SubsidieMeestersPersonalized Advertising without 3rd Party Tracking Cookies
Het project onderzoekt de haalbaarheid van nieuwe privacygerichte functies op het Bubl-platform, zoals SSO zonder cookies en AI voor anonieme advertenties, om veilige klantinzichten te bieden.
Projectdetails
Inleiding
Doel van het project is het onderzoeken van de technische en commerciële haalbaarheid van de ontwikkeling van een aantal additionele features op het Bubl platform.
Projectdoelen
- Single Sign On (SSO) zonder tracking cookies.
- Secure aggregation.
- Bijbehorende AI voor ‘anonieme’ persoonlijke advertenties.
Verwachte Resultaten
Hierdoor wordt het mogelijk om privacy-safe customer insights aan te bieden aan bedrijven/adverteerders zonder dat er uitgebreide dataprofielen van personen inzichtelijk zijn.
Financiële details & Tijdlijn
Financiële details
| Subsidiebedrag | € 20.000 |
Tijdlijn
| Startdatum | Onbekend |
| Einddatum | Onbekend |
| Subsidiejaar | 2023 |
Partners & Locaties
Projectpartners
- Bubl B.V.penvoerder
Land(en)
Vergelijkbare projecten binnen MIT Haalbaarheid
| Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
|---|---|---|---|---|
Bubl Data ExchangeHet project ontwikkelt een data exchange service voor anonieme persoonlijke datadeling tegen vergoeding. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2022 | Details |
Haalbaarheidsonderzoek Cookieless futureHarvest Digital onderzoekt de haalbaarheid van een managementlaag die gebruikers inzicht en controle biedt over hun data en hen beloont voor het delen ervan. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2021 | Details |
Sitesmid – Cookieloze adtrackingSitesmid onderzoekt een privacyvriendelijke methode om online klikken aan aankopen te koppelen zonder cookies of GET-gegevens, ter ondersteuning van bedrijven in hun marketingdoelen. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2023 | Details |
Data driven inkoop frameworkHet project onderzoekt de haalbaarheid van een gelaagd ML/AI-model voor een SaaS-systeem dat dynamische, op gebruikersinput gebaseerde, domein-agnostische (inkoop)enquêtes in het Nederlands genereert. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2022 | Details |
Intelligent Data Protection PlatformEr is geen informatie beschikbaar om een samenvatting van het project te maken. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2022 | Details |
Bubl Data Exchange
Het project ontwikkelt een data exchange service voor anonieme persoonlijke datadeling tegen vergoeding.
Haalbaarheidsonderzoek Cookieless future
Harvest Digital onderzoekt de haalbaarheid van een managementlaag die gebruikers inzicht en controle biedt over hun data en hen beloont voor het delen ervan.
Sitesmid – Cookieloze adtracking
Sitesmid onderzoekt een privacyvriendelijke methode om online klikken aan aankopen te koppelen zonder cookies of GET-gegevens, ter ondersteuning van bedrijven in hun marketingdoelen.
Data driven inkoop framework
Het project onderzoekt de haalbaarheid van een gelaagd ML/AI-model voor een SaaS-systeem dat dynamische, op gebruikersinput gebaseerde, domein-agnostische (inkoop)enquêtes in het Nederlands genereert.
Intelligent Data Protection Platform
Er is geen informatie beschikbaar om een samenvatting van het project te maken.
Vergelijkbare projecten uit andere regelingen
| Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
|---|---|---|---|---|
Privacy-bestendige AI-gedreven platform voor teamsamenstelling en mentoring in de freelance economySamenwerking aan een privacybestendige AI-toepassing voor het samenstellen van teams en mentorrelaties in de freelance-economie, gericht op het voorkomen van bias. | Mkb-innovati... | € 186.900 | 2023 | Details |
Het genereren van synthetische datasets voor verbeterde privacy en bias-eliminatieHet project ontwikkelt een gebruiksvriendelijk softwareplatform met een AI-model voor het genereren van veilige, synthetische data zonder persoonlijke eigenschappen. | Mkb-innovati... | € 208.005 | 2021 | Details |
Privacy Proof Performance Tool for Online AdvertisingEr is geen informatie beschikbaar om een samenvatting van het project te geven. | Mkb-innovati... | € 118.314 | 2013 | Details |
Privacy-bestendige AI-gedreven platform voor teamsamenstelling en mentoring in de freelance economy
Samenwerking aan een privacybestendige AI-toepassing voor het samenstellen van teams en mentorrelaties in de freelance-economie, gericht op het voorkomen van bias.
Het genereren van synthetische datasets voor verbeterde privacy en bias-eliminatie
Het project ontwikkelt een gebruiksvriendelijk softwareplatform met een AI-model voor het genereren van veilige, synthetische data zonder persoonlijke eigenschappen.
Privacy Proof Performance Tool for Online Advertising
Er is geen informatie beschikbaar om een samenvatting van het project te geven.