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Lista para la transición: la industria digital se prepara para un mundo sin cookies
Los sitios web y los proveedores de tecnología están recurriendo a métodos alternativos para orientar y medir las campañas publicitarias
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PARA LA NACIONClarisa Herrera
La novela de las cookies –las herramientas de recopilación de datos que permiten que los navegadores y los sitios web recuerden información sobre la visita del usuario– sigue entregando capítulos.
Chrome, el navegador de Google, había establecido 2022 como el año de “vencimiento de las cookies”, una decisión llamada a transformar el funcionamiento del marketing digital, a pesar de que la revolución de los dispositivos móviles –donde las cookies no funcionan bien– ya las había vuelto obsoletas en gran medida. Las leyes de privacidad y protección de datos y la búsqueda de transparencia por parte de los usuarios también contribuyeron a vaticinar el fin de esta herramienta.
Martín Carniglia, executive director de Applied Intelligence de la agencia R/GA, explica que mientras el mundo cambió totalmente, la forma de medir el comportamiento digital de los usuarios se mantuvo casi sin evoluciones. “La mayoría de los usuarios tienen varias cuentas de acceso y navegan por internet a través de diferentes ubicaciones y dispositivos. Lo que antes era una garantía de trazabilidad del journey de un usuario hoy se convirtió en una forma de medir fragmentada y menos confiable”, señala.
Lo cierto es que la llegada de la pandemia retrasó aún más la decisión de Google, que finalmente llegaría en 2024. Sin embargo, la industria del marketing digital coincide en que las empresas ya están preparadas para el cambio y las que no lo están aprenden nuevas maneras de alcanzar las audiencias.
De acuerdo con el “Media Trends and Predictions 2023″ de Kantar, el 80% de las empresas ya creen que lo mejor sería usar su propia data para así generar mejores activaciones, mientras el 78% planea fortalecer sus propias plataformas de datos para comprender mejor a sus consumidores.
“Lo que se está observando es que cada vez más anunciantes están trabajando en entornos cookie-less. Todo ha contribuido a que la relevancia se percibiera de manera más positiva por parte de las audiencias”, explica Daniel Viarengo, head of research Havas Argentina.
Del “Panorama de Medios 2023″ del área de Intelligence & Growth de Havas Group se desprende una paradoja: frente a entornos cada vez menos personalizados, se produce un interesante crecimiento de la valorización de la publicidad en redes sociales por parte de los heavy users: el 42% que admite que sería algo probable que cliqueen en un anuncio, cuando en 2021 ese indicador era del 31%. “Un argumento plausible a esto tiene que ver con que la excesiva personalización a las audiencias les molesta, esta sensación de pérdida de intimidad o de sentirse observado conspira contra la efectividad de las campañas. Al fin y al cabo, una buena historia y ejecución, es más relevante que una supuesta personalización que logra el efecto contrario al ser invasiva en las personas”, indica Viarengo.
Reaprender el camino
Desde la industria coinciden que la generación de la propia data es fundamental en este contexto y es un activo frente a la competencia, para lograr mejores activaciones, fidelizar y ofrecer productos de calidad.
Esto aumenta la relevancia de iniciativas como la adopción o evolución de plataformas CRM y Customer Data Platforms. “Construir una relación transparente con las audiencias mediante la entrega de más valor a cambio de datos será una necesidad estratégica para todas las empresas”, señalan desde R/GA.
Sin embargo, seguirán existiendo formas de complementar la data propia con la de partners, a través de acuerdos del tipo denominado como “2nd-party Data” que permitan enriquecer el perfilado de audiencias o compartir información dentro de marcos y tecnologías que respeten la privacidad de los usuarios, como es el caso de los “data clean rooms”, entornos intermedios que permiten matchear o encontrar audiencias propias dentro de la data de un publisher o un proveedor de data.
Si bien el concepto first data es un pilar, la clave es conocer e investigar a las audiencias sin ser invasivos. “La investigación, el desk research es fundamental y es la herramienta de poder lograr conexiones entre personas y marcas en entornos relevantes”, señalan desde Havas.
Carniglia cree para los profesionales del marketing, este proceso “exige volver a utilizar metodologías estadísticas”, como la segmentación por cohortes -o grupos de usuarios no identificables-, los estudios de impacto incremental en recordación o conversiones, o hasta modelos econométricos, hasta hace muy poco “olvidados”.
“Muchas de estas metodologías que recobran valor son ahora más accesibles o se pueden desarrollar con más agilidad o menores restricciones gracias a la inteligencia artificial”, aclaran en R/GA. Entre ellos la proyección estadística, el modeling de audiencias o el desarrollo de modelos predictivos.
El propio Google a través de Goggle Ads y Display & Video 360 ha estado experimentando con soluciones de audiencia basadas en intereses (ABI) que incluyen afinidad, mercados, audiencias personalizadas y segmentos demográficos utilizan una “combinación de señales que preservan la privacidad”, según indica el blog de la compañía.
En el primer trimestre de 2023, las plataformas de anuncios de Google realizaron un experimento para comprender el rendimiento de estas soluciones de audiencia basada en intereses.
El resultado fue que las soluciones de audiencia basada en intereses mostraron ser prometedoras en comparación con las cookies de terceros: cuando se utilizan soluciones de audiencia basada en intereses en la red de display, el gasto de los anunciantes de Google Ads en ABI disminuyó aproximadamente en un 2-7% en comparación con los resultados basados en cookies de terceros. También observaron que las tasas de clics se mantuvieron dentro del 90% del status quo, con un rendimiento similar para Display & Video 360.
Asimismo, las campañas que utilizan estrategias optimizadas de segmentación o maximizan las conversiones se vieron menos afectadas por la eliminación de cookies de terceros, lo que indica que el aprendizaje automático puede desempeñar un papel importante en la generación de resultados que busquen sintonizar con la privacidad y la transparencia.
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