Construindo uma Plataforma de Gerenciamento de Dados Descentralizada (DMP) para Campanhas de Anúncios Interativos

Introdução

As plataformas de gerenciamento de dados (DMPs) (verifique CMP (Plataforma de dados do cliente) vs DMP) há muito tempo tem sido um componente crucial do ecossistema de publicidade digital, proporcionando aos anunciantes e editores uma visão valiosa do comportamento e preferências dos usuários. As DMPs tradicionais coletam, armazenam e analisam grandes quantidades de dados do usuário de várias fontes, permitindo a segmentação precisa do público e a otimização da campanha. No entanto, a natureza centralizada dessas plataformas levantou preocupações relacionadas à privacidade de dados, segurança e conformidade com regulamentos de proteção de dados como o GDPR e o CCPA.

Diante destes desafios, há uma necessidade crescente de uma abordagem descentralizada para o gerenciamento de dados que possa resolver esses problemas e, ao mesmo tempo, oferecer os benefícios da publicidade baseada em dados. As DMPs descentralizadas utilizam a tecnologia blockchain, armazenamento descentralizado e métodos de computação que preservam a privacidade para fornecer uma solução segura, transparente e compatível para o gerenciamento de dados do usuário em campanhas publicitárias interativas.

Neste artigo, exploraremos a arquitetura e os detalhes técnicos da implementação de uma DMP descentralizada projetada para um ecossistema que exibe anúncios interativos na forma de missões e recompensa os usuários com tokens ERC-20 e NFTs. Vamos nos aprofundar nos vários componentes que compõem a plataforma, como coleta de dados, armazenamento, privacidade e conformidade, segmentação de usuários, análise de dados e integração com outras plataformas de anúncios descentralizados, como Demand Side Platforms (DSPs) e Supply Side Platforms (SSPs). Também discutiremos o potencial de um mercado de dados onde os usuários podem manter o controle sobre seus dados e monetizá-los de maneira segura e transparente. Ao longo do artigo, forneceremos exemplos técnicos e trechos de código para ilustrar a implementação dos principais recursos e funcionalidades.

Coleta de dados

Foto de Mika Baumeister no Unsplash

Em uma DMP descentralizada, a coleta de dados envolve a obtenção de informações de várias fontes na cadeia e fora da cadeia, para construir uma compreensão abrangente do comportamento, preferências e interações do usuário com campanhas publicitárias. Abaixo, descrevemos os detalhes técnicos da coleta de dados de ambos os tipos de fontes.

Fontes de dados na cadeia

As fontes de dados na cadeia incluem posse de tokens, coleções de NFTs, transações e interações de contratos inteligentes na blockchain.

from web3 import Web3

# Conectar ao nó Ethereum
w3 = Web3(Web3.HTTPProvider('<URL_DO_SEU_NÓ_ETHEREUM>'))

# Obtenha o saldo do token do usuário (exemplo, ERC-20)
token_contract_address = '0x123...'  # Endereço do contrato do Token

token_contract_abi = [...]  # ABI do contrato do token
token_contract = w3.eth.contract(address=token_contract_address, abi=token_contract_abi)
user_address = '0xabc...'
balance = token_contract.functions.balanceOf(user_address).call()

# Obtenha o patrimônio NFT do usuário (exemplo, ERC-721)
nft_contract_address = '0x456...'  # Endereço do contrao NFT
nft_contract_abi = [...]  # ABI do contrato NFT
nft_contract = w3.eth.contract(address=nft_contract_address, abi=nft_contract_abi)
token_ids = [nft_contract.functions.tokenOfOwnerByIndex(user_address, i).call() for i in range(nft_contract.functions.balanceOf(user_address).call())]

Fontes de dados fora da cadeia

As fontes de dados fora da cadeia podem incluir informações demográficas do usuário, comportamento de navegação, informações do dispositivo e outros pontos de dados relevantes. Para acessar esses dados de maneira segura e confiável, podemos aproveitar oráculos descentralizados como a Chainlink.

Exemplo de um contrato Solidity usando a Chainlink para buscar dados fora da cadeia:

pragma solidity ^0.8.0;

import "@chainlink/contracts/src/v0.8/ChainlinkClient.sol";

contract UserDataOracle is ChainlinkClient {
   string public userData;

   address private oracle;
   bytes32 private jobId;
   uint256 private fee;

   event UserDataUpdated(string data);

   constructor(address _oracle, bytes32 _jobId, uint256 _fee) {
       setPublicChainlinkToken();
       oracle = _oracle;
       jobId = _jobId;
       fee = _fee;
   }

   function requestUserData() public {
       Chainlink.Request memory req = buildChainlinkRequest(jobId, address(this), this.fulfill.selector);
       req.add("get", "https://example.com/api/user_data");
       req.add("path", "data");
       sendChainlinkRequestTo(oracle, req, fee);
   }

   function fulfill(bytes32 _requestId, string calldata _data) public recordChainlinkFulfillment(_requestId) {
       userData = _data;
       emit UserDataUpdated(_data);
   }
}

Em resumo, a coleta de dados em uma DMP descentralizada envolve a coleta de dados na cadeia e fora da cadeia, para obter uma visão abrangente do comportamento e preferências do usuário. Usando bibliotecas como a Web3.py e Web3.js, bem como oráculos descentralizados como a Chainlink, podemos acessar com eficiência e segurança os dados necessários para criar campanhas publicitárias direcionadas e recompensar usuários em um ecossistema descentralizado.

Armazenamento de dados descentralizado

Foto de Shubham Dhage no Unsplash

Armazenar e gerenciar os dados coletados de forma descentralizada é essencial para garantir a segurança, a integridade dos dados e a privacidade do usuário. Neste capítulo, exploraremos diferentes soluções de armazenamento descentralizado e como integrá-las à nossa DMP.

Visão geral das soluções de armazenamento descentralizado

Algumas soluções populares de armazenamento descentralizado incluem o IPFS (Sistema de Arquivos Interplanetário), a Filecoin e bancos de dados distribuídos como o OrbitDB.

• IPFS: um sistema de compartilhamento de arquivos ponto a ponto que permite aos usuários distribuir e acessar dados em uma rede de nós. Ele usa armazenamento endereçável por conteúdo, o que garante a integridade dos dados e elimina a redundância.
• Filecoin: uma rede de armazenamento descentralizada construída sobre o IPFS. Ela incentiva os usuários a compartilhar seus recursos de armazenamento, recompensando-os com tokens Filecoin (FIL).
• OrbitDB: um banco de dados ponto-a-ponto, distribuído e sem servidor, construído sobre o IPFS. Ele permite o compartilhamento e a colaboração de dados de maneira descentralizada, ao mesmo tempo em que fornece recursos como controle de acesso, resolução de conflitos e indexação de dados.

Armazenamento e gerenciamento de dados coletados

Para armazenar e gerenciar os dados coletados, podemos usar uma das soluções de armazenamento descentralizado mencionadas acima.

import ipfshttpclient

# Conecta ao nó IPFS
client = ipfshttpclient.connect('/ip4/127.0.0.1/tcp/5001/http')

# Adiciona dados no IPFS
data = b'{"user_data": "example"}'
result = client.add_bytes(data)
ipfs_hash = result['Hash']

Acessando e Recuperando Dados

Para acessar e recuperar os dados armazenados, podemos usar o hash gerado ao adicionar os dados ao IPFS.

# Recuperar dados do IPFS
retrieved_data = client.cat(ipfs_hash)
print(retrieved_data)

Aproveitando soluções como o IPFS, a Filecoin ou bancos de dados distribuídos como o OrbitDB, podemos construir uma infraestrutura de armazenamento robusta e confiável para nossa DMP, que se alinha com os princípios da descentralização.

Segmentação de usuários

Foto de Austin Distel no Unsplash

A segmentação do usuário é um processo crítico em uma DMP que envolve a análise do comportamento do usuário, preferências e atividades na cadeia para criar segmentos de público-alvo. Esses segmentos ajudam anunciantes e editores a personalizar suas campanhas publicitárias e aprimorar o envolvimento do usuário. Neste capítulo, exploraremos como implementar a segmentação de usuários em uma DMP descentralizada usando Python e Solidity.

Analisando o comportamento e as preferências do usuário

Para analisar o comportamento e as preferências do usuário, primeiro precisamos processar os dados coletados de fontes na cadeia e fora da cadeia. Podemos usar bibliotecas de análise de dados como a Pandas e a NumPy em Python para limpar, processar e analisar os dados.

import pandas as pd
import numpy as np

# Carrega os dados coletados em um DataFrame
data = [
   {'address': '0xabc...', 'age': 25, 'gender': 'M', 'token_balance': 100, 'nft_count': 2},
   {'address': '0xdef...', 'age': 30, 'gender': 'F', 'token_balance': 200, 'nft_count': 1},
   # ...
]

df = pd.DataFrame(data)

# Analisa o comportamento e as preferências dos usuários
age_groups = df.groupby(pd.cut(df['age'], bins=[18, 24, 34, 44, 54, 64, np.inf])).size()
gender_distribution = df['gender'].value_counts()
token_balance_stats = df['token_balance'].describe()
nft_count_stats = df['nft_count'].describe()

Criando segmentos de usuário

Com base nos dados analisados, podemos criar segmentos de usuários para direcionar melhor as campanhas publicitárias. Podemos usar algoritmos de agrupamento como o K-means para agrupar usuários com características semelhantes.

from sklearn.cluster import KMeans

# Prepara dados para o agrupamento
X = df[['age', 'token_balance', 'nft_count']]

# Utiliza K-means para agrupar
kmeans = KMeans(n_clusters=4, random_state=0).fit(X)

# Atribui etiquetas de cluster aos usuários
df['segment'] = kmeans.labels_

Armazenando de segmentos do usuário na Blockchain

Para armazenar segmentos dos usuários na blockchain, podemos criar um contrato inteligente no Solidity, que mantém um mapeamento de endereços de usuários para seus IDs de segmento. Este contrato pode ser atualizado por entidades autorizadas (por exemplo, a DMP) à medida que os segmentos de usuários mudam ao longo do tempo.

Exemplo de um contrato no Solidity para armazenamento de segmentos de usuários:

pragma solidity ^0.8.0;

contract UserSegmentStorage {
   address public owner;
   mapping(address => uint256) public userSegments;

   modifier onlyOwner() {
       require(msg.sender == owner, "O chamador não é o proprietário");
       _;
   }

   constructor() {
       owner = msg.sender;
   }

   function setUserSegment(address user, uint256 segmentId) public onlyOwner {
       userSegments[user] = segmentId;
   }

   function getUserSegment(address user) public view returns (uint256) {
       return userSegments[user];
   }
}

Em resumo, a segmentação de usuários é um aspecto essencial de uma DMP descentralizada que ajuda a personalizar campanhas publicitárias e melhorar o envolvimento do usuário. Usando bibliotecas de análise de dados no Python e alavancando algoritmos de agrupamento, podemos criar segmentos de público-alvo com base no comportamento do usuário, preferências e atividades na cadeia. Armazenar esses segmentos na blockchain garante transparência, segurança e integridade dos dados, em linha com os princípios da descentralização.

Análise de dados e percepções

Foto de Luke Chesser no Unsplash

A análise de dados e as percepções são cruciais para entender a eficácia das campanhas publicitárias e otimizá-las para gerar um melhor envolvimento do usuário. Neste capítulo, discutiremos como analisar o desempenho do anúncio, medir o engajamento do usuário e obter percepções dos dados em uma DMP descentralizada usando o Python e o Solidity.

Analisando o desempenho do anúncio

Para analisar o desempenho do anúncio, precisamos rastrear métricas como impressões, cliques e conversões. Podemos armazenar esses eventos usando soluções de armazenamento descentralizados como o IPFS ou o OrbitDB e, em seguida, carregar os dados em um ambiente Python para análise.

import pandas as pd

# Carrega dados de desempenho de anúncios em um DataFrame
ad_data = [
   {'ad_id': '1', 'impressions': 1000, 'clicks': 50, 'conversions': 10},
   {'ad_id': '2', 'impressions': 2000, 'clicks': 100, 'conversions': 20},
   # ...
]

ad_df = pd.DataFrame(ad_data)

# Calcula as principais métricas de desempenho
ad_df['CTR'] = ad_df['clicks'] / ad_df['impressions']
ad_df['CVR'] = ad_df['conversions'] / ad_df['clicks']

Medindo o engajamento do usuário

Para medir o engajamento do usuário, podemos analisar métricas como tempo gasto em anúncios, interações com o conteúdo do anúncio e recompensas recebidas. Essas métricas podem ser calculadas usando os dados coletados de fontes na cadeia e fora da cadeia.

# Calcula as métricas de engajamento do usuário
df['time_spent'] = ...  # Tempo gasto em anúncios
df['interactions'] = ...  # Interações com o conteúdo do anúncio
df['rewards_earned'] = ...  # Recompensas ganhas

# Analisa o engajamento do usuário por segmento
engagement_by_segment = df.groupby('segment')[['time_spent', 'interactions', 'rewards_earned']].mean()

Percepções e otimização

Com base na análise de dados, podemos obter percepções e otimizar campanhas publicitárias para melhorar o desempenho e o envolvimento do usuário. Por exemplo, podemos identificar criativos publicitários de alto desempenho, estratégias de segmentação e mecanismos de recompensa e aplicar esses aprendizados a campanhas futuras.

# Identifica os anúncios de melhor desempenho com base no CVR
top_ads = ad_df.sort_values(by='CVR', ascending=False).head(3)

# Analisa o engajamento do usuário por segmento e identificar oportunidades de otimização
high_engagement_segments = engagement_by_segment[engagement_by_segment['time_spent'] > engagement_by_segment['time_spent'].quantile(0.75)].index

# Otimiza a segmentação de anúncios, concentrando-se em segmentos de alto engajamento
optimized_targeting = df[df['segment'].isin(high_engagement_segments)]

Concluindo, a análise de dados e as percepções são essenciais para entender o desempenho do anúncio e otimizar as campanhas para gerar um melhor engajamento do usuário em uma DMP descentralizada. Aproveitando o Python e o Solidity, podemos analisar dados de forma eficaz, medir o engajamento do usuário e extrair percepções para otimizar campanhas publicitárias de maneira descentralizada e preservando a privacidade.

Integração com DSPs e SSPs

Foto de Nastya Dulhiier no Unsplash

A integração com plataformas de demanda (DSPs) e plataformas de fornecimento (SSPs) é crucial para a operação bem-sucedida de uma DMP descentralizada. Este capítulo explorará os aspectos técnicos da integração com essas plataformas, incluindo troca de dados, licitação e liquidação usando o Python e o Solidity.

Intercâmbio de dados e comunicação

Para permitir a troca de dados e a comunicação perfeita com DSPs e SSPs, precisamos implementar APIs e formatos de dados que sigam os padrões do setor, como o OpenRTB (Real-Time Bidding).

Exemplo usando o Python e o Flask para implementação da API:

from flask import Flask, request, jsonify
import json

app = Flask(__name__)

@app.route('/openrtb', methods=['POST'])
def openrtb_endpoint():
   # Analisa a solicitação de lance recebida
   bid_request = request.get_json()

   # Processa a solicitação de lance e gera resposta de lance
   bid_response = process_bid_request(bid_request)

   # Retorna a resposta do lance como JSON
   return jsonify(bid_response)

def process_bid_request(bid_request):
   # Processa o pedido de licitação e gera uma resposta de licitação com base na segmentação por alvos, segmentação de usuários e outros fatores


   bid_response = {
       # ... dados de resposta a ofertas ...
   }

   return bid_response

if __name__ == '__main__':
   app.run()

Lances e Leilões

Para participar de leilões de lances em tempo real (RTB), precisamos implementar estratégias e algoritmos de lances que levem em consideração fatores como segmentação de usuários, desempenho de anúncios e restrições orçamentárias.

Exemplo usando o Python para estratégia de lances:

def generate_bid(ad, user_segment, budget):
 # Calcula a oferta com base no segmento do usuário, no desempenho dos anúncios e nas restrições orçamentárias
 base_bid = ad['CVR'] * user_segment['value']

 # Ajusta a proposta com base em restrições orçamentárias
 if budget - base_bid < 0:
     bid = budget
 else:
     bid = base_bid

 return bid

def select_winner_bid(bids):
 # Escolha o lance mais alto como o vencedor
 winner_bid = max(bids, key=lambda x: x['bid'])
 return winner_bid

Liquidação e transferências de token

Para facilitar a liquidação e as transferências de tokens entre DSPs, SSPs e usuários, precisamos implementar contratos inteligentes que lidem com essas transações de forma segura e transparente.

Exemplo de contrato no Solidity para liquidação:

pragma solidity ^0.8.0;

import "@openzeppelin/contracts/token/ERC20/IERC20.sol";

contract AdAuctionSettlement {
   address public owner;
   IERC20 public token;

   modifier onlyOwner() {
       require(msg.sender == owner, "Chamador não é o proprietário");
       _;
   }

   constructor(address tokenAddress) {
       owner = msg.sender;
       token = IERC20(tokenAddress);
   }

   function settleAuction(address winner, address publisher, uint256 bidAmount) public onlyOwner {
       require(token.balanceOf(winner) >= bidAmount, "Saldo Insuficiente");

       // Transfere tokens do vencedor para o editor
       token.transferFrom(winner, publisher, bidAmount);
   }
}

A integração com DSPs e SSPs é vital para a operação bem-sucedida de uma DMP descentralizada. Ao implementar APIs que seguem os padrões do setor, como a OpenRTB, podemos garantir a troca de dados e a comunicação perfeita entre as partes. Além disso, o uso do Python para estratégias e algoritmos de lances permite uma participação efetiva em leilões de lances em tempo real. Por fim, aproveitar os contratos inteligentes do Solidity para liquidação e transferências de token fornece uma solução segura e transparente para lidar com transações entre DSPs, SSPs e usuários. Essa integração permite que uma DMP descentralizada otimize campanhas publicitárias, melhore o envolvimento do usuário e garanta um ecossistema de publicidade justo e eficiente.

Mercado de dados

Foto de Markus Spiske no Unsplash

Um mercado de dados é um componente crucial de uma DMP descentralizada, permitindo que os provedores de dados monetizem seus dados e os consumidores de dados acessem informações valiosas para a segmentação e otimização de anúncios. Este capítulo explorará os aspectos técnicos da criação de um mercado de dados, incluindo precificação de dados, controle de acesso e troca segura de dados usando oPython e o Solidity.

Preços e listagem de dados

Para permitir que os provedores de dados monetizem seus dados, precisamos implementar um mecanismo para precificação e listagem de dados. Os provedores podem definir preços para seus conjuntos de dados e esses preços podem ser armazenados na cadeia para transparência e imutabilidade.

pragma solidity ^0.8.0;

contract DataMarketplace {
   struct DataListing {
       address owner;
       uint256 price;
       string dataURI;
       bool isActive;
   }

   mapping(uint256 => DataListing) public listings;
   uint256 public nextListingId;

   function createListing(uint256 price, string memory dataURI) public {
       listings[nextListingId] = DataListing({
           owner: msg.sender,
           price: price,
           dataURI: dataURI,
           isActive: true
       });
       nextListingId++;
   }
}

Controle de Acesso e Compra

Para permitir que os consumidores de dados acessem e comprem dados, precisamos implementar mecanismos de controle de acesso e lidar com transferências de tokens na compra.

pragma solidity ^0.8.0;

import "@openzeppelin/contracts/token/ERC20/IERC20.sol";

contract DataMarketplace {
 // ... Estrutura DataListing e função createListing
 IERC20 public token;

 constructor(address tokenAddress) {
     token = IERC20(tokenAddress);
 }

 event DataPurchased(uint256 listingId, address buyer);

 function purchaseData(uint256 listingId) public {
     DataListing storage listing = listings[listingId];
     require(listing.isActive, "A listagem não está ativa");
     require(token.balanceOf(msg.sender) >= listing.price, "Saldo Insuficiente

     // Transfere os tokens do comprador para o fornecedor de dados
     token.transferFrom(msg.sender, listing.owner, listing.price);

     // Emite um evento para notificar o fornecedor de dados sobre a compra
     emit DataPurchased(listingId, msg.sender);
 }
}

Troca segura de dados

Para garantir a troca de dados segura e que preserva a privacidade, podemos usar soluções de armazenamento descentralizadas como o IPFS ou a Filecoin. Os provedores de dados podem criptografar seus dados e compartilhar as chaves de descriptografia com consumidores de dados autorizados.

Exemplo usando o Python para criptografar e descriptografar dados:

from cryptography.fernet import Fernet

def encrypt_data(data, key):
   f = Fernet(key)
   encrypted_data = f.encrypt(data.encode())
   return encrypted_data

def decrypt_data(encrypted_data, key):
   f = Fernet(key)
   decrypted_data = f.decrypt(encrypted_data).decode()
   return decrypted_data  

Um mercado de dados é um componente crítico de uma DMP descentralizada, permitindo que os provedores de dados monetizem seus dados e consumidores de dados para acessar informações valiosas. Ao usar contratos inteligentes do Solidity para precificação de dados, listagem e controle de acesso, podemos criar um mercado transparente e imutável. Aproveitar as soluções de armazenamento descentralizado, como o IPFS ou a Filecoin, garante a troca de dados segura e preservadora da privacidade entre provedores de dados e consumidores. Ao combinar esses elementos técnicos, podemos criar um mercado de dados robusto que facilita o crescimento e a otimização do ecossistema de publicidade, ao mesmo tempo em que capacita provedores de dados e consumidores com oportunidades de controle e monetização.

Conclusão

Em conclusão, a construção de um ecossistema de publicidade descentralizado que utiliza tecnologias avançadas como a blockchain, contratos inteligentes e soluções de armazenamento descentralizados, pode revolucionar a maneira como abordamos a publicidade digital. Esse ecossistema engloba vários componentes interconectados, incluindo uma rede de anúncios com anúncios interativos na forma de missões, perfis de usuário com carteiras criptográficas e uma plataforma de gerenciamento de dados (DMP) integrada com DSPs e SSPs.

Ao implementar uma DMP descentralizada, podemos coletar e armazenar dados do usuário com eficácia, segmentar usuários com base em suas preferências e comportamentos e analisar dados para obter informações valiosas para segmentação e otimização de anúncios. A integração com DSPs e SSPs garante a troca contínua de dados, lances em tempo real e liquidações transparentes. Além disso, o componente de mercado de dados capacita provedores de dados e consumidores com oportunidades de monetização e acesso, promovendo um cenário de publicidade justo e eficiente.

A implementação técnica desse ecossistema requer um profundo conhecimento de várias linguagens de programação, como o Python, o Solidity e o TypeScript, além de conhecimento em arquitetura de sistemas e padrões de integração. Ao aderir aos padrões e práticas recomendadas pelo setor, podemos criar um ecossistema de publicidade descentralizado escalável, seguro e transparente que beneficia todas as partes interessadas e, em última análise, leva a melhores experiências do usuário, campanhas publicitárias mais eficientes e um setor de publicidade digital mais equitativo.

Artigo original escrito por Evangelos Pappas. Traduzido por Marcelo Panegali.