No esperes a 2023: prepárate para el fin de las cookies de terceros

Desde el anuncio del fin de las cookies de tercera parte en Google Chrome, se ha abierto el debate sobre si la decisión de ponerles fin surge de la necesidad de asegurar un marco ético y legal que respete y asegure la privacidad de los usuarios en su paso por el mundo digital, o si en cambio pesan más los motivos estratégicos y comerciales que facilitarían a las grandes plataformas publicitarias (Google, Meta y Amazon) consolidar su control sobre los datos de los usuarios que las atraviesan (atravesamos). Este último caso es el que ha favorecido la aparición de una relación de dependencia que convierte a las plataformas en lo que conocemos como Walled Gardens.

Rindiéndonos a la evidencia de un escenario en el que publishers y advertisers tienen escaso margen de maniobra (en la gráfica superior observamos que casi el 70% del share publicitario está en manos de alguna de las tres grandes), lo que sí podemos y debemos hacer es estar siempre informados y poner en marcha todas aquellas acciones que nos permitan ganar en independencia, control y conocimiento sobre nuestros usuarios y sus datos.

En este artículo repasamos algunos de los problemas derivados de la desaparición de las cookies de tercera parte y explicamos varias acciones y alternativas que nos prepararán para ese momento, tanto desde un punto de vista técnico como estratégico, sin perder de vista un modelo Privacy by design.

Algunos problemas tienen difícil solución

Conversiones posimpresión: para poder contabilizar la conversión de un usuario que ha visto un anuncio en la web de un publisher pero no ha interactuado con él, son necesarias las cookies de tercera parte y no hay actualmente una solución viable que permita mantener esta trazabilidad sin ellas.
Remarketing: llega a su fin aquello de bombardear indiscriminadamente a lo largo y ancho de la web a los usuarios que buscaron por error el nombre de una máquina cortacésped y todavía siguen pagando las consecuencias. Esto dejará de ser posible con el fin de las cookies de tercera parte, para alivio de muchos usuarios.
Frequency capping: los anuncios poco relevantes podrían serlo por más tiempo, pues si precisamente algo mantenía a raya el efecto spam del remarketing era la frequency capping, y ahora estará limitada sin las cookies de tercera parte.

Para otros problemas podemos prepararnos

1. Envío de conversiones Server-to-server

Cada vez más plataformas admiten y recomiendan el envío de conversiones de servidor a servidor. Meta tiene su Conversions API (CAPI), Google tiene diferentes servicios según el producto (Ads Enhanced Conversions, Campaign Manager 360 API, Display Video 360 API), etc., siendo todas ellas soluciones que sustituyen o complementan el tradicional pixel de navegador y aportan además una serie de beneficios adicionales:

Mejora de la seguridad y privacidad al reducirse la exposición de los datos de los usuarios durante el envío.
Reducción de la dependencia sobre las cookies.
Mejora del rendimiento de la página web/aplicación al volcarse parte de la carga sobre el servidor.

Otro de los beneficios anunciados es el del incremento de las conversiones registradas y mejora del match rate durante el cálculo de la atribución, pero desde nuestra experiencia esto es discutible y depende en gran medida de cada caso de uso. Si se disponen de datos de los usuarios de primera parte (email, teléfono, etc., que revisaremos en el punto siguiente) y la implementación Server-to-server se ha realizado de forma complementaria o redundante a la del pixel de navegador, es posible que observemos ese incremento en la cifra de conversiones. De lo contrario, lo más probable es que la cifra sea igual o inferior a la lograda en una implementación client-to-server.

2. Recolección de datos de primera parte

Todas las plataformas publicitarias son, en esencia, un enorme pool de datos de primera parte cedidos por sus usuarios con la promesa de recibir algo a cambio: Google ofrece su buscador, email, etc., Meta sus redes sociales y Amazon su ecommerce. Ninguna sorpresa aquí. Y a pesar de todo, los anunciantes han (hemos) observado frecuentemente con pasividad cómo las cookies solucionaban el problema de hacer match entre una impresión o clic en un anuncio y la posterior conversión en la página web o aplicación. Sin cookies de tercera parte, debemos buscar alternativas para hacer ese match y ahí están para ayudarnos los datos de primera parte: una dirección de correo o un teléfono tendrán mayor probabilidad de hacer match con los datos almacenados en la plataforma publicitaria. Por supuesto, antes debemos transmitir a los usuarios la confianza y aporte de valor necesarios para que nos confíen sus datos:

Nunca, en ningún caso, se utilizarán sin el consentimiento del usuario.
Deberá quedar clara la finalidad de la recogida y uso de los mismos.
Se recogerán y almacenarán siempre debidamente protegidos y cifrados.

3. Implementación de herramientas a través de dominios de primera parte

Es probable que ya estés utilizando un Tag Manager, CDP, etc., para recoger y enviar los datos. Si es así, una acción recomendable y que complementa el punto anterior es la implementación de estas herramientas a través de un dominio de tu propiedad, convirtiéndola así en una implementación de primera parte. De esta forma, durante todo el proceso de comunicación, envío de datos y activación, seguiremos en todo momento dentro de nuestro propio dominio sobre el que tendremos mayor control y garantías de mantener la privacidad.

Otro beneficio es que las políticas de seguridad de los navegadores, Adblockers, etc., serán más tolerantes con implementaciones cuyo destino esté dentro del mismo dominio que con los envíos a terceros, reduciendo así la posibilidad de bloqueos.

A continuación, podrás encontrar enlaces a la documentación de los Tag Manager más conocidos y los pasos a seguir para la implementación de dominios de primera parte:

4. Modelado de datos y conversiones

La no aceptación de consentimientos a la recogida de datos de un usuario y las crecientes restricciones para realizar el seguimiento entre diferentes plataformas, medidas necesarias por otra parte, dejan y dejarán cada vez más agujeros en nuestros datos. Por suerte, tenemos a nuestra disposición las herramientas para cubrirlos. Hablar de algoritmos, Machine Learning e Inteligencia Artificial es para algunas personas como hablar de brujería, pero la realidad es que todos están basados en datos previos a partir de los que se crean modelos estadísticos de predicción que tratarán de rellenar los mencionados agujeros.

El Consent Mode de Google es un ejemplo de uso de modelado de conversiones aplicado a Google Ads, cubriendo los agujeros dejados por todos aquellos usuarios que no han aceptado consentimientos, pero sobre los que Google tiene información agregada suficiente para predecir su comportamiento.

A pesar de todo, es normal que surjan preguntas. ¿Qué peso debemos a dar a los algoritmos en la toma de decisiones?, ¿a partir de qué tamaño de una muestra de datos podemos empezar a considerarlo fiable?, ¿están suficientemente maduros para ser una alternativa real al dato declarado? La respuesta no es sencilla y, de nuevo, hay que analizar cada caso, pero es muy recomendable entender el funcionamiento y explorar sus capacidades más pronto que tarde, ahora que todavía tenemos cookies de tercera parte y podemos empezar a entrenar y probar los algoritmos con todo el dato a nuestra disposición.

Reflexiones finales

Posiblemente ya no sea necesario seguir recogiendo todas y cada una de las interacciones de los usuarios en su paso por nuestros activos digitales para entender su comportamiento y ofrecerles una mejor experiencia. Tenemos a nuestra disposición nuevas y potentes herramientas, además de los datos que, probablemente, hayamos estado recogiendo durante años.

Aprovechemos esta oportunidad para explorar y explotar esos datos y revisemos nuestras estrategias, apostando siempre por los nuevos modelos, más eficientes y respetuosos con la privacidad de nuestros usuarios.

*Fuentes bibliográficas:

Intersoft Consulting | GDPR Privacy by Design

AdExchanger | Beware Of Publishers’ Walled Gardens

Adapt | Life After Third-Party Cookies: Preserving Privacy, Ensuring Effectiveness

Insider Intelligence | eMarketer | US Triopoly Digital Ad Revenue Share, by Company, 2019-2023

Tag Manager | Server Side | Custom domain configuration

Tealium Learning Center | iQ Tag Management

Adobe Experience League | About first-party cookies

Google Marketing Platform | Conversion modeling through Consent Mode in Google Ads

*Fuente imágenes:

Freepik

Captura Facebook Conversions API