本文為該系列的下篇，上篇（關於 Google 棄 Cookie 改用機器學習追蹤的新聞、Cookie 的解釋以及 AI 如何保護隱私）請點此連結
即使棄用Cookie Google還是能用FLoC賣廣告
所以 FLoC 要怎樣替廣告主鎖定特定客群、投放廣告呢？
透過 FLoC，Chrome 還是可以追蹤用戶在網路上的瀏覽習慣，當使用者造訪不同網站的時候，瀏覽器就會依據使用者習慣與偏好將他們分組（cohort），放入「受眾群體」或稱「同類群組」中。廣告主再將他們的廣告直接投放給特定的群組。
與 Cookie 的個別追蹤不同，FLoC 採群體追蹤，「把一棵樹隱藏在一片森林中」，廣告商不會知道群組內的特定個別使用者是誰，因此 Google 將其稱為一項「隱私至上」、「興趣為主」的廣告透放技術。
圖片來源：Google Ads & Commerce Blog
至於群體追蹤如何才有效，就有賴 FLoC 把用戶分類的精準度。對使用者來說，同一個群組中的使用者越多、隱私性就越高，儘管對廣告商來說，要投放個人化廣告的成效就會越差。
Google 聲稱，與原本的廣告技術相比，FLoC 現階段約具有 Cookie 追蹤 95% 的成效，同時 Google 也表示廣告商擁有和使用 Cookie 追蹤相同的投資報酬率。
Google不只將人工智慧用在投放廣告上
聯盟式學習不是一個全新的技術，他最早在 2017 年在 Google 人工智慧 AI Blog 中提出。除了應用在智慧型手機上、讓使用者獲得更優秀的手機客製化操作體驗外，注重病患個資隱私安全的醫療產業也能見到聯盟式學習的應用。
因為病人的資料隱私在醫療產業中極度重要，聯盟式學習可以使病人的影像照片、病歷等私人資料不需要被傳輸、轉移至其他醫療機構，就能參與人工智慧的運算。除了 Google，NVIDIA 近年來也投注了大量心力在醫療產業的聯盟式學習技術之中。
一方面保護個資，一方面讓人工智慧的研究可以應用到實務的診斷上，達到不錯的效果。
機器學習取代「餅乾」的隱憂
這樣聽起來 FLoC 似乎是取代 Cookie 的最佳方式，既能保護使用者隱私、又能讓廣告商繼續向特定族群投放廣告。但就目前而言，FLoC 技術尚未獲得一致認可。
一派聲音擔心認為「將使用者分組」可能會加重偏見與歧視問題，也容易引發有心人士針對特定群組進行網路攻擊。
如廣告技術公司 Criteo 的資深機器學習工程師 Basile Leparmentier 就表示：Google 提出的 FLoC 群集演算法是由他們自己開發處理，且對所有網路使用者通用的，因此，Google 有權在任何需要的時候修改演算法。更奇怪的是，如果其他瀏覽器開發商想要採用 FLoC 群集演算法，它們也能自行更改分組供自己使用。
亦有聲音擔心此舉是變相進一步鞏固 Google 的廣告科技龍頭的地位。以「維護用戶隱私」而聞名的搜尋引擎「DuckDuckGo」公關副總裁 Kamyl Bazbaz 表示：FLoC 是透過用戶的瀏覽歷史記錄，將用戶分類給基於相同興趣群組，而這樣分類機制最後會形成類似「超級追蹤器」的結果，這比許多網站都已使用的 Google Analytics 更為恐怖。
Google 最快會在 2021 年 3 月正式導入 FLoC 到 Chrome 上測試，而 FLoC 的實際運作的成效與後續產生的效應，或許都還要靜觀其變。
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