की अनुमति है.

डेटा का ऐक्सेस बजट

डेटा का ऐक्सेस करने के लिए तय किए गए बजट से, यह तय होता है कि किसी डेटा को कितनी बार ऐक्सेस किया जा सकता है. बजट खत्म होने के करीब पहुंचने पर, उपयोगकर्ताओं को निजता से जुड़ा मैसेज दिखाया जाएगा. यह मैसेज DATA_ACCESS_BUDGET_IS_NEARLY_EXHAUSTED टाइप का होगा. डेटा ऐक्सेस बजट एंट्री पॉइंट का इस्तेमाल करके या यूज़र इंटरफ़ेस में बजट से जुड़ी सूचनाएं देखकर, बजट पर नज़र रखी जा सकती है.

एग्रीगेशन से जुड़ी ज़रूरी शर्तें

Ads Data Hub में निजता से जुड़ी जांच के लिए, उपयोगकर्ता एग्रीगेशन थ्रेशोल्ड का इस्तेमाल किया जाता है. निजता मोड और ऐक्सेस किए गए डेटा के आधार पर, थ्रेशोल्ड तय किया जाता है:

• नॉइज़ इंजेक्शन के लिए, हर नतीजे की लाइन में करीब 20 यूनीक उपयोगकर्ताओं की ज़रूरत होती है.
• अंतर की जांच करने के लिए, नतीजे की हर लाइन में करीब 50 यूनीक उपयोगकर्ताओं की ज़रूरत होती है.
• सिर्फ़ क्लिक और कन्वर्ज़न डेटा की क्वेरी के लिए, नतीजे की हर लाइन में करीब 10 यूनीक उपयोगकर्ताओं की ज़रूरत होती है.

नीचे दिए गए उदाहरण में (नॉइज़ इंजेक्शन का इस्तेमाल करके), कैंपेन 125 वाली लाइन को फ़ाइनल नतीजों से फ़िल्टर कर दिया जाएगा. इसकी वजह यह है कि इसमें 18 उपयोगकर्ताओं के नतीजे शामिल हैं. यह संख्या, कम से कम 20 उपयोगकर्ताओं की ज़रूरी शर्त से कम है.

निजता मोड

Ads Data Hub में निजता के दो मोड उपलब्ध हैं—नॉइज़ इंजेक्शन और डिफ़रेंस चेक. हर मोड के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, यहां दिए गए पेज देखें:

• नॉइज़ इंजेक्शन (सुझाया गया)
• नतीजों में अंतर की जांच (लेगसी)

डिफ़रेंस चेक की तुलना नॉइज़ इंजेक्शन से करना

डिफ़रेंस की जांच करने वाले मोड में, लाइनों को तब फ़िल्टर किया जाता है, जब वे 50 उपयोगकर्ताओं के एग्रीगेशन की ज़रूरी शर्त को पूरा नहीं करती हैं या जब वे डिफ़रेंस की जांच से जुड़े उल्लंघनों को ट्रिगर करती हैं.

नॉइज़ इंजेक्शन मोड में, लाइनों को सिर्फ़ तब फ़िल्टर किया जाता है, जब वे एग्रीगेशन की ज़रूरी शर्तें पूरी नहीं करती हैं. जैसे, इंप्रेशन डेटा के लिए करीब 20 उपयोगकर्ता. साथ ही, एग्रीगेट किए गए नतीजों में रैंडम नॉइज़ जोड़ा जाता है.

निजता से जुड़ा संवेदनशील डेटा फ़िल्टर करना

अगर आपको अपनी क्वेरी को कई हिस्सों में बांटना है, लेकिन एग्रीगेट किए गए नतीजों को एक साथ रखना है, तो कई छोटी क्वेरी पर निजता की जांच साफ़ तौर पर लागू की जा सकती है. इसके बाद, उन नतीजों को निजता को सुरक्षित रखने वाले तरीके से एक साथ एग्रीगेट किया जा सकता है.

इस्तेमाल के उदाहरण:

• आप विज्ञापन देने वाले ऐसे व्यक्ति या कंपनी हैं जिसे लिंक किए गए Google Ads खाते में, एट्रिब्यूशन इवेंट टाइप के हिसाब से सभी कन्वर्ज़न देखने हैं. इसमें ईईए का डेटा भी शामिल है.
• आप एक मेज़रमेंट पार्टनर हैं. आपको लिंक किए गए Google Ads खाते में, एट्रिब्यूशन इवेंट टाइप के हिसाब से सभी कन्वर्ज़न देखने हैं.

अपने Google Ads खाते के लिए कन्वर्ज़न की कुल संख्या पाने के लिए, OPTIONS(privacy_checked_export=TRUE) क्लॉज़ का इस्तेमाल करके क्वेरी को फिर से लिखा जा सकता है. इससे, हर Google सेवा पर अलग-अलग तरीके से निजता से जुड़े चेक लागू किए जा सकते हैं.

इस सेक्शन में दिए गए फिर से लिखने के उदाहरण से ये काम किए जाते हैं:

1. यह Google की हर सेवा से अलग-अलग क्वेरी करता है. साथ ही, हर इंटरमीडिएट नतीजे के सेट पर निजता से जुड़े चेक साफ़ तौर पर लागू करता है.
2. यह Google की हर सेवा के लिए, निजता की जांच किए गए नतीजों की एक अलग टेम्प टेबल बनाता है: YouTube, Gmail, और नेटवर्क.
3. यह टेंपटेबल से, निजता की जांच किए गए कन्वर्ज़न की संख्या को एग्रीगेट और जोड़ता है.

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

ध्यान दें कि यह क्वेरी, टेबल के बीच डेटा को सीधे तौर पर जोड़ने के लिए JOIN का इस्तेमाल नहीं करती है. इसके बजाय, यह पहले हर टेबल के लिए क्वेरी करती है. इसके बाद, हर इंटरमीडिएट टेबल पर निजता से जुड़े चेक लागू करती है. इसके बाद, निजता से जुड़े चेक की गई वैल्यू को जोड़ने के लिए UNION का इस्तेमाल करती है.

क्वेरी सलाहकार

अगर आपका एसक्यूएल मान्य है, लेकिन इससे निजता से जुड़ी समस्याएं हो सकती हैं, तो क्वेरी सलाहकार क्वेरी डेवलप करने की प्रोसेस के दौरान कार्रवाई करने लायक सलाह देता है. इससे आपको अवांछित नतीजों से बचने में मदद मिलती है.

क्वेरी एडवाइज़र का इस्तेमाल करने के लिए:

• यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई). सुझाव, क्वेरी एडिटर में क्वेरी टेक्स्ट के ऊपर दिखेंगे.
• एपीआई. customers.analysisQueries.validate तरीके का इस्तेमाल करें.