Dieta saludable para el fin de las ‘cookies’

Google anunciaba en 2020 su despedida de las cookies de terceros, efectiva a finales de 2023. Y aunque Firefox y Safari ya han prescindido de ellas, será Chrome, el navegador favorito de alrededor del 70% de los usuarios, el que les asestará el golpe definitivo.

La creciente preocupación por la privacidad se había traducido en una pérdida de confianza y buscadores, anunciantes y agencias se han visto obligados a buscar alternativas a una herramienta que, recabando información relevante de los usuarios siguiendo su rastro en la red, permite la segmentación de la audiencia, estrategia elemental del marketing digital.

“A priori, pensamos un escenario en el que se perderá la capacidad de impactar de manera masiva. Si bien es cierto que el consumidor que acepte la cesión de datos a una empresa u otra lo hará de manera explícita y, por tanto, tendrá una mayor predisposición a recibir información de esta y a comprarla”, explica María Gómez, profesora de ESIC y directora de My Consulting.

De eso tratan la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (análisis predictivo), añade, “de capturar datos y generar patrones de consumo que predicen cuál puede ser el producto determinado que interese a un cliente”.

La idea, según los profesionales del sector, es elaborar campañas más adaptadas a los usuarios a través de grandes cantidades de data (información) y, “si se utilizan correctamente, la aplicación de estas tecnologías en las campañas de publicidad ayuda a optimizar y ajustar los presupuestos logrando los resultados deseados”, asegura Ilaria Zampori, director general de Quantcast en España e Italia.

Disponer de datos propios, información de los usuarios que permita establecer con ellos un modelo de relación personalizada y basada en sus preferencias, “permite ofrecer una mejor experiencia”, considera César Torras Valero, director de innovación de BBDO & Proximity. “Hace un tiempo escuché una expresión que me gustó mucho, hablaba de “ganarte datos” en lugar de conseguir. La creciente preocupación de los usuarios por su privacidad hace necesario explicar y demostrar que compartir datos con una marca es bueno para ti, porque esa marca hace un uso práctico y favorable a tus intereses de estos”.

Tecnología ‘cookieless’

“El mercado publicitario ya se está adaptando a esta realidad próxima”, añade Torras Valero. Así, nos encontramos con empresas que apuestan por una mejor experiencia de usuario que trabaje con zero y first party data –datos compartidos de forma transparente y voluntaria–. También con empresas que ponen el foco en el análisis y la segmentación de audiencias utilizando “la información contextual, el análisis semántico, modelización mediante análisis predictivos que utilizan la IA, clusters, modelos server to server, uso de device ID… las soluciones son variadas basándose en las necesidades de la marca”.

La adaptación del mercado al fin de las cookies de terceros se está produciendo a dos niveles, el tecnológico y el estratégico. Enrique Díaz, director de digital e innovación de Equmedia, explica que, en el primer caso, hay “tres tipologías disponibles. Las basadas en identificadores o ID, como las ya conocidas y utilizadas por Amazon, Facebook o Twitter; las soluciones basadas en cohortes, como FLoC de Google o la propia del SSP Magnite, y las soluciones basadas en personal information identifier (PII), que The Trade Desk está empujando”. Pero no todas las soluciones vienen de fuera, “también la IAB Spain –la mayor asociación de comunicación, publicidad y marketing digital de España– ha presentado su solución TCPF (Transparency Consent & Privacy Framework)”.

En cuanto a los replanteamientos estratégicos, Enrique Díaz menciona la activación de acciones dirigidas a incrementar el zero party data, para que sea “el propio individuo el interesado en dar sus datos”.

Para la explotación y activación de los datos recolectados, añade, el uso de CDP –siglas en inglés de plataforma de datos de clientes– empezará a ser más demandado por su capacidad de aunar más fuentes de datos y crear audiencias bajo variables psicográficas y de proyección de interés que las soluciones basadas en machine learning e IA.

Ilaria Zampori menciona herramientas originales, como la Quantcast Platform, para ayudar a los profesionales del marketing de cualquier compañía a preparar sus campañas publicitarias futuras y a encontrar nuevas audiencias en entornos cookieless, y Ara, el motor de IA y machine learning propio para procesar multitud de señales y aplica técnicas estadísticas avanzadas, tanto para combinarlas como para interpretar los modelos de audiencia online.

En Wavemaker, explica su directora del área digital, Cristina Gordo, han creado con GroupM la plataforma WM Inside, que perfila la audiencia de sus anunciantes (first party data) para conocer su patrón de comportamiento y detectar, gracias a un algoritmo personalizado, el mejor momento de impacto a clientes potenciales según el objetivo de la marca, incrementando un 66% el volumen de negocio desde 2019 a partir de impactos notorios (tasa de visibilidad del 81%).

También, “de la mano de nuestros socios”, subraya, “utilizamos sus señales de datos para analizar el patrón de comportamiento de sus usuarios-clientes. Los aprendizajes resultantes se comparten a través de la tecnología Curated Deal para impactar a clientes potenciales en entorno abierto, fuera de su propio inventario. Como resultado, hemos obtenido un mejor rendimiento de nuestras estrategias, aumentando todos los indicadores claves de rendimiento de la campaña: visibilidad, clics y conversiones”.

La desaparición de las cookies, concluye la directora del área digital de Wavemaker, “nos desafía a todos a volver a esforzarnos por el consumidor, a sumergirnos profundamente en su mundo, su comportamiento y sus intereses para que podamos crear un marketing de alta calidad que sea efectivo y aporte una buena experiencia”.