Qué es y por qué es importante en un mundo sin cookies


Con Google uniéndose a Apple (Safari) y Mozilla (Firefox) en finalizar el soporte de cookies de terceros en Chrome, estamos en el proceso de perder la precisión de los informes en los que alguna vez confiábamos para medir el retorno de la inversión publicitaria.

Nos enfrentamos a un enorme desafío de atribución de publicidad para el que simplemente no existe una solución simple.

Publicidad PPC es conocido por su capacidad de medición superior frente a la publicidad tradicional.

Entonces, ¿cómo demostramos nuestro valor en un mundo en el que la precisión de nuestros informes se verá gravemente afectada por las regulaciones mejoradas de privacidad del usuario?

Estos son los problemas que ya nos encontramos con la inexactitud de Seguimiento de anuncios de Facebook en dispositivos iOS 14.

Los anunciantes seguirán teniendo entrada y podrán hacer uso de sus propios datos propios, pero la comparación de datos entre redes resultará mucho más arduo. Se basará en un análisis más profundo en cada plataforma en lugar de la vista multiplataforma habilitada por el seguimiento de cookies de terceros.

Aquí es donde entra en juego el concepto de salas limpias de datos.

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¿Qué es una sala limpia de datos?

Una sala limpia de datos es una pieza de software que permite a los anunciantes y las marcas hacer coincidir los datos a nivel de usuario sin tener que compartir PII / datos brutos entre sí. Las principales plataformas de publicidad como Facebook, Amazon y Google utilizan salas limpias de datos para proporcionar a los anunciantes datos coincidentes sobre el rendimiento de sus anuncios en sus plataformas.

Visualización de sala limpia de datos.

Todas las salas limpias de datos tienen controles de privacidad extremadamente estrictos que no permiten que las empresas vean o extraigan datos a nivel de cliente.

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El beneficio para los anunciantes es una imagen mucho más clara del rendimiento publicitario dentro de cada plataforma. Pero, en primer lugar, se basa en un banco sólido de datos propios para ejecutar cualquier coincidencia significativa con los datos de la plataforma.

Por ejemplo, Google Centro de datos de anuncios Te permite analizar el rendimiento de los medios de pago y cargue sus propios datos de origen en Google. Esto le permite segmentar sus propias audiencias, analizar el alcance y la frecuencia y probar diferentes modelos de atribución.

Hay un problema importante con este enfoque. Aunque muchas plataformas afirman poder ofrecer una solución de sala limpia de canales cruzados, es arduo ver cómo sería este el caso dados los estrictos controles de privacidad establecidos por Google y otras plataformas.

Esto está bien si una marca quiere aumentar el gasto dentro de cada plataforma, pero aún crea un desafío en la atribución entre redes.

Un ejemplo: Google Ads Data Hub

Se espera que Ads Data Hub de Google sea una solución preparada para el futuro para la medición de publicidad específica de Google (Búsqueda, Display, YouTube, Shopping), información de campañas y activación de audiencia.

Ads Data Hub es más eficaz cuando se ejecutan varias plataformas de Google y si tiene una cantidad sustancial de datos de origen para llevar a la fiesta (por ejemplo, datos de CRM).

Centro de datos de anuncios de Google.Captura de pantalla de Ads Data Hub, Developers.google.com, agosto de 2021

Ads Data Hub es esencialmente una API. Vincula dos BigQuery proyectos, propios y de Google.

El proyecto de Google almacena datos de registro que no puede obtener en ningún otro lugar debido a las reglas de GDPR.

El otro proyecto debe almacenar todos sus datos de desempeño de marketing (en línea y fuera de línea) de Google analitico, CRM u otras fuentes fuera de línea.

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Desafíos y limitaciones de la sala limpia de datos

Los datos de origen (del tipo que se utiliza para impulsar las salas limpias de datos) conllevan menos dolores de cabeza en cuanto al cumplimiento de las normas de privacidad y la gestión del consentimiento del usuario.

Pero los datos de origen también son mucho más difíciles de obtener que los datos de cookies de terceros.

Esto significa que los «jardines amurallados» como Google, Facebook y Amazon, que tienen entrada al mayor banco de datos de clientes, se beneficiarán de poder ofrecer a los anunciantes soluciones de medición mejoradas.

Además, las marcas que tienen entrada a una gran cantidad de datos del consumidor, por ejemplo, las marcas directas al consumidor, obtendrían una ventaja de marketing sobre las marcas que no tienen relaciones directas con los consumidores.

La mayoría de las salas limpias de datos en la actualidad solo funcionan para una única plataforma (por ejemplo, Google o Facebook) y no se pueden combinar con otras salas limpias de datos.

Si publica anuncios en varias plataformas, encontrará esta limitación, ya que no puede unir los datos para crear una vista completa del recorrido del cliente sin unir manualmente los conocimientos.

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Antes de que los especialistas en marketing se sumerjan en una plataforma específica de sala limpia, la primera consideración debe ser cuánto de su inversión publicitaria se centra en cada red.

Por ejemplo, si la mayor parte del gasto digital se centra en Facebook u otras plataformas que no son de Google, probablemente no valga la pena invertir en explorar Google Ads Data Hub.

Alternativas a las salas limpias de datos

Las salas limpias de datos son solo una forma de superar los desafíos que enfrentamos con la pérdida de cookies de terceros, pero existen otras soluciones.

Otras dos alternativas notables que se están discutiendo en este momento son:

Seguimiento basado en navegador.

Google afirma que su aprendizaje federado de cohortes (FLoC) dentro de Chrome es 95% tan eficaces como las cookies de terceros para la orientación y medición de anuncios.

Esencialmente, esto ocultará las identidades de los usuarios en grandes grupos anónimos, sobre los que muchos son escépticos.

Para ser claros, los FLoC no son salas blancas, pero sí anonimizan los datos a nivel de usuario y las audiencias de clústeres en función de atributos compartidos.

Identificaciones universales.

ID de usuario universales son una alternativa a la opción de seguimiento basada en navegador que se presenta en la zona de pruebas de privacidad de Google. Estos se utilizarían en todas las plataformas publicitarias principales, pero serían anónimos, por lo que los anunciantes no verían la dirección de correo electrónico ni los datos personales de una persona.

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En teoría, el uso de ID universales facilitaría la atribución entre redes para los anunciantes. ya que la etiqueta de identificación universal replicaría eficazmente la funcionalidad de las cookies de terceros.

¿Qué deparará el futuro?

El seguimiento y la generación de informes ya no es una tarea en segundo plano que solíamos dar por sentada, ahora requiere consentimiento explícito del usuario. Esta transición requiere que las empresas soliciten a los usuarios su consentimiento para ceder sus datos con más frecuencia.

Requiere que los usuarios hagan clic en ventanas emergentes de privacidad más molestas. Probablemente creará más fricciones para los usuarios, al menos a corto plazo, pero esta es la compensación por una web libre y abierta.

Más allá de los «jardines amurallados» como Google, algunas empresas están trabajando para construir salas limpias de datos omnicanal. No se almacenan datos de PII y solo los datos agregados se comparten con la empresa.

Si bien esto ciertamente ayudaría con el desafío de la atribución multiplataforma, es probable que haya una discrepancia entre los datos proporcionados entre las diferentes plataformas publicitarias que requerirán una interpretación manual.

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Independientemente de la tecnología de «sala limpia» que permitirá esta comparación de datos, es necesario invertir en la creación de sus propios datos de primera parte ahora para permitir cualquier referencia cruzada de datos con plataformas publicitarias o proveedores de tecnología publicitaria.

Esto requiere crear y comercializar valor para obtener datos profundos sobre sus clientes.

Más recursos:


Imagen destacada: Quardia / Shutterstock
Primero en texto imagen: Hallam.co.uk, agosto de 2021





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