经济观察网记者 高若瀛 当用户数据变得越来越难以追踪和不透明，为此头疼的除了品牌商、广告主，还有被夹在中间的APP开发商们。面对逐渐收紧的隐私保护条例，移动互联网广告还是门好生意么？
前不久，以色列广告归因和营销分析平台公司AppsFlyer，宣布联合英特尔推出了首个隐私云（Privacy Cloud），就显示出这些服务商们，被不断变化的行业环境激发的求生欲。
移动营销进入隐私时代
冲击整个移动广告行业的风波，肇始于2018年5月欧盟正式推出的GDPR条例，后者是面向于欧盟用户的数据保护法案。去年6月，美国加州推出了《加州消费者隐私保护法案》（CCPA）以及面向儿童的隐私保护法。
其中，动作最大、影像范围更广的当属苹果，其隐私政策调整也在iOS 14之后的版本中正式生效。今年1月，苹果CEO蒂姆•库克甚至抨击道：“如果我们生活中的一切都可以被汇总和出售，那么我们失去的就不仅仅是数据，我们失去的是做人的自由”。
事实上，在今年10月底，Facebook也作出调整，其设备层级的数据也不再向广告主公开，尽管数据会停留在第三方的归因平台中，但不会继续传播给广告主。
在AppsFlyer大中华区总经理王玮看来，所有这些隐私政策不能说是新规，但汇集在一起量变已经引起了质变，整个移动营销行业业已经进入隐私时代。
怎么理解这个变化？
以AppsFlyer为例，这家公司处在连接广告主和合广告平台的位置上。当用户在某个App看到广告或点击了广告，App里的SDK会收集到这次打开应用的事件，AppsFlyer会从广告平台收集这次所谓的广告交互数据。数据在整个过程中是流动的。
事实上，目前这个行业，不管是做归因、广告主出于对用户更深入的理解还是平台对用户数据做进一步优化，都是先从用户层级数据开始的。
而当前的隐私政策，像苹果iOS 14的隐私政策，就是在用户层级数据流动方面设置了门槛。
展开全文对于像AppsFlyer这样通过移动平台获取客户数据、为广告主投放广告提供决策依据的公司们，就不得不重新思考：隐私时代下，如何收集、传输和利用数据，如何看待数据的价值，以及如何颠覆性地应对时代给行业在短时间内带来的挑战。
“过去一年多，整个行业，包括广告主、广告平台和第三方，都在围绕变化做很多工作，我们想要做的就是，如果没有这种设备层级流动可以怎么办？”王玮介绍，此前苹果给出了SKAdNetwork的解决方案，不允许有设备层级的原始数据，但苹果会把这些数据汇总到一定维度发给广告主或者平台。
但在王玮看来，他们拿到的数据过于粗放，数据价值受到很大限制，根本上看，问题并没有得到很好解决。所以，iOS版块广告投放的优化，也在过去一年中基本上是处在暂停状态。
解法与疑惑
隐私保护和用户体验之间是无法调和的矛盾么？由此往后延伸，广告主和平台在用户层级分享数据，这是不是唯一的合作方式呢？
“实际上不一定。”王玮认为，不管是广告主还是广告平台，他们在绝大多数情况下都不需要知道单个用户的行为，相比个体行为，广告主更想知道这个平台带来的同等规模用户，比起另外一个平台，在效果上的差异。
这就是AppsFlye联合英特尔推出隐私云（Privacy Cloud）的逻辑起点：即在一个双方都信赖的平台上，接收两边发送来的原始数据，基于各自需要的数据分析维度，反馈汇总层级的数据，原始数据只停留在中间平台上。
这有点类似于数据净室（Data Clean Room）的概念，一个生活中的案例是公司借助第三方进行匿名的员工意见调查，公司可以拿到调研结果，但拿不到每个人填写的问卷。
实际上，AppsFlyer首席执行官奥伦•卡尼尔在接受媒体采访时曾表示，去年7月推出这种基于聚合度量的“以隐私为中心”的工具时，“遇到了来自整个生态系统的巨大阻力”。但今天，这种解决方案已成为公司95%客户的默认选择，“市场以一种激进方式改变了他们的想法。”
以Facebook为例，就被允许继续分享来自iPhone的用户级数据，只要这些数据是匿名和汇总的，而不是与特定的用户配置文件相关联。
王玮介绍，从长远看，传递进来的用户层级数据，也不一定是原始的，可能是加密过的，这样在用户隐私保护上会更加万无一失。
隐私云的战略设想很美好，但商业现实会按照这个路径演进下去么？
正如质疑者担心的那样，广告主和广告平台的原始数据，都掌握在第三方手中，用户的隐私安全或许得到了增强，但产业链中的利益相关方的不安全感可能也在放大。
尽管当前，AppsFlyer累计广告主客户已达数万家，占据全球约70%的市场份额，在中国主要服务有出海需求的广告主，这个份额占到约80%。
“我们要做的事情有一个大前提，就是大家要信任我们，愿意把数据给我们。”王玮说。
但商业合作的信任是一方面，要广告主和平台拿出核心数据，可能不单是信任能解决的事情。至少在移动营销领域，类似隐私云的商业模式还是新鲜事物。
当这些敏感数据被放到隐私云上，隐私云又如何做好保护和监管，可能是比传统业务模式下做数据分析，更为复杂和棘手的事情。也许，逻辑上讲得通的事情，还需要更为复杂精密的技术设计和制度性保障。