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

Con Google uniéndose a Apple (Safari) y Mozilla (Firefox) para terminar con las cookies de terceros en Chrome, estamos perdiendo la precisión de los informes en los que solíamos confiar para medir el ROI.

Nos enfrentamos a un gran desafío relacionado con la atribución de anuncios, para el cual simplemente no existe una solución simple.

Se sabe que la publicidad PPC se puede medir mejor en comparación con la publicidad tradicional.

Entonces, ¿cómo puede demostrar su valía en un mundo donde la precisión de nuestros informes se ve seriamente afectada por leyes de privacidad de los usuarios más estrictas?

Estos son los problemas que ya estamos experimentando relacionados con la inexactitud del seguimiento de anuncios de Facebook en dispositivos iOS 14.

Los anunciantes aún podrán acceder a sus propios datos y utilizarlos, pero hacer coincidir los datos entre las redes será mucho más difícil. Se basará en un análisis más profundo de cada plataforma y no en una vista multiplataforma que permita rastrear las cookies de terceros.

Aquí es donde entra en juego el concepto de sala limpia de datos.

¿Qué es una sala limpia de datos?

La sala limpia de datos es un software que permite a los anunciantes y las marcas hacer coincidir los datos a nivel de usuario sin compartir datos personales o sin procesar entre ellos. Las principales plataformas de publicidad como Facebook, Amazon y Google utilizan salas de datos limpias para proporcionar a los anunciantes datos personalizados sobre el rendimiento de sus anuncios en sus plataformas.

Todas las salas de datos limpias tienen controles de privacidad muy estrictos que no permiten que las empresas vean o descarguen ningún dato a nivel de cliente.

Los anunciantes se benefician de una imagen mucho más clara del rendimiento de los anuncios en cada plataforma. Pero, sobre todo, se basa en una sólida base de datos propia para hacer cualquier coincidencia significativa con los datos de la plataforma.

Por ejemplo, Google Ads Data Hub le permite analizar el rendimiento de los medios pagos y cargar sus propios datos en Google. Esto le permite segmentar su propia audiencia, analizar el alcance y la frecuencia, y probar diferentes modelos de atribución.

Hay un problema importante con este enfoque. Si bien muchas plataformas afirman poder ofrecer una solución de sala limpia multicanal, es difícil entender cómo se darían los estrictos controles de privacidad establecidos por Google y otras plataformas.

Esto está bien si la marca quiere aumentar el gasto en cada plataforma, pero aún representa un desafío para la atribución cruzada.

Ejemplo: centro de datos de Google Ads

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

Ads Data Hub es más eficaz cuando utiliza varias plataformas de Google y si tiene una gran cantidad de sus propios datos (como los datos de CRM).

Captura de pantalla de Ads Data Hub, Developers.google.com, agosto de 2021

Ads Data Hub es esencialmente una API. Combina dos proyectos de BigQuery: el suyo y Google.

Google Project almacena datos de registro que no se pueden obtener en ningún otro lugar debido a las disposiciones del RGPD.

El segundo proyecto debe almacenar todos los datos de rendimiento de marketing (en línea y fuera de línea) de Google Analytics, CRM u otras fuentes fuera de línea.

Limitaciones y desafíos de la sala limpia de datos

Los datos de propiedad (como los que se utilizan para alimentar las salas limpias de datos) tienen menos problemas en términos de cumplimiento de la privacidad y gestión del consentimiento del usuario.

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

Esto significa que los “jardines vallados” como Google, Facebook y Amazon, que tienen acceso a la base de datos de clientes más grande, se beneficiarán al proporcionar a los anunciantes soluciones de medición mejoradas.

Además, las marcas que acceden a una gran cantidad de datos de los consumidores, como las marcas directamente a los consumidores, obtendrían una ventaja de marketing sobre las marcas que no tienen relaciones directas con los consumidores.

La mayoría de las salas de limpieza de datos actuales solo se ejecutan en una plataforma (como Google o Facebook) y no se pueden combinar con otras salas de limpieza de datos.

Si publica anuncios en varias plataformas, notará esta limitación, ya que no puede combinar datos para crear una imagen completa del recorrido de un cliente sin combinar manualmente las estadísticas.

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

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

Alternativas de sala limpia de datos

Las salas blancas 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 actualmente son:

Seguimiento del navegador.

Google dice que su aprendizaje federado de cohortes (FLoC) en Chrome es un 95% más efectivo que las cookies de terceros para orientar y medir anuncios.

Básicamente, esto ocultará las identidades de los usuarios en grandes grupos anónimos sobre los que muchos se muestran escépticos.

Para ser claros, los FLoC no son salas limpias, sino que anonimizan los datos a nivel del usuario y de la audiencia del clúster en función de los atributos compartidos.

Identificadores universales.

Los 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 las principales plataformas de publicidad, pero de forma anónima, por lo que los anunciantes no verían la dirección de correo electrónico ni la información personal de la persona.

En teoría, el uso de identificadores universales facilitaría a los anunciantes la atribución entre redes. porque la etiqueta de identificación universal duplicaría efectivamente la funcionalidad de las cookies de terceros.

¿Qué deparará el futuro?

El seguimiento y la generación de informes ya no es la tarea principal que solíamos dar por sentado, ahora requiere consentimiento explícito del usuario. Esta transición requiere que las empresas soliciten permiso a los usuarios para optar por no recibir sus datos con más frecuencia.

Requiere que los usuarios hagan clic en ventanas emergentes de privacidad más intrusivas. Es probable que esto genere más fricciones para los usuarios, al menos a corto plazo, pero es una compensación por una red abierta y gratuita.

Además de “jardines vallados” como Google, algunas empresas están trabajando en la construcción de una sala limpia de datos omnicanal. No se almacena información de identificación personal, solo se comparten datos agregados con la empresa.

Si bien esto ciertamente ayudaría a abordar el problema de la atribución cruzada, es probable que haya una falta de coincidencia entre los datos proporcionados en las plataformas publicitarias que requerirán una interpretación manual.

Independientemente de la tecnología de “sala limpia” que permita dicha comparación de datos, existe una necesidad de inversión en la creación de los datos de su propia empresa ahora para permitir la comparación 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 recomendada: Quardia / Shutterstock
El primero del texto fotografía: Hallam.co.uk, agosto de 2021