Entwicklerleitfaden für die Attribution Reporting API

Wählen Sie in der Dokumentation zur Privacy Sandbox für Android mit der Schaltfläche Entwicklervorschau oder Beta die Programmversion aus, mit der Sie arbeiten. Die Anleitungen können variieren.


Die Attribution Reporting API wurde entwickelt, um den Datenschutz für Nutzer zu verbessern. Dabei wird die Abhängigkeit von dienstleisterübergreifenden Nutzerkennungen entfernt und gleichzeitig werden wichtige Anwendungsfälle für die Attributions- und Conversion-Analyse in Apps unterstützt. Dieser Entwicklerleitfaden wird beschrieben, wie Sie die Attribution Reporting APIs konfigurieren und testen, um Anzeigenklicks, Aufrufe und Conversions durch Aufrufen von Methoden, die die relevanten und Quellen für solche Ereignisse.

In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie Sie Serverendpunkte einrichten und eine Client-App erstellen, die diese Dienste aufruft. Weitere Informationen zum Gesamtaufbau der Attribution Reporting API im Designvorschlag zur Verfügung.

Wichtige Begriffe

  • Attributionsquellen beziehen sich auf Klicks oder Aufrufe.
  • Trigger sind Ereignisse, die Conversions zugeordnet werden können.
  • Berichte enthalten Daten zu einem Trigger und der entsprechenden Attributionsquelle. Diese Berichte werden als Reaktion auf ausgelöste Ereignisse gesendet. Die Die Attribution Reporting API unterstützt Berichte auf Ereignisebene und aggregierbare Berichte.

Vorbereitung

Wenn Sie die Attribution Reporting API verwenden möchten, müssen Sie die in den folgenden Abschnitten aufgeführten server- und clientseitigen Aufgaben ausführen.

Endpunkte für die Attribution Reporting API einrichten

Für die Attribution Reporting API ist eine Reihe von Endpunkten erforderlich, auf die Sie zugreifen können von einem Testgerät oder Emulator. Erstellen Sie einen Endpunkt für jede der folgenden serverseitigen Aufgaben:

Es gibt mehrere Möglichkeiten, die erforderlichen Endpunkte einzurichten:

  • Am schnellsten geht es mit der Bereitstellung der OpenAPI v3-Dienstdefinitionen aus unserem Beispielcode auf eine simulierte oder Mikrodienstplattform zu übertragen. Sie können Postman, Prism oder ein anderer Testserver die dieses Format akzeptiert. Stellen Sie jeden Endpunkt bereit und notieren Sie sich die URIs, die Sie in Ihrer App verwenden möchten. Um die Berichtsübermittlung zu überprüfen, sehen Sie sich die zuvor an die Mock- oder serverlose Plattform gesendeten Aufrufe an.
  • Führen Sie Ihren eigenen eigenständigen Server mit der Spring Boot-basierten Lösung aus. Kotlin-Beispiel Diesen Server bei Ihrem Cloud-Anbieter oder intern bereitstellen und Infrastruktur.
  • Verwenden Sie die Dienstdefinitionen als Beispiele, um die Endpunkte in Ihre vorhandenen System zu verstehen.

Quellregistrierung akzeptieren

Dieser Endpunkt sollte über einen URI ähnlich dem folgenden adressierbar sein:

https://adtech.example/attribution_source

Wenn eine Client-App eine Attributionsquelle registriert, gibt sie den URI für diesen Serverendpunkt an. Die Attribution Reporting API sendet dann eine Anfrage und enthält einen der folgenden Header:

  • Für Click-Events:

    Attribution-Reporting-Source-Info: navigation
    
  • Für Aufrufe von Ereignissen:

    Attribution-Reporting-Source-Info: event
    

Konfigurieren Sie Ihren Serverendpunkt so, dass er mit Folgendem antwortet:

// Metadata associated with attribution source.
Attribution-Reporting-Register-Source: {
  "destination": "[app package name]",
  "web_destination": "[eTLD+1]",
  "source_event_id": "[64 bit unsigned integer]",
  "expiry": "[64 bit signed integer]",
  "event_report_window": "[64-bit signed integer]",
  "aggregatable_report_window": "[64-bit signed integer]",
  "priority": "[64 bit signed integer]",
  "filter_data": {
    "[key name 1]": ["key1 value 1", "key1 value 2"],
    "[key name 2]": ["key2 value 1", "key2 value 2"],
    // Note: "source_type" key will be automatically generated as
    // one of {"navigation", "event"}.
  },
  // Attribution source metadata specifying histogram contributions in aggregate
  // report.
  "aggregation_keys": {
    "[key1 name]": "[key1 value]",
    "[key2 name]": "[key2 value]",
  },

    "debug_key": "[64-bit unsigned integer]",
    "debug_reporting": [boolean]
}
// Specify additional ad tech URLs to register this source with.
Attribution-Reporting-Redirect: <Ad Tech Partner URI 1>
Attribution-Reporting-Redirect: <Ad Tech Partner URI 2>

Hier ein Beispiel mit hinzugefügten Beispielwerten:

Attribution-Reporting-Register-Source: {
  "destination": "android-app://com.example.advertiser",
  "source_event_id": "234",
  "expiry": "259200",
  "event_report_window": "172800",
  "aggregatable_report_window": "172800",
  "priority": "5",
  "filter_data": {
    "product_id": ["1234"]
  },
  "aggregation_keys": {
  // Generates a "0x159" key piece named (low order bits of the key) for the key
  // named "campaignCounts".
  // User saw an ad from campaign 345 (out of 511).
    "campaignCounts": "0x159",

  // Generates a "0x5" key piece (low order bits of the key) for the key named
  // "geoValue".
  // Source-side geo region = 5 (US), out of a possible ~100 regions.
    "geoValue": "0x5",
  },
  // Opts in to receiving verbose debug reports
  "debug_reporting": true
}

Attribution-Reporting-Redirect:
https://adtechpartner1.example?their_ad_click_id=567
Attribution-Reporting-Redirect:
https://adtechpartner2.example?their_ad_click_id=890

Wenn Attribution-Reporting-Redirects URIs von Anzeigentechnologie-Partnern enthält, wird der Die Attribution Reporting API sendet dann eine ähnliche Anfrage an jeden URI. Jede Anzeigentechnologie muss der Partner einen Server konfigurieren, der mit folgenden Headern antwortet:

Attribution-Reporting-Register-Source: {
  "destination": "[app package name]",
  "web_destination": "[eTLD+1]",
  "source_event_id": "[64 bit unsigned integer]",
  "expiry": "[64 bit signed integer]",
  "event_report_window": "[64-bit signed integer]",
  "aggregatable_report_window": "[64-bit signed integer]",
  "priority": "[64 bit signed integer]",
  "filter_data": {
    "[key name 1]": ["key1 value 1", "key1 value 2"],
    "[key name 2]": ["key2 value 1", "key2 value 2"],
    // Note: "source_type" key will be automatically generated as
    // one of {"navigation", "event"}.
  },
  "aggregation_keys": {
    "[key1 name]": "[key1 value]",
    "[key2 name]": "[key2 value]",
  }
}
// The Attribution-Reporting-Redirect header is ignored for ad tech partners.

Registrierung für Conversion-Trigger akzeptieren

Dieser Endpunkt sollte über einen URI ähnlich dem folgenden adressierbar sein:

https://adtech.example/attribution_trigger

Wenn eine Client-App ein Triggerereignis registriert, gibt sie den URI für diesen Serverendpunkt an. Die Attribution Reporting API sendet dann eine Anfrage und fügt einen der folgenden Header hinzu:

Konfigurieren Sie Ihren Serverendpunkt so, dass er mit Folgendem antwortet:

// Metadata associated with trigger.
Attribution-Reporting-Register-Trigger: {
  "event_trigger_data": [{
    // "trigger_data returned" in event reports is truncated to
    // the last 1 or 3 bits, based on conversion type.
    "trigger_data": "[unsigned 64-bit integer]",
    "priority": "[signed 64-bit integer]",
    "deduplication_key": "[signed 64-bit integer]",
    // "filter" and "not_filters" are optional fields which allow configuring
    // event trigger data based on source's filter_data. They consist of a
    // filter set, which is a list of filter maps. An event_trigger_data object
    // is ignored if none of the filter maps in the set match the source's
    // filter data.
    // Note: "source_type" can be used as a key in a filter map to filter based
    // on the source's "navigation" or "event" type. The first
    // Event-Trigger that matches (based on the filters/not_filters) will be
    // used for report generation. If none of the event-triggers match, no
    // event report will be generated.
    "filters": [{
      "[key name 1]": ["key1 value 1", "key1 value 2"],
      // If a key is missing from filters or source's filter_data, it won't be
      // used during matching.
      "[key name 2]": ["key2 value 1", "key2 value 2"],
    }],
    "not_filters":  [{
      "[key name 1]": ["key1 value 1", "key1 value 2"],
      // If a key is missing from not_filters or source's filter_data, it won't
      // be used during matching.
      "[key name 2]": ["key2 value 1", "key2 value 2"],
    }]
  }],
  // Specify a list of dictionaries that generates aggregation keys.
  "aggregatable_trigger_data": [
    // Each dictionary entry independently adds pieces to multiple source keys.
    {
      "key_piece": "[key piece value]",
      "source_keys": ["[key name the key piece value applies to]",
      ["list of IDs in source to match. Non-matching IDs are ignored"]]
      // filters/not_filters are optional fields similar to event trigger data
      // filter fields.
      "filters": [{
        "[key name 1]": ["key1 value 1", "key1 value 2"]
      }],
      "not_filters":  [{
          "[key name 1]": ["key1 value 1", "key1 value 2"],
          "[key name 2]": ["key2 value 1", "key2 value 2"],
      }]
    },
    ..
  ],
  // Specify an amount of an abstract value which can be integers in [1, 2^16]
  // to contribute to each key that is attached to aggregation keys in the
  // order they are generated.
  "aggregatable_values": [
     // Each source event can contribute a maximum of L1 = 2^16 to the
     // aggregate histogram.
    {
     "[key_name]": [value]
    },
    ..
  ],
  aggregatable_deduplication_keys: [{
  deduplication_key": [unsigned 64-bit integer],
    "filters": {
        "category": [filter_1, …, filter_H]
      },
    "not_filters": {
        "category": [filter_1, …, filter_J]
      }
  },
  ...
  {
  "deduplication_key": [unsigned 64-bit integer],
    "filters": {
        "category": [filter_1, …, filter_D]
      },
    "not_filters": {
        "category": [filter_1, …, filter_J]
      }
    }
  ]

  "debug_key": "[64-bit unsigned integer]",
  "debug_reporting": [boolean]

}
// Specify additional ad tech URLs to register this trigger with.
// Repeated Header field "Attribution-Reporting-Redirect"
Attribution-Reporting-Redirect: <Ad Tech Partner URI 1>
Attribution-Reporting-Redirect: <Ad Tech Partner URI 2>

Hier ein Beispiel mit hinzugefügten Beispielwerten:

Attribution-Reporting-Register-Trigger: {
  "event_trigger_data": [{
    "trigger_data": "1122", // Returns 010 for CTCs and 0 for VTCs in reports.
    "priority": "3",
    "deduplication_key": "3344"
    "filters": [{ // Filter strings can not exceed 25 characters
      "product_id": ["1234"],
      "source_type": ["event"]
    }]
  },
  {
    "trigger_data": "4", // Returns 100 for CTCs and 0 for VTCs in reports.
    "priority": "3",
    "deduplication_key": "3344"
    "filters": [{ // Filter strings can not exceed 25 characters
      "product_id": ["1234"],
      "source_type": ["navigation"]
    }]
  }],
  "aggregatable_trigger_data": [
    // Each dictionary independently adds pieces to multiple source keys.
    {
      // Conversion type purchase = 2 at a 9-bit offset, i.e. 2 << 9.
      // A 9-bit offset is needed because there are 511 possible campaigns,
      // which takes up 9 bits in the resulting key.
      "key_piece": "0x400",// Conversion type purchase = 2
      // Apply this key piece to:
      "source_keys": ["campaignCounts"]
       // Filter strings can not exceed 25 characters
    },
    {
      // Purchase category shirts = 21 at a 7-bit offset, i.e. 21 << 7.
      // A 7-bit offset is needed because there are ~100 regions for the geo
      // key, which takes up 7 bits of space in the resulting key.
      "key_piece": "0xA80",
      // Apply this key piece to:
      "source_keys": ["geoValue", "nonMatchingIdsAreIgnored"]
      // source_key values must not exceed the limit of 25 characters
    }
  ],
  "aggregatable_values":
    {
      // Privacy budget for each key is L1 / 2 = 2^15 (32768).
      // Conversion count was 1.
      // Scale the count to use the full budget allocated: 1 * 32768 = 32768.
      "campaignCounts": 32768,

      // Purchase price was $52.
      // Purchase values for the app range from $1 to $1,024 (integers only).
      // Scaling factor applied is 32768 / 1024 = 32.
      // For $52 purchase, scale the value by 32 ($52 * 32 = $1,664).
      "geoValue": 1664
    }
  ,
  // aggregatable_deduplication_keys is an optional field. Up to 50 "keys"
  // can be included in the aggregatable_deduplication_keys list. Filters, not
  // filters, and deduplication_key are optional fields. If deduplication_key
  // is omitted, it will be treated as a null value. See
  // https://wicg.github.io/attribution-reporting-api/#triggering-aggregatable-attribution
  aggregatable_deduplication_keys:
  [
    {
    deduplication_key": 3,
        "filters": {
          "category": [A]
        }
    },
    {
    "deduplication_key": 4,
        "filters": {
          "category": [C, D]
        },
        "not_filters": {
          "category": [F]
        }
    }
  ]
  // Opts into receiving verbose debug reports
  "debug_reporting": true
}
Attribution-Reporting-Redirect:https://adtechpartner.example?app_install=567

Pro Aggregationsschlüssel-ID und Filterstring gilt ein Limit von 25 Byte. Dieses dürfen Ihre Zusammenfassungsschlüssel-IDs und Filterstrings nicht mehr als 25 Zeichen. In diesem Beispiel hat campaignCounts 14 Zeichen. Es handelt sich also um einen gültigen Aggregationsschlüssel-ID. 1234 ist 4 Zeichen und ist daher ein gültiger Filterstring. Wenn eine Zusammenfassungsschlüssel-ID oder ein Filterstring 25 Zeichen überschreitet, wird der Trigger ignoriert.

Wenn Attribution-Reporting-Redirect URIs von Anzeigentechnologiepartnern enthält, sendet die Attribution Reporting API eine ähnliche Anfrage an jeden URI. Jede Anzeigentechnologie muss der Partner einen Server konfigurieren, der mit folgenden Headern antwortet:

// Metadata associated with trigger.
Attribution-Reporting-Register-Trigger: {
  "event_trigger_data": [{
    // "trigger_data" returned in event reports is truncated to
    // the last 1 or 3 bits, based on conversion type.
    "trigger_data": "[unsigned 64-bit integer]",
    "priority": "[signed 64-bit integer]",
    "deduplication_key": "[signed 64-bit integer]",
    // filter and not_filters are optional fields which allow configuring
    // different event trigger data based on source's filter_data. They
    // consist of a filter set, which is a list of filter maps. An
    // event_trigger_data object is ignored if none of the filter maps in the
    // set match the source's filter data. Note: "source_type" can be used as
    // a key in a filter map to filter based on the source's "navigation" or
    // "event" type. The first Event-Trigger that matches (based on the
    // filters/not_filters) will be used for report generation. If none of the
    // event-triggers match, no report will be generated.
    "filters": [{
      "[key name 1]": ["key1 value 1", "key1 value 2"],
      // If a key is missing from filters or source's filter_data, it will not be
      // used during matching.
      "[key name 2]": ["key2 value 1", "key2 value 2"],
    }],
    "not_filters":  [{
      "[key name 1]": ["key1 value 1", "key1 value 2"],
      // If a key is missing from not_filters or source's filter_data, it will not
      // be used during matching.
      "[key name 2]": ["key2 value 1", "key2 value 2"],
    }]
  }],
  "aggregatable_trigger_data": [
    // Each dictionary entry independently adds pieces to multiple source keys.
    {
      "key_piece": "[key piece value]",
      "source_keys": ["[key name the key piece value applies to]",
      ["list of IDs in source to match. Non-matching IDs are ignored"]],
      // filters/not_filters are optional fields similar to event trigger data
      // filter fields.
      "filters": [{
        "[key name 1]": ["key1 value 1", "key1 value 2"]
      }],
      "not_filters":  [{
          "[key name 1]": ["key1 value 1", "key1 value 2"],
          "[key name 2]": ["key2 value 1", "key2 value 2"],
      }]
    },
    ..
  ],
  // Specify an amount of an abstract value which can be integers in [1, 2^16] to
  // contribute to each key that is attached to aggregation keys in the order they
  // are generated.
  "aggregatable_values": [
    // Each source event can contribute a maximum of L1 = 2^16 to the aggregate
    // histogram.
    {
     "[key_name]": [value]
    }
  ]
}
// The Attribution-Reporting-Redirect header is ignored for ad tech partners.

Berichte auf Ereignisebene akzeptieren

Dieser Endpunkt sollte über einen URI adressierbar sein. Weitere Informationen zum Registrieren von URIs finden Sie unter Privacy Sandbox-Konto registrieren. (Der URI lautet die aus dem Ursprung der Server abgeleitet werden, die für die Registrierung der Quelle verwendet werden, Registrierung auslösen.) Verwendung der Beispiel-URIs für Endpunkte, die Quelle akzeptieren Registrierung und Triggerregistrierung akzeptieren, lautet der URI dieses Endpunkts:

https://adtech.example/.well-known/attribution-reporting/report-event-attribution

Konfigurieren Sie diesen Server so, dass er JSON-Anfragen im folgenden Format akzeptiert:

{
  "attribution_destination": "android-app://com.advertiser.example",
  "source_event_id": "12345678",
  "trigger_data": "2",
  "report_id": "12324323",
  "source_type": "navigation",
  "randomized_trigger_rate": "0.02"
   [Optional] "source_debug_key": "[64-bit unsigned integer]",
   [Optional] "trigger_debug_key": "[64-bit unsigned integer]",
}

Mit Schlüsseln zur Fehlerbehebung erhalten Sie zusätzliche Einblicke in Ihre Attributionsberichte. Weitere Informationen zu deren Konfiguration

Zusammenführbare Berichte akzeptieren

Dieser Endpunkt sollte über einen URI adressierbar sein. Siehe Für Datenschutz anmelden Sandbox-Konto. (Der URI lautet die aus dem Ursprung der Server abgeleitet werden, die für die Registrierung der Quelle verwendet werden, Registrierung auslösen.) Verwendung der Beispiel-URIs für Endpunkte, die Quelle akzeptieren Registrierung und Triggerregistrierung akzeptieren, lautet der URI dieses Endpunkts:

https://adtech.example/.well-known/attribution-reporting/report-aggregate-attribution

Sowohl die verschlüsselten als auch die unverschlüsselten Felder werden für aggregierbare Berichte ausgefüllt. Mit den verschlüsselten Berichten können Sie mit dem Aggregationsdienst beginnen, während das unverschlüsselte Feld Aufschluss darüber gibt, wie die Daten mithilfe der festgelegten Schlüssel/Wert-Paare strukturiert werden.

Konfigurieren Sie diesen Server so, dass er JSON-Anfragen im folgenden Format akzeptiert:

{
  // Info that the aggregation services also need encoded in JSON
  // for use with AEAD. Line breaks added for readability.
  "shared_info": "{
     \"api\":\"attribution-reporting\",
     \"attribution_destination\": \"android-app://com.advertiser.example.advertiser\",
     \"scheduled_report_time\":\"[timestamp in seconds]\",
     \"source_registration_time\": \"[timestamp in seconds]\",
     \"version\":\"[api version]\",
     \"report_id\":\"[UUID]\",
     \"reporting_origin\":\"https://reporter.example\" }",

  // In the current Developer Preview release, The "payload" and "key_id" fields
  // are not used because the platform does not yet encrypt aggregate reports.
  // Currently, the "debug_cleartext_payload" field holds unencrypted reports.
  "aggregation_service_payloads": [
    {
      "payload": "[base64 HPKE encrypted data readable only by the aggregation service]",
      "key_id": "[string identifying public key used to encrypt payload]",

      "debug_cleartext_payload": "[unencrypted payload]"
    },
  ],

  "source_debug_key": "[64 bit unsigned integer]",
  "trigger_debug_key": "[64 bit unsigned integer]"
}

Mit Debug-Schlüsseln erhalten Sie zusätzliche Informationen zu Ihren Attributionsberichten. Weitere Informationen zur Konfiguration

Android-Client einrichten

Die Client-App registriert Attributionsquellen und -trigger und aktiviert Berichte auf Ereignisebene und aggregierte Berichte erstellen. So bereiten Sie ein Android-Clientgerät oder einen Emulator für die Verwendung der Attribution Reporting API vor:

  1. Richten Sie Ihre Entwicklungsumgebung für die Privacy Sandbox auf Android ein.
  2. Installieren Sie ein System-Image auf einem unterstützten Gerät oder richten Sie einen Emulator ein, der die Privacy Sandbox auf Android unterstützt.
  3. Aktivieren Sie den Zugriff auf die Attribution Reporting API, indem Sie den folgenden ADB-Befehl ausführen. Die API ist standardmäßig deaktiviert.

    adb shell device_config put adservices ppapi_app_allow_list \"\*\"
  4. Wenn Sie die Attribution Reporting API lokal testen, z. B. Gerät, auf das Sie physisch Zugriff haben), führen Sie diesen Befehl aus, um Registrierung:

    adb shell device_config put adservices disable_measurement_enrollment_check "true"
  5. Schließen Sie die Berechtigung ACCESS_ADSERVICES_ATTRIBUTION in Ihr Android-Gerät ein. Manifestdatei und Werbedienstkonfiguration für Ihre App erstellen, um Attribution Reporting APIs verwenden:

    <uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_ADSERVICES_ATTRIBUTION" />
    
  6. Optional: Wenn du Debug-Berichte erhalten möchtest, füge die Parameter ACCESS_ADSERVICES_AD_ID-Berechtigung in deiner Android-Manifestdatei:

    <uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_ADSERVICES_AD_ID" />
    
  7. Verweisen Sie im <application>-Element von Ihr Manifest:

    <property android:name="android.adservices.AD_SERVICES_CONFIG"
              android:resource="@xml/ad_services_config" />
    
  8. Geben Sie die XML-Ressource für die Anzeigendienste an, auf die im Manifest verwiesen wird, z. B.: res/xml/ad_services_config.xml Weitere Informationen zu Berechtigungen für Werbedienste und SDK-Zugriffssteuerung

    <ad-services-config>
        <attribution allowAllToAccess="true" />
    </ad-services-config>
    

Anzeigenereignisse registrieren

Ihre App sollte Quellen und Conversions bei jedem Auftreten registrieren, damit sie korrekt erfasst werden. Die Klasse MeasurementManager bietet Methoden zum Registrieren von Ereignissen für Attributionsquellen und Conversion-Triggern.

Ereignis für Attributionsquelle registrieren

Wenn eine Anzeige angesehen oder angeklickt wird, ruft eine Publisher-App registerSource() auf Eine Attributionsquelle wird registriert, wie im Code-Snippet gezeigt.

Die Attribution Reporting API unterstützt folgende Arten von Attributionsquellen Events:

  • Klicks, die Sie in der Regel in einer Rückrufmethode ähnlich wie onClick() registrieren. Das entsprechende Triggerereignis tritt in der Regel kurz nach dem Klickereignis auf. Diese Art von Ereignis liefert weitere Informationen zum Nutzer Interaktion und ist daher eine gute Attributionsquelle, um hohe Priorität haben.
  • Ansichten, die Sie in der Regel in einer Rückrufmethode ähnlich wie onAdShown() registrieren. Das entsprechende Triggerereignis kann Stunden oder Tage nach dem Aufrufereignis auftreten.

Kotlin

companion object {
    private val CALLBACK_EXECUTOR = Executors.newCachedThreadPool()
}

val measurementManager = context.getSystemService(MeasurementManager::class.java)
var exampleClickEvent: InputEvent? = null

// Use the URI of the server-side endpoint that accepts attribution source
// registration.
val attributionSourceUri: Uri =
  Uri.parse("https://adtech.example/attribution_source?AD_TECH_PROVIDED_METADATA")

val future = CompletableFuture<Void>()

adView.setOnTouchListener(_: View?, event: MotionEvent?)) ->
    exampleClickEvent = event
    true
}

// Register Click Event
measurementManager.registerSource(
        attributionSourceUri,
        exampleClickEvent,
        CALLBACK_EXECUTOR,
        future::complete)

// Register View Event
measurementManager.registerSource(
        attributionSourceUri,
        null,
        CALLBACK_EXECUTOR,
        future::complete)

Java

private static final Executor CALLBACK_EXECUTOR = Executors.newCachedThreadPool();
private InputEvent exampleClickEvent;

MeasurementManager measurementManager =
        context.getSystemService(MeasurementManager.class);

// Use the URI of the server-side endpoint that accepts attribution source
// registration.
Uri attributionSourceUri =
Uri.parse("https://adtech.example/attribution_source?AD_TECH_PROVIDED_METADATA");

CompletableFuture<Void> future = new CompletableFuture<>();

adView.setOnTouchListener(v, event)) -> {
    exampleClickEvent = event;
    return true;
}

// Register Click Event
measurementManager.registerSource(attributionSourceUri, exampleClickEvent,
        CALLBACK_EXECUTOR, future::complete);

// Register View Event
measurementManager.registerSource(attributionSourceUri, null,
        CALLBACK_EXECUTOR, future::complete);

Nach der Registrierung gibt die API eine HTTP POST-Anfrage an den Dienstendpunkt aus. an die in attributionSourceUri angegebene Adresse gesendet. Die Leistung des Endpunkts Antwort enthält Werte für destination, source_event_id, expiry. source_priority.

Wenn die ursprüngliche Anzeigentechnologie Quellregistrierungen freigeben möchte, kann der URI der ursprünglichen Attributionsquelle Weiterleitungen zu anderen Anzeigentechnologie-Endpunkten enthalten. Beschränkungen Regeln für die Weiterleitungen werden in der technischen Vorschlags.

Daisy-Chain-Weiterleitungen für registerSource und registerTrigger werden jetzt unterstützt. Zusätzlich zum Registrierungsheader kann der API-Nutzer jetzt eine HTTP-Weiterleitung als Serverantwort mit einem Statuscode 302 und einem „Location“-Header mit der nächsten URL bereitstellen, die für eine weitere Registrierung aufgerufen werden soll.

Nur das Feld „destination“, das beim allerersten Besuch angegeben wird, wird in der Daisy-Chain verwendet. Für die Anzahl der Besuche gilt dasselbe Limit wie für die „Attribution-Reporting-Weiterleitung“ Header. Diese Weiterleitung wird zusätzlich zum mit der vorhandenen „Attribution-Reporting-Weiterleitung“ und wenn beides möglich ist, vorhanden, „Attribution-Reporting-Weiterleitung“ bevorzugt werden.

Conversion-Triggerereignis registrieren

Rufen Sie in Ihrer App registerTrigger() auf, um ein Conversion-Triggerereignis zu registrieren:

Kotlin

companion object {
    private val CALLBACK_EXECUTOR = Executors.newCachedThreadPool()
}

val measurementManager = context.getSystemService(MeasurementManager::class.java)

// Use the URI of the server-side endpoint that accepts trigger registration.
val attributionTriggerUri: Uri =
    Uri.parse("https://adtech.example/trigger?AD_TECH_PROVIDED_METADATA")

val future = CompletableFuture<Void>()

// Register trigger (conversion)
measurementManager.registerTrigger(
        attributionTriggerUri,
        CALLBACK_EXECUTOR,
        future::complete)

Java

private static final Executor CALLBACK_EXECUTOR = Executors.newCachedThreadPool();

MeasurementManager measurementManager =
        context.getSystemService(MeasurementManager.class);

// Use the URI of the server-side endpoint that accepts trigger registration.
Uri attributionTriggerUri =
        Uri.parse("https://adtech.example/trigger?AD_TECH_PROVIDED_METADATA");

CompletableFuture<Void> future = new CompletableFuture<>();

// Register trigger (conversion)
measurementManager.registerTrigger(
        attributionTriggerUri,
        CALLBACK_EXECUTOR,
        future::complete)

Nach der Registrierung sendet die API eine HTTP-POST-Anfrage an den Dienstendpunkt an der von attributionTriggerUri angegebenen Adresse. Die Die Antwort des Endpunkts enthält Werte für Ereignisberichte und aggregierte Berichte.

Wenn die ursprüngliche Anzeigentechnologieplattform die Freigabe von Triggerregistrierungen zulässt, kann der URI Weiterleitungen zu URIs enthalten, die zu anderen Anzeigentechnologieplattformen gehören. Die für die Weiterleitungen geltenden Einschränkungen und Regeln sind im technischen Vorschlag aufgeführt.

App- und Web-Messungen registrieren

Wenn sowohl eine App als auch ein Browser eine Rolle bei der Nutzerinteraktion von der Quelle bis zum Trigger spielen, gibt es bei der Registrierung von Anzeigenereignissen kleine Unterschiede. Wenn ein Nutzer eine Anzeige in einer App sieht und für eine Conversion an einen Browser weitergeleitet wird, die Quelle von der App registriert wird, und die Conversion durch den Webbrowser. Wenn ein Nutzer beispielsweise in einem Webbrowser beginnt und zur Conversion zu einer App weitergeleitet wird, wird die Quelle vom Browser und die Conversion von der App erfasst.

Da es Unterschiede bei der Organisation von Anzeigentechnologien im Web und auf der Android haben wir neue APIs hinzugefügt, um Quellen und Trigger zu registrieren, im Browser platzieren. Der Hauptunterschied zwischen diesen APIs und den entsprechenden appbasierten APIs besteht darin, dass wir davon ausgehen, dass der Browser den Weiterleitungen folgt, alle browserspezifischen Filter anwendet und die gültigen Registrierungen an die Plattform weitergibt, indem registerWebSource() oder registerWebTrigger() aufgerufen wird.

Das folgende Code-Snippet zeigt ein Beispiel für den API-Aufruf, mit dem der Browser registriert eine Attributionsquelle, bevor der Nutzer zu einer App weitergeleitet wird:

Kotlin

companion object {
    private val CALLBACK_EXECUTOR = Executors.newCachedThreadPool()
}

val measurementManager =
        context.getSystemService(MeasurementManager::class.java)
var exampleClickEvent: InputEvent? = null

// Use the URIs of the server-side endpoints that accept attribution source
// registration.
val sourceParam1 = WebSourceParams.Builder(Uri.parse(
        "https://adtech1.example/attribution_source?AD_TECH_PROVIDED_METADATA"))
// True, if debugging is allowed for the ad tech.
    .setDebugKeyAllowed(true)
    .build()

val sourceParam2 = WebSourceParams.Builder(Uri.parse(
        "https://adtech2.example/attribution_source?AD_TECH_PROVIDED_METADATA"))
    .setDebugKeyAllowed(false)
    .build()

val sourceParam3 = WebSourceParams.Builder(Uri.parse(
        "https://adtech3.example/attribution_source?AD_TECH_PROVIDED_METADATA"))
    .build()

val sourceParams = Arrays.asList(sourceParam1, sourceParam2, sourceParam3)
val publisherOrigin = Uri.parse("https://publisher.example")
val appDestination = Uri.parse("android-app://com.example.store")
val webDestination = Uri.parse("https://example.com")

val future = CompletableFuture<Void>()

adView.setOnTouchListener {_: View?, event: MotionEvent? ->
    exampleClickEvent = event
    true
}
val clickRegistrationRequest = WebSourceRegistrationRequest.Builder(
          sourceParams,
          publisherOrigin)
      .setAppDestination(appDestination)
      .setWebDestination(webDestination)
      .setInputEvent(event)
      .build()
val viewRegistrationRequest = WebSourceRegistrationRequest.Builder(
          sourceParams,
          publisherOrigin)
      .setAppDestination(appDestination)
      .setWebDestination(webDestination)
      .setInputEvent(null)
      .build()

// Register a web source for a click event.
measurementManager.registerWebSource(
        clickRegistrationRequest,
        CALLBACK_EXECUTOR,
        future::complete)

// Register a web source for a view event.
measurementManager.registerWebSource(
        viewRegistrationRequest,
        CALLBACK_EXECUTOR,
        future::complete)

Java

private static final Executor CALLBACK_EXECUTOR =
        Executors.newCachedThreadPool();
private InputEvent exampleClickEvent;

MeasurementManager measurementManager =
        context.getSystemService(MeasurementManager.class);

// Use the URIs of the server-side endpoints that accept attribution source
// registration.
WebSourceParams sourceParam1 = WebSourceParams.Builder(Uri.parse(
        "https://adtech1.example/attribution_source?AD_TECH_PROVIDED_METADATA"))
    // True, if debugging is allowed for the ad tech.
    .setDebugKeyAllowed(true)
    .build();

WebSourceParams sourceParam2 = WebSourceParams.Builder(Uri.parse(
        "https://adtech2.example/attribution_source?AD_TECH_PROVIDED_METADATA"))
    .setDebugKeyAllowed(false)
    .build();

WebSourceParams sourceParam3 = WebSourceParams.Builder(Uri.parse(
        "https://adtech3.example/attribution_source?AD_TECH_PROVIDED_METADATA"))
    .build();

List<WebSourceParams> sourceParams =
        Arrays.asList(sourceParam1, sourceParam2, sourceParam3);
Uri publisherOrigin = Uri.parse("https://publisher.example");
Uri appDestination = Uri.parse("android-app://com.example.store");
Uri webDestination = Uri.parse("https://example.com");

CompletableFuture<Void> future = new CompletableFuture<>();

adView.setOnTouchListener(v, event) -> {
    exampleClickEvent = event;
    return true;
}

WebSourceRegistrationRequest clickRegistrationRequest =
        new WebSourceRegistrationRequest.Builder(sourceParams, publisherOrigin)
    .setAppDestination(appDestination)
    .setWebDestination(webDestination)
    .setInputEvent(event)
    .build();
WebSourceRegistrationRequest viewRegistrationRequest =
        new WebSourceRegistrationRequest.Builder(sourceParams, publisherOrigin)
    .setAppDestination(appDestination)
    .setWebDestination(webDestination)
    .setInputEvent(null)
    .build();

// Register a web source for a click event.
measurementManager.registerWebSource(clickRegistrationRequest,
        CALLBACK_EXECUTOR, future::complete);

// Register a web source for a view event.
measurementManager.registerWebSource(viewRegistrationRequest,
        CALLBACK_EXECUTOR, future::complete);

Das folgende Code-Snippet zeigt ein Beispiel für den API-Aufruf, den der Browser ausführt, um eine Conversion zu erfassen, nachdem der Nutzer von der App weitergeleitet wurde:

Kotlin

companion object {
    private val CALLBACK_EXECUTOR = Executors.newCachedThreadPool()
}

val measurementManager = context.getSystemService(MeasurementManager::class.java)

// Use the URIs of the server-side endpoints that accept trigger registration.
val triggerParam1 = WebTriggerParams.Builder(Uri.parse(
        "https://adtech1.example/trigger?AD_TECH_PROVIDED_METADATA"))
    // True, if debugging is allowed for the ad tech.
    .setDebugKeyAllowed(true)
    .build()

val triggerParam2 = WebTriggerParams.Builder(Uri.parse(
        "https://adtech2.example/trigger?AD_TECH_PROVIDED_METADATA"))
    .setDebugKeyAllowed(false)
    .build()

val triggerParams = Arrays.asList(triggerParam1, triggerParam2)
val advertiserOrigin = Uri.parse("https://advertiser.example")

val future = CompletableFuture<Void>()

val triggerRegistrationRequest = WebTriggerRegistrationRequest.Builder(
        triggerParams,
        advertiserOrigin)
    .build()

// Register the web trigger (conversion).
measurementManager.registerWebTrigger(
    triggerRegistrationRequest,
    CALLBACK_EXECUTOR,
    future::complete)

Java

private static final Executor CALLBACK_EXECUTOR =
        Executors.newCachedThreadPool();

MeasurementManager measurementManager =
        context.getSystemService(MeasurementManager.class);

// Use the URIs of the server-side endpoints that accept trigger registration.
WebTriggerParams triggerParam1 = WebTriggerParams.Builder(Uri.parse(
        "https://adtech1.example/trigger?AD_TECH_PROVIDED_METADATA"))
    // True, if debugging is allowed for the ad tech.
    .setDebugKeyAllowed(true)
    .build();

WebTriggerParams triggerParam2 = WebTriggerParams.Builder(Uri.parse(
        "https://adtech2.example/trigger?AD_TECH_PROVIDED_METADATA"))
    .setDebugKeyAllowed(false)
    .build();

List<WebTriggerParams> triggerParams =
        Arrays.asList(triggerParam1, triggerParam2);
Uri advertiserOrigin = Uri.parse("https://advertiser.example");

CompletableFuture<Void> future = new CompletableFuture<>();

WebTriggerRegistrationRequest triggerRegistrationRequest =
        new WebTriggerRegistrationRequest.Builder(
            triggerParams, advertiserOrigin)
    .build();

// Register the web trigger (conversion).
measurementManager.registerWebTrigger( triggerRegistrationRequest,
        CALLBACK_EXECUTOR, future::complete);

Rauschen zum Schutz der Privatsphäre hinzufügen

Berichte auf Ereignisebene enthalten Daten zu Ziel, Attributionsquellen-ID und Trigger. Sie werden im unverschlüsselten Originalformat an die Berichterstellung gesendet Ursprung. Zum Schutz der Privatsphäre der Nutzer kann Rauschen hinzugefügt werden, um die Identifizierung einzelner Nutzer zu erschweren. Berichte mit Rauschen auf Ereignisebene werden gemäß dem Differential Privacy-Konzept generiert und gesendet. Das sind die Standardwerte für den Prozentsatz des Rauschens für verschiedene Szenarien:

Quelltyp

Wert für Quellziel

Wahrscheinlichkeit des verrauschten Berichts pro Quellenregistrierung

Ansehen

App oder Web

0,0000025

Ansehen

Apps und Web

0,0000042

Klick

App oder Web

0,0024263

Klick

Apps und Web

0,0170218

Bei der App-zu-Web-Attributionsmessung, bei der Quellen sowohl zu App- als auch zu Webzielen führen können, können Sie in Berichten auf Ereignisebene angeben, ob der Trigger in der App oder im Web ausgelöst wurde. Als Ausgleich für diese zusätzlichen Details Die generierten Berichte mit Rauten sind etwa das 7-Fache für Klicks und das ~1,7-Fache für Aufrufe.

Bei einigen Anzeigentechnologien ist es nicht erforderlich, in Berichten auf Ereignisebene anzugeben, ob der Trigger in der App oder auf der Website ausgelöst wurde. Anzeigentechnologie-Anbieter können die coarse_event_report_destinations unter der Attribution-Reporting-Register-Source-Header, um Bildrauschen zu reduzieren. Wenn eine Quelle mit dem angegebenen Feld coarse_event_report_destinations die Attribution erhält, enthält der resultierende Bericht sowohl App- als auch Webziele, ohne Unterscheidung, wo der tatsächliche Trigger ausgelöst wurde.

In den folgenden Beispielen klickt ein Nutzer auf eine Anzeige und diese Quelle ist bei der API registriert. Der Nutzer führt dann sowohl in der App des Werbetreibenden als auch auf der Website des Werbetreibenden eine Conversion aus. Beide Conversions werden als Trigger registriert und dem ursprünglichen Klick zugeordnet.

HTTP-Header für die Registrierung einer klickbasierten Quelle:

Attribution-Reporting-Register-Source: {
    "destination": "android-app://com.advertiser.example",
    "web_destination": "https://advertiser.com",
    "source_event_id": "234",
    "expiry": "60000",
    "priority": "5",
    // Ad tech opts out of receiving app-web destination distinction
    // in event report, avoids additional noise
    "coarse_event_report_destinations": "true"
}

In der App mit dem Paketnamen com.advertiser.example wird ein Trigger registriert:

Attribution-Reporting-Register-Trigger: {
    "event_trigger_data": [{
    "trigger_data": "1",
    "priority": "1"
    }],
}

Ein Trigger wird von einem Browser der Website mit der Domain eTLD+1 registriert https://advertiser.com:

Attribution-Reporting-Register-Trigger: {
    "event_trigger_data": [{
    "trigger_data": "2",
    "priority": "2"
    }],
}

Die resultierenden Berichte auf Ereignisebene werden generiert. Unter der Annahme, dass beide Trigger werden die folgenden Berichte auf Ereignisebene generiert:

  {
    "attribution_destination": ["android-app://com.advertiser.example,https://advertiser.com"],
    "scheduled_report_time": "800176400",
    "source_event_id": "53234",
    "trigger_data": "1",
    // Can be "event" if source were registered by user viewing the ad
    "source_type": "navigation",
    // Would be 0.0170218 without coarse_event_report_destinations as true in the source
    "randomized_trigger_rate": 0.0024263
  }

Berichte erstellen und bereitstellen

Die Attribution Reporting API sendet Berichte an die Endpunkte auf Ihrem Server, Berichte auf Ereignisebene akzeptieren und aggregierbare Berichte

Berichtsjobs erzwingen

Nachdem Sie ein Attributionsquellenereignis registriert oder ein Triggerereignis registriert haben, das System die Ausführung des Berichtsjobs plant. Standardmäßig wird dieser Job alle vier Stunden. Zu Testzwecken können Sie die Berichtsjobs erzwingen oder die Intervalle zwischen den Jobs verkürzen.

Erzwingen, dass der Attributionsjob ausgeführt wird:

adb shell cmd jobscheduler run -f com.google.android.adservices.api 5

Erzwingen, dass der Berichterstellungsjob auf Ereignisebene ausgeführt wird:

adb shell cmd jobscheduler run -f com.google.android.adservices.api 3

So erzwingen Sie die Ausführung eines aggregierbaren Berichtsjobs:

adb shell cmd jobscheduler run -f com.google.android.adservices.api 7

In der Ausgabe von logcat sehen Sie, wann die Jobs ausgeführt wurden. Es sollte so aussehen: etwa so aussehen:

JobScheduler: executeRunCommand(): com.google.android.adservices.api/0 5 s=false f=true

Zustellung von Berichten erzwingen

Auch wenn der Berichtsjob erzwungen wird, sendet das System Berichte gemäß den geplante Übermittlungszeiten, die zwischen wenigen Stunden und mehreren Tagen liegen. Zu Testzwecken können Sie das Gerätesystem nach den geplanten Verzögerungen liegen muss, um die Zustellung des Berichts zu starten.

Berichte auf dem Server prüfen

Überprüfen Sie die Zustellung, nachdem die Berichte gesendet wurden. Überprüfen Sie dazu gegebenenfalls die erhaltenen Berichte. z. B. den Serververlauf oder Ihr benutzerdefiniertes System.

Zusammengefassten Bericht decodieren

Wenn Sie einen zusammengefassten Bericht erhalten, enthält das Feld debug_cleartext_payload eine unverschlüsselte Version des zusammengefassten Berichts. Diese Version Ihres unverschlüsselt ist, muss er noch decodiert werden.

Im Folgenden findest du ein Beispiel für die Decodierung des Inhalts der debug_cleartext_payload in zwei Schritten: im ersten wird die Base64-Decodierung und im zweiten mit CBOR -Decodierung.

String base64DebugPayload  = "omRkYXRhgqJldmFsdWVEAAAGgGZidWNrZXRQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAKhaJldmFsdWVEAACAAGZidWNrZXRQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAFWWlvcGVyYXRpb25paGlzdG9ncmFt";
byte[] cborEncoded = Base64.getDecoder().decode(base64DebugPayload);

// CbodDecoder comes from this library https://github.com/c-rack/cbor-java
final List<DataItem> dataItems = new CborDecoder(new ByteArrayInputStream(cborEncoded)).decode();

// In here you can see the contents, but the value will be something like:
// Data items: [{ data: [{ value: co.nstant.in.cbor.model.ByteString@a8b5c07a,
//   bucket: co.nstant.in.cbor.model.ByteString@f812097d },
//   { value: co.nstant.in.cbor.model.ByteString@a8b5dfc0,
//   bucket: co.nstant.in.cbor.model.ByteString@f8120934 }], operation: histogram }]
Log.d("Data items : " + dataItems);

// In order to see the value for bucket and value, you can traverse the data
// and get their values, something like this:
final Map payload = (Map) dataItems.get(0);
final Array payloadArray = (Array) payload.get(new UnicodeString("data"));

payloadArray.getDataItems().forEach(i -> {
    BigInteger value = new BigInteger(((ByteString) ((Map)i).get(new UnicodeString("value"))).getBytes());
    BigInteger bucket = new BigInteger(((ByteString) ((Map)i).get(new UnicodeString("bucket"))).getBytes());
    Log.d("value : " + value + " ;bucket : " + bucket);
});

Test

Für einen leichteren Einstieg in die Attribution Reporting API können Sie die MeasurementSampleApp-Projekt auf GitHub. In dieser Beispielanwendung wird die Registrierung von Attributionsquellen und Triggern veranschaulicht.

Berücksichtigen Sie für Serverendpunkte die folgenden Referenzressourcen oder Ihre benutzerdefinierten Lösung:

  • MeasurementAdTechServerSpec enthält OpenAPI-Dienstdefinitionen. die auf einer unterstützten simulierten oder auf Mikrodienstplattform bereitgestellt werden kann.
  • MeasurementAdTechServer enthält eine Referenzimplementierung eines simulierten basierend auf der Spring Boot-Anwendung für Google App Engine.

Vorbereitung

Stellen Sie Mock-APIs auf Remoteendpunkten bereit, auf die über Ihr Testgerät oder Ihren Emulator zugegriffen werden kann. Für die Tests können Sie die Beispielprojekte MeasurementAdTechServerSpec und MeasurementAdTechServer verwenden.

Zu testende Funktionalität

Geplante Funktionen

Flexible Konfiguration auf Ereignisebene

Die Standardkonfiguration für Berichte auf Ereignisebene wird für den Beginn von Nutzwerttests empfohlen, ist aber möglicherweise nicht für alle Anwendungsfälle ideal. Die Zuordnung Die Reporting API unterstützt optionale, flexiblere Konfigurationen, sodass Anzeigen mehr Kontrolle über die Struktur ihrer Berichte auf Ereignisebene den Nutzen der Daten maximieren können. Durch diese zusätzliche Flexibilität werden in zwei Phasen in die Attribution Reporting API eingeführt:

  • Phase 1: Flexible Konfiguration auf Ereignisebene in Lite Teilmenge der Phase 2.
  • Phase 2: Vollständige Version der flexiblen Konfiguration auf Ereignisebene.

Phase 1: Lite-flexible Ereignisebene

Wir fügen die folgenden beiden optionalen Parameter Attribution-Reporting-Register-Source:

  • max_event_level_reports
  • event_report_windows
{
  ...
  // Optional. This is a parameter that acts across all trigger types for the
  // lifetime of this source. It restricts the total number of event-level
  // reports that this source can generate. After this maximum is hit, the
  // source is no longer capable of producing any new data. The use of
  // priority in the trigger attribution algorithm in the case of multiple
  // attributable triggers remains unchanged. Defaults to 3 for navigation
  // sources and 1 for event sources
  "max_event_level_reports": <int>,

  // Optional. Represents a series of time windows, starting at 0. Reports
  // for this source will be delivered an hour after the end of each window.
  // Time is encoded as seconds after source registration. If
  // event_report_windows is omitted, will use the default windows. This
  // field is mutually exclusive with the existing `event_report_window` field.
  // // End time is exclusive.
  "event_report_windows": {
    "start_time": <int>,
    "end_times": [<int>, ...]
  }
}

Beispiel für eine benutzerdefinierte Konfiguration

Diese Beispielkonfiguration unterstützt einen Entwickler, der Berichte in früheren Berichtszeiträumen erhalten möchte.

{
  ...
  "max_event_level_reports": 2,
  "event_report_windows": {
    "end_times": [7200, 43200, 86400] // 2 hours, 12 hours, 1 day in seconds
  }
}

Phase 2: Vollständig flexible Ereignisebene

Zusätzlich zu den Parametern, die in Phase 1 hinzugefügt wurden, fügen wir ein zusätzlichen optionalen Parameter trigger_specs zu den JSON-Daten in Attribution-Reporting-Register-Source.

{
  // A trigger spec is a set of matching criteria, along with a scheme to
  // generate bucketized output based on accumulated values across multiple
  // triggers within the specified event_report_window. There will be a limit on
  // the number of specs possible to define for a source.
  "trigger_specs": [{
    // This spec will only apply to registrations that set one of the given
    // trigger data values (non-negative integers) in the list.
    // trigger_data will still appear in the event-level report.
    "trigger_data": [<int>, ...]

    // Represents a series of time windows, starting at the source registration
    // time. Reports for this spec will be delivered an hour after the end of
    // each window. Time is encoded as seconds after source registration.
    // end_times must consist of strictly increasing positive integers.
    //
    // Note: specs with identical trigger_data cannot have overlapping windows;
    // this ensures that triggers match at most one spec. If
    // event_report_windows is omitted, will use the "event_report_window" or
    // "event_report_windows" field specified at the global level for the source
    // (or the default windows if none are specified). End time is exclusive.
    "event_report_windows": {
      "start_time": <int>,
      "end_times": [<int>, ...],
    }

    // Represents an operator that summarizes the triggers within a window
    // count: number of triggers attributed within a window
    // value_sum: sum of the value of triggers within a window
    // The summary is reported as an index into a bucketization scheme. Defaults
    // to "count"
    "summary_window_operator": <one of "count" or "value_sum">,

    // Represents a bucketization of the integers from [0, MAX_INT], encoded as
    // a list of integers where new buckets begin (excluding 0 which is
    // implicitly included).
    // It must consist of strictly increasing positive integers.
    //
    // e.g. [5, 10, 100] encodes the following ranges:
    // [[0, 4], [5, 9], [10, 99], [100, MAX_INT]]
    //
    // At the end of each reporting window, triggers will be summarized into an
    // integer which slots into one of these ranges. Reports will be sent for
    // every new range boundary that is crossed. Reports will never be sent for
    // the range that includes 0, as every source is initialized in this range.
    //
    // If omitted, then represents a trivial mapping
    // [1, 2, ... , MAX_INT]
    // With MAX_INT being the maximum int value defined by the browser.
    "summary_buckets": [<bucket start>, ...]
  }, {
    // Next trigger_spec
  } ...],

  // See description in phase 1.
  "max_event_level_reports": <int>
  // See description in phase 1.
  "event_report_windows": {
    "start_time": <int>,
    "end_times": [<int>, ...]
  }
}

Mit dieser Konfiguration wird der Ausgabebereich der Berichte auf Ereignisebene vollständig angegeben. pro Quellenregistrierung. Für jede Triggerspezifikation werden folgende Angaben gemacht:

  • Eine Reihe übereinstimmender Kriterien:
    • Für welche spezifischen Triggerdaten diese Spezifikation gilt. Diese Quelle kann nur mit Triggern abgeglichen werden, die einen der angegebenen trigger_data-Werte in trigger_specs haben. Wenn der Trigger also mit dieser Quelle übereinstimmt, sein trigger_data aber nicht zu den Werten in der Konfiguration der Quelle gehört, wird er ignoriert.
    • Wenn ein bestimmter Trigger dieser Spezifikation entspricht (mithilfe von event_report_windows. Hinweis: Der Trigger kann weiterhin zugeordnet werden. mit einer Quelle für aggregierte Berichte, obwohl die beiden erfolglos waren. Kriterien zu erfüllen.
  • Ein spezieller Algorithmus zum Zusammenfassen und Kategorisieren aller Trigger innerhalb eines Attributionsfensters. So können Sie für Trigger einen value-Parameter angeben, der für eine bestimmte Spezifikation summiert, aber als Bucket-Wert erfasst wird.

Trigger unterstützen auch das Hinzufügen eines optionalen Wertparameters im Wörterbücher in event_trigger_data.

{
  "event_trigger_data": [
    {
      "trigger_data": "2",
      "value": 100,  // Defaults to 1
      "filters": ...
    },
    ...
  ]
}

Jede Triggerregistrierung stimmt mit höchstens einer Triggerspezifikation und einem Trigger-Update überein zugehörigen Zusammenfassungswerts angezeigt. Auf übergeordneter Ebene werden wir zum Zeitpunkt der Auslösung Folgendes tun:

  • Wenden Sie globale Attributionsfilter an.
  • Bewerten Sie für jede Triggerspezifikation die event_trigger_data in der Spezifikation, um mithilfe der event_reporting_window der Spezifikation eine Übereinstimmung zu finden. event_reporting_windows auf oberster Ebene dient als Standardwert, falls eine Triggerspezifikation das fehlende untergeordnete Feld event_report_windows ist.
  • Die erste übereinstimmende Spezifikation wird für die Attribution ausgewählt und der Zusammenfassungswert ist um value erhöht.

Wenn der event_report_window für eine Spezifikation abgeschlossen ist, ordnen wir den Wert der Zusammenfassung einem Bucket zu und senden für jedes Increment im Zusammenfassungs-Bucket, das durch zugeordnete Triggerwerte verursacht wurde, einen Bericht auf Ereignisebene. Die Berichte enthalten eine zusätzliches Feld, trigger_summary_bucket.

{
  ...
  "trigger_summary_bucket": [<bucket start>, <bucket end>],
}

Konfigurationen, die der aktuellen Version entsprechen

Im Folgenden sehen Sie die äquivalenten Konfigurationen für das aktuelle API-Ereignis und Navigationsquellen. Dies gilt insbesondere für Navigationsquellen. zeigt, warum die Rauschpegel im Verhältnis zu den Ereignisquellen so hoch sind, die gleichen Epsilon-Werte beibehalten: Navigationsquellen haben eine viel größere Ausgabe Leerzeichen.

Es ist möglich, dass es mehrere äquivalente Konfigurationen gibt, da einige Parameter als Standard festgelegt oder entfernt werden können.

Äquivalente Ereignisquellen
// Note: most of the fields here are not required to be explicitly listed.
// Here we list them explicitly just for clarity.
{
  "trigger_specs": [
  {
    "trigger_data": [0, 1],
    "event_report_windows": {
      "end_times": [<30 days>]
    },
    "summary_window_operator": "count",
    "summary_buckets": [1],
  }],
  "max_event_level_reports": 1,
  ...
  // expiry must be greater than or equal to the last element of the end_times
  "expiry": <30 days>,
}
Gleichwertige Navigationsquellen
// Note: most of the fields here are not required to be explicitly listed.
// Here we list them explicitly just for clarity.
{
  "trigger_specs": [
  {
    "trigger_data": [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7],
    "event_report_windows": {
      "end_times": [<2 days>, <7 days>, <30 days>]
    },
    "summary_window_operator": "count",
    "summary_buckets": [1, 2, 3],
  }],
  "max_event_level_reports": 3,
  ...
  // expiry must be greater than or equal to the last element of the end_times
  "expiry": <30 days>,
}

Beispiele für benutzerdefinierte Konfigurationen

Im Folgenden finden Sie einige zusätzliche Konfigurationen, die nicht zu den Standardeinstellungen gehören. Bei allen diesen Beispielen müssen Entwickler Kompromisse eingehen:

  • Eine Dimension der Standardkonfiguration (Anzahl der Trigger, Kardinalität der Triggerdaten, Anzahl der Zeitfenster) reduzieren, um eine andere zu erhöhen und so den Rauschpegel beizubehalten
  • Reduzieren einer Dimension der Standardkonfiguration (#trigger, Triggerdaten) Kardinalität, #windows) zur Reduzierung des Rauschpegels.

Wertgruppen für Berichtstrigger festlegen

Diese Beispielkonfiguration unterstützt einen Entwickler, der den Wert optimieren möchte Daten für nur ein Berichtsfenster (z.B. 7 Tage) und weniger Berichte für weniger Lärm. In diesem Beispiel wird jeder Trigger, der trigger_data auf wenn ein anderer Wert als 0 nicht für die Attribution geeignet ist.

{
  "trigger_specs": [
  {
    "trigger_data": [0],
    "event_report_windows": {
      "end_times": [604800, 1209600] // 7 days, 14 days represented in seconds
    },
    "summary_window_operator": "value_sum",
    "summary_buckets": [5, 10, 100]
  }],
}

Auslöser können mit dem Feldsatz value registriert werden, die dann summiert und in Bucket gruppiert werden. Beispiel: Innerhalb von sieben Tagen nach der Quelle werden drei Trigger ausgelöst. Registrierungen mit den Werten 1, 3 und 4.

{ "event_trigger_data": [{"trigger_data": "0", "value": 1}] }
{ "event_trigger_data": [{"trigger_data": "0", "value": 3}] }
{ "event_trigger_data": [{"trigger_data": "0", "value": 4}] }

Die Werte werden summiert zu 8 und werden in den folgenden Berichten nach 7 Tagen + 1 Stunde:

// Report 1
{
  ...
  "trigger_summary_bucket": [5, 9]
}

In den folgenden sieben Tagen werden die folgenden Trigger registriert:

{ "event_trigger_data": [{"trigger_data": "0", "value": 50}] }
{ "event_trigger_data": [{"trigger_data": "0", "value": 45}] }

Die Werte ergeben zusammen 8 + 50 + 45 = 103. Das sind die Berichte, die nach 14 Tagen und 1 Stunde verfügbar sind:

// Report 2
{
  ...
  "trigger_summary_bucket": [10, 99]
},

// Report 3
{
  ...
  "trigger_summary_bucket": [100, MAX_INT]
}
Anzahl der Berichtstrigger

Dieses Beispiel zeigt, wie ein Entwickler eine Quelle konfigurieren kann, um die Anzahl der Trigger bis zu 10.

{
  "trigger_specs": [
  {
    "trigger_data": [0],
    "event_report_windows": {
      "end_times": [604800] // 7 days represented in seconds
    },
    // This field could be omitted to save bandwidth since the default is "count"
    "summary_window_operator": "count",
    "summary_buckets": [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
  }],
}

Zugeordnete Trigger, für die trigger_data auf 0 festgelegt ist, werden gezählt und auf 10 begrenzt. Der Triggerwert wird ignoriert, da summary_window_operator auf „Zählen“ festgelegt ist. Wenn vier Trigger registriert und der Quelle zugeordnet sind, sieht der Bericht wie hier:

// Report 1
{
  ...
  "trigger_summary_bucket": [1, 1]
}
// Report 2
{
  ...
  "trigger_summary_bucket": [2, 2]
}
// Report 3
{
  ...
  "trigger_summary_bucket": [3, 3]
}
// Report 4
{
  ...
  "trigger_summary_bucket": [4, 4]
}
Binär mit häufigeren Berichten

Diese Beispielkonfiguration unterstützt einen Entwickler, der wissen möchte, ob in den ersten 10 Tagen mindestens eine Conversion stattgefunden hat (unabhängig vom Wert), aber Berichte in kürzeren Intervallen als standardmäßig erhalten möchte. Auch hier gilt: In diesem Beispiel wird jeder Trigger, der trigger_data auf einen anderen Wert als 0 setzt, nicht für die Attribution geeignet. Daher wird dieser Anwendungsfall als binär bezeichnet.

{
  "trigger_specs": [
  {
    "trigger_data": [0],
    "event_report_windows": {
      // 1 day, 2 days, 3 days, 5 days, 7 days, 10 days represented in seconds
      "end_times": [86400, 172800, 259200, 432000, 604800, 864000]
    },
    // This field could be omitted to save bandwidth since the default is "count"
    "summary_window_operator": "count",
    "summary_buckets": [1]
  }],
}
Triggerspezifikationen von Quelle zu Quelle variieren
{
  "trigger_specs": [
  {
    "trigger_data": [0, 1, 2, 3],
    "event_report_windows": {
      "end_times": [172800, 604800, 2592000] // 2 days, 7 days, 30 days represented in seconds
    }
  }],
  "max_event_level_reports": 3
}
{
  "trigger_specs": [
  {
    "trigger_data": [4, 5, 6, 7],
    "event_report_windows": {
      "end_times": [172800, 604800, 2592000] // 2 days, 7 days, 30 days represented in seconds
    }
  }],
  "max_event_level_reports": 3
}

Wir möchten Entwickler dazu ermutigen, uns verschiedene Anwendungsfälle für diese API-Erweiterung zu nennen. Wir aktualisieren diese Erläuterung dann mit Beispielkonfigurationen für diese Anwendungsfälle.

Netzwerkübergreifende Attribution ohne Weiterleitungen

AdTech-Anbieter sollten Weiterleitungen verwenden, um mehrere Trigger für Attributionsquellen zu registrieren und eine netzwerkübergreifende Attribution durchzuführen. Diese Funktion unterstützt die netzwerkübergreifende Attribution, wenn Weiterleitungen nicht netzwerkübergreifend möglich sind. Weitere Informationen

Anzeigentechnologie-Anbieter können Konfigurationen in der Triggerregistrierungsantwort senden, die auf welche von anderen Anzeigentechnologien registrierten Quellen für die Generierung abgeleiteter Quellen Diese abgeleiteten Quellen werden dann für die Attribution verwendet. Zusammengefasste Berichte werden generiert, wenn der Trigger einer abgeleiteten Quelle zugeordnet wird. Die Erstellung von Ereignisberichten für abgeleitete Quellen wird nicht unterstützt.

Anbieter von Anzeigentechnologien können aus den aggregation_keys in ihren registrierten Quellen auswählen, die sie für Anbieter von Anzeigentechnologien freigeben möchten. Diese Schlüssel können im optionalen Feld shared_aggregation_keys unter dem Header Attribution-Reporting-Register-Source für die Quellenregistrierung deklariert werden:

"shared_aggregation_keys": ["[key name1]", "[key name2]"]

Abgeleitete Quellen werden basierend auf der Konfiguration unter dem Trigger generiert Registrierungsheader Attribution-Reporting-Register-Trigger:

  // Specifies the configuration based on which derived sources should be
  // generated. Those derived sources will be included for source matching at the
  // time of attribution. For example, if adtech2 is registering a trigger with an
  // attribution_config with source_network as adtech1, available sources
  // registered by adtech1 will be considered with additional filtering criteria
  // applied to that set as mentioned in the attribution_config. Derived
  // sources can have different values to priority, post_install_exclusivity_window
  // etc.

  "attribution_config": [
    {
      // Derived sources are created from this adtech's registered sources
      "source_network": "[original source's adtech enrollment ID]",
      //(optional) Filter sources whose priority falls in this range
      "source_priority_range": {
        "start": [priority filter lower bound],
        "end": [priority filter upper bound]
      },
      // (optional) Filter sources whose at least one of filter maps matches these
      // filters
      "source_filters": {
        "key name 1": ["key1 value 1"]
      },
      // (optional) Filter sources whose none of filter map matches these
      // filters
        "source_not_filters": {
          "key name 1": ["key1 value 1"]
        },
      // (optional) Apply this priority to the generated derived sources
      "priority": "[64 bit signed integer]",
      // (optional) The derived source will have expiry set as this or parent
      // source's, whichever is earlier
      "expiry": "[64 bit signed integer]",
      // (optional) set on the derived source
      "filter_data": {
        "key name 1": ["key1 value 1"]
      },
      // (optional) set on the derived source
      "post_install_exclusivity_window": "[64-bit unsigned integer]"
    }
  ]

Hier ist eine Version mit Beispielwerten:

  "attribution_config": [
    {
      "source_network": "adtech1-enrollment-id",
      "source_priority_range": {
        "start": 50,
        "end": 100
      },
      "source_filters": {
        "source_type": ["NAVIGATION"]
      },
      "source_not_filters": {
        "product_id": ["789"]
      },
      "priority": "30",
      "expiry": "78901",
      // (optional) set on the derived source
      "filter_data": {
        "product_id": ["1234"]
        },
      // (optional) set on the derived source
      "post_install_exclusivity_window": "7890"
    }
  ]

Es werden zwei neue optionale Felder hinzugefügt, um den Registrierungsheader auszulösen. Diese Felder Die ID des erfolgreichen Anzeigentechnologie-Anbieters wird in aggregierten Berichtsschlüsseln aktiviert:

  • x_network_bit_mapping: Registrierungs-ID zur Bit-Zuordnung der Anzeigentechnologie-ID
  • x_network_data: Offset (Linksverschiebung) für die erfolgreiche Anzeigentechnologie x_network_bit_mapping ODER-Vorgang mit dem Schlüsselelement für den Trigger
Beispiel:
"Attribution-Reporting-Register-Trigger": {
  "attribution_config": [...],
  "aggregatable_trigger_data": [
    {
     "key_piece": "0x400",
     "source_keys": ["campaignCounts"]
      "x_network_data" : {
        "key_offset" : 12 // [64 bit unsigned integer]
      }
    }
    
  ]
  
  "x_network_bit_mapping": {
   // This mapping is used to generate trigger key pieces with AdTech identifier
   // bits. eg. If AdTechA's sources wins the attribution then 0x1 here will be
   // OR'd with the trigger key pieces to generate the final key piece.
    "AdTechA-enrollment_id": "0x1", // Identifier bits in hex for A
    "AdTechB-enrollment_id": "0x2"  // Identifier bits in hex for B
  }
  
}

Hier ist die resultierende Berechnung des Trigger-Schlüsselelements beim Erstellen eines Berichts für die Quelle von AdTechB:

  • key_piece: 0x400 (010000000000)
  • key_offset: 12
  • enrollment_id-Wert von AdtechB: 2 (010) (von x_network_bit_mapping)
  • Trigger-Schlüssel für das Ergebnis: 0x400 | 0x2 << 12 = 0x2400

Beschränkungen

Eine Liste der in der Entwicklung befindlichen Funktionen für die SDK-Laufzeit finden Sie in den Versionshinweisen.

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