Google 正在“跟踪”你

本文深入探讨了Google如何在用户不知情的情况下收集大量个人信息,包括搜索历史、地理位置、购物习惯等,以及这些数据如何被用于精准广告投放。揭示了搜索引擎营销的暗面,以及Google在大数据时代的广告营销模式。

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作为全球第一大浏览器 Chrome,拥有 62% 的市场份额,在此情况下,具有如此庞大用户量的 Chrome 是否能保证了用户的隐私安全?万万没想到,用户早已被“出卖”。在本文中,一位来自业界的营销人士分享了 Google 背后的广告营销模式,揭露了大数据时代,用户的隐私早已在不知名的情况下被共享的现状。

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作者 | Patrick Berlinquette

译者 | 安翔

责编 | 屠敏

出品 | 优快云(ID:优快云News)

很多新闻工作者对亚马逊的 Alexa 以及 Google 的 Home 持悲观态度,他们常说:“这是一个连奥威尔都无法预测到的引狼入室行为。”

我们为了图方便而牺牲自己隐私的行为并非从使用虚拟助手开始的,这一点他们并没有提到。事实上,这样的行为始于 21 世纪初,当时人们为了通过 Google 产品看到更相关的广告而允许 Google 拥有他们的所有数据。

如今, Google 为我这样的营销人员提供了大量的个人数据,我们可以从中推断出比任何相机或者麦克风都多的用户信息。

此前,像我这样的营销人员并没有太多利用用户数据的机会。如今,Google 每秒钟的搜索次数为 4 万次,一天的搜索次数为 35 亿次,一年的搜索次数则高达 1.2 万亿次。

当你使用 Google 搜索时,你的查询请求将被转到数据中心,在该数据中心中,有多达 1 千台计算机协同工作,以检索结果并将其发回给你。整个过程通常不到 0.2 秒。

大多数人并不知道,这背后正在发生着一些非常快速和神秘的事情:一场拍卖正在进行。

只要你使用 Google,Google 就会为你构建一份“公民资料”。

互联网上的每一次搜索都包含关键字,广告商会付费给 Google 来争夺这些关键字排名。每个提供与你输入的关键字相关的产品的广告商都希望你能够点击他们的广告。

接着,就像卡通玩具按照正确的顺序回到主人投掷的灯光之前一样,广告会在你的自定义结果页面加载到屏幕上之前呈现。

通常,你在向下滚动之前看到的前四个搜索结果都是付费广告。如果你不知道这一点,那么你并不孤单。18-34 岁年龄段有超过 50% 的人都无法区分 Google 上的广告和有效的搜索结果。对于那些超过 35 岁的人来说,这个比例会逐渐增加。(为了最大限度地提高这一百分比,Google 一直在测试,以找到与有效搜索结果最佳融合的广告视觉效果。)

点击广告之后,你的信息会传递给搜索引擎营销人员,并将永久存储在  AdWords 帐户中,永远不会被删除。

如果你感觉搜索引擎非常美好,这里有一份关于 Google 了解你的所有信息的完整清单,以此来跟踪你,截至 2018 年 12 月:

  • 你的年龄

  • 你的收入

  • 你的性别

  • 你的父母身份

  • 你的婚恋状况

  • 你长期和短期的浏览历史记录

  • 你的设备(手机、平板电脑、台式机、电视)

  • 你的住址

  • 你孩子的年龄(幼儿、婴儿等)

  • 你在高中时的表现

  • 你拥有的学位

  • 你当天使用谷歌的总时间

  • 你最常说的语言

  • 你是否刚刚经历过重大的事件

  • 你的房屋所有权状态

  • 你使用的运营商类型

  • 你在谷歌搜索中输入的关键字

  • 你访问的网站的上下文和主题

  • 你购买的产品

  • 你浏览或者收藏的产品

  • 你的 Wi-Fi 类型

  • 你距离基站的距离

  • 你的应用安装历史记录

  • 你在特定应用上花费的时间

  • 你的操作系统

  • 你的电子邮件内容

  • 你在某些网站上花费的时间

  • 你是否搬家(例如,搬进新家)

  • 你是否正在在移动(例如,步行或者在火车上)

只要你使用 Google,Google 就会为你构建一份“公民资料”。该资料的内容有:

  • 你的语音搜索记录

  • 你的谷歌搜索记录

  • 你浏览或者点击过的广告

  • 你在去年去过的地方

  • 你保存的图片

  • 你发送的电子邮件

 

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用户早已被 Google “出卖”

 

在 2019 年,我们将接近实现搜索引擎营销的新纪元,即多设备跨越。假如这项技术得以实现,广告将无缝地跟踪搜索者,不仅跨渠道(例如,社交软件和和电子邮件),而且跨设备(例如,从移动设备到平板电脑,从笔记本电脑到电视再到桌面)。

例如,根据你的品牌忠诚度,你的电视在某些商业广告中会发出超频。此信号无法被人耳检测到,只能由附近的手机接收。如果耐克商业广告在你的电视上播放,然后你拿起手机然后在 Google 搜索“耐克鞋”,该广告将自动从电视转移到手机。太棒了!

尽管监视工作几乎渗透到了我们生活的各个方面,但公众对于真正发生的事情几乎一无所知。

营销人员非常清楚你是不是每天上班的人。他们会向你展示每日通勤者有兴趣购买的产品的广告,比如耳机、皮革笔记本电脑包和手帕。营销人员如何知道你是一个通勤者?很简单:你的手机 Ping 手机信号塔的频率。如果你的手机在反复 Ping 信号塔,营销人员可以得出结论:你处于一个快速移动的物体中,证明你每天都坐车。

在手机上搜索产品,然后走进实体店。按此顺序执行此操作,Google 可能会使用你手机的 GPS 数据来关联你的广告点击和店内购买。

为了向营销人员提供有关你的店内(离线)购买的更多详细信息,Google 已经获得(支付了数百万美元)万事达卡信用卡数据。该公司已承认通过“第三方合作伙伴关系” 可以获得约70%的美国信用卡和借记卡销售。

 

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搜索引擎营销的黑暗面

 

早在 2008 年 12 月,Hal Roberts -- 哈佛伯克曼克莱互联网与社会研究中心的研究员,认为 Google 的广告形同“灰色监视器”。Roberts 把 Google 形容为“集体智慧的系统”,提供给营销人员,以囤积和利用你的数据。

但与其他形式的监控不同,Google 无法用它来伤害你的肉体或者将你送进监狱。

Roberts 称 Google 的广告是灰色监控,那是因为其广告推销行为很难在个人层面上被发现。但是,他补充道,它已经在“在线创建社交话语中发挥着核心作用”。10 年后, Google 广告的推销行为将更难被发现。尽管监视工作几乎渗透到了我们生活的各个方面,但公众对于真正发生的事情几乎一无所知。

在 2019 年,我希望情况能够有所改变。

人们甚至把自己未曾向配偶和医生坦白的信息全盘告诉 Google。

我将通过本系列文章揭示我所知道的关于搜索引擎营销的黑暗面。我将用通俗的语言解释 Google 和 Google 广告如何“引导”以跟踪你的数据。其次,我将从内部人的角度揭露绝大多数公众不知道的事情:Google 广告如何被搜索引擎营销人员滥用,以及人们如何通过此平台进行交易。我将介绍 Google 尝试修复 Google 广告的内容。最后,我将向读者提供他们保护自己免受 Google 广告营销的技巧,包括如何从隐藏的广告商和那些装备游戏的搜索引擎营销人员那里收回他们的数据控制权。

如今,人们甚至把自己未曾向配偶和医生坦白的信息全盘告诉 Google。但是如果 Google 用户了解其背后的勾当,他们就不会对搜索引擎如此毫无戒心。对此,本文希望能帮助更多的用户认清大数据的现实状况。

原文:https://medium.com/s/story/the-complete-unauthorized-checklist-of-how-google-tracks-you-3c3abc10781d

作者简介:Patrick Berlinquette,纽约数字营销代理创始人,善于发现营销技术的黑色幽默。

本文为 优快云 翻译,如需转载,请注明来源出处。


 

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本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统,实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟,并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩,所有程序代码均通过系统性调试验证,保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块:基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段,开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块,通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面,建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路,解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践,可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念,控制核心与硬件接口分离架构便于功能扩展,具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发,例如集成视觉感知模块或优化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法和实验验证数据,特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明,便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)在微电网多目标优化调度中的应用展开研究,提出了一种改进的智能优化算法以解决微电网系统中经济性、环保性和能源效率等多重目标之间的权衡问题。通过引入非支配排序机制,NSDBO能够有效处理多目标优化中的帕累托前沿搜索,提升解的多样性和收敛性,并结合Matlab代码实现仿真验证,展示了该算法在微电网调度中的优越性能和实际可行性。研究涵盖了微电网典型结构建模、目标函数构建及约束条件处理,实现了对风、光、储能及传统机组的协同优化调度。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能优化算法应用的工程技术人员;熟悉优化算法与能源系统调度的高年级本科生亦可参考。; 使用场景及目标:①应用于微电网多目标优化调度问题的研究与仿真,如成本最小化、碳排放最低与供电可靠性最高之间的平衡;②为新型智能优化算法(如蜣螂优化算法及其改进版本)的设计与验证提供实践案例,推动其在能源系统中的推广应用;③服务于学术论文复现、课题研究或毕业设计中的算法对比与性能测试。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注NSDBO算法的核心实现步骤与微电网模型的构建逻辑,同时可对比其他多目标算法(如NSGA-II、MOPSO)以深入理解其优势与局限,进一步开展算法改进或应用场景拓展。
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