Las 4 mejores soluciones para el Cookieless en Google
Marketing DigitalEl sector digital ha estado aprovechando el flujo constante de datos que recibía, sobre todo, mediante el uso de cookies, pequeños archivos de texto que funcionan como marcas de identificación para rastrear las páginas web y los usuarios que visitan estos sitios mediante Google. ¿Qué sucederá en un entorno cookieless como el que se avecina?
Cookieless, ¿qué es exactamente?
Las cookies ayudan a los editores y anunciantes a obtener más información sobre los consumidores y les permiten lanzarles mensajes más relevantes de publicidad digital. Los cambios regulatorios en lo que se refiere a privacidad, como la implementación del RGPD (Reglamento General de Protección de Datos) han generado gran preocupación sobre la privacidad de los datos. Especialmente sobre los derechos de los consumidores con respecto a cómo se recopilan sus datos, por quién y cómo se utilizan.
En este contexto, se denomina cookieless a las alternativas de recopilación de datos sin cookies. De hecho, se planea abolir el uso de cookies de terceros en un futuro próximo. Google anunció recientemente que pospondrá la desactivación de las cookies de terceros hasta 2023, pues necesita realizar más pruebas de su Privacy Sandbox.
Entonces, ¿qué hay que hacer para prepararse para un futuro sin cookies? Lo mejor es familiarizarse con las soluciones cookieless. En este artículo, desglosamos las 4 principales soluciones que ya pueden empezar a probarse.
Las 4 mejores soluciones para el próximo Cookieless en Google
1. Datos propios
Sabemos que los datos propios son más precisos que los datos de terceros. Las marcas y los editores, tanto grandes como pequeños, deben centrarse en utilizar los datos propios de forma más estratégica y de diferentes maneras.
Las direcciones de correo electrónico, en particular, se convertirán en la fuente principal de datos. Los datos de inicio de sesión se consideran el estándar más alto de datos del consumidor, ya que implican consentimiento y precisión, y se pueden usar como entrada granular para la orientación y la personalización. Es aún más valioso cuando los consumidores validan estos datos; por ejemplo, cuando un usuario se registra para recibir correos electrónicos o mensajes de texto a cambio de un descuento u otro beneficio.
2. Identificaciones universales
Las soluciones de ID universal, o ID compartida, intentan mapear 1:1 lo que se hacía anteriormente con las cookies mediante el uso de datos propios y datos offline para crear un identificador de usuario (ID de usuario). El Universal ID es creado por consorcios (IAB, Advertising ID Consortium) y empresas de tecnología publicitaria para identificar a los usuarios sin tener que sincronizar las cookies.
A diferencia de las cookies que se basan en coincidencias probabilísticas, la mayoría de los ID universales se crean sobre la base de coincidencias deterministas. Mediante el uso de datos propios (CRM) y datos offline, se puede construir una identificación universal. Una ventaja de usar identificaciones universales cookieless es que los editores y vendedores pueden eliminar la pérdida de datos y la duplicación de usuarios que ocurre cuando se sincroniza la información de las cookies en varias plataformas.
3. Orientación contextual y tecnologías semánticas
Actualmente, la orientación contextual utiliza la semántica, el procesamiento del lenguaje natural del texto en página, la URL y la metainformación, combinados con inteligencia artificial, algoritmos digitales y el procesamiento de datos en tiempo real.
Combinada con la compra programática, la orientación contextual permite a los anunciantes confiar de manera segura en la compra automatizada. Se trata de adquisición en tiempo real de impresiones de anuncios individuales, que coinciden perfectamente con sitios web, artículos y contenido de video. Así, ya no hay que adivinar quiénes podrían ser las audiencias objetivo. Este es uno de los tipos de cookieless tracking con más perspectivas de futuro.
La orientación contextual protege la privacidad y, con el aumento de la sofisticación de los datos, más proveedores invertirán en este tipo de analytics cookieless.
4. Cohortes y Data Clean Rooms
Las salas limpias de datos son lugares donde los cotos privados, como Google, Facebook y Amazon comparten con los anunciantes datos agregados en lugar de datos a nivel de cliente.
Los anunciantes con datos propios se beneficiarán más de las salas limpias, ya que ofrecen una metodología cookieless tracking compatible con la privacidad para hacer coincidir los datos propios.
¿Cómo funcionan las salas limpias?
Los datos propios del anunciante se agregan al mismo espacio para comparar su coincidencia con los datos agregados de otras plataformas. Mediante este proceso, se puede evaluar cómo coinciden los diferentes conjuntos de datos y luego determinar si las audiencias seleccionadas reciben los datos correctos y cuántas veces los reciben.
Hay mucho que decir sobre las alternativas cookieless en Google, pero lo cierto es que, por el momento, solo podemos hacer pruebas y previsiones. Este tema, como muchos otros, se resolverá a gran escala entre profesionales especializados. ¿Te gustaría ser uno de ellos? Echa un vistazo a nuestro Máster en Marketing Digital y da los primeros pasos por una senda absolutamente fascinante.
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