Wodurch unterscheidet sich die Machine-Learning-Modellierung von Google von anderen datenschutzorientierten Ansätzen?
Solange Nutzer die Drittanbieter-Cookies einer bestimmten Website akzeptieren, können sie auch nach ihrer Abschaffung von den Machine-Learning-Modellen als Datenquelle verwendet werden.
Bei Google-Display- und -Videokampagnen werden Kanal- und Placement-Daten von Mitbewerbern herangezogen, damit die Algorithmen genügend Informationen haben, um gute Ergebnisse zu erzielen.
Die Machine-Learning-Daten von Google können von Marketingteams aus den Plattformen exportiert werden, um Erkenntnisse daraus zu ziehen.
Die Modelle sind nicht auf Cookies und andere Kennungen angewiesen, da Google-Nutzer in der Regel angemeldet sind.
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Erläuterung: Wodurch unterscheidet sich die Machine-Learning-Modellierung von Google von anderen datenschutzorientierten Ansätzen?
Erläuterung: **Die Modelle sind nicht auf Cookies und andere Kennungen angewiesen, da Google-Nutzer in der Regel angemeldet sind.** Dieser Vorteil ergibt sich daraus, dass Google-Nutzer oft mit ihrem Google-Konto angemeldet sind, wodurch personalisierte Daten ohne die Notwendigkeit von Cookies oder Drittanbieter-Kennungen verwendet werden können. Dies ermöglicht eine datenschutzfreundlichere Datenverarbeitung, da die Identifikation und Analyse der Nutzer über ihre Anmeldedaten erfolgt, anstatt auf cookiesbasierten Tracking-Methoden zu beruhen.

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