Situación actual entorno Cookieless (Parte I)
Hace cerca de un año publicamos en este mismo blog, un post sobre la desaparición de las cookies de terceros en 2022, a raíz del comunicado lanzado por Google en ese momento, en el que ponía en conocimiento de la industria que no iba a permitir la sincronización de este tipo de cookies en su navegador, y las consecuencias que esto tendría para el mundo publicitario, teniendo en cuenta que las third party cookies son creadas por empresas diferentes del sitio web en el que el usuario entra a navegar, entre ellas, las mismas empresas de publicidad.
Las cookies de terceros, como ya sabéis, permiten a los anunciantes ofrecer anuncios relevantes en función de los diferentes intereses de los usuarios, es decir, este tipo de “códigos” en principio y en un “entorno ideal” están enfocados a que los usuarios disfruten de una mejor experiencia de navegación ofreciendo en ella, productos relacionados con sus intereses. Por otro lado, es obvio que estos anuncios sirven también, para financiar el contenido que el usuario consume.
Como os decía en aquella publicación hablábamos de las diferentes alternativas que la industria estaba poniendo encima de la mesa para tratar de solventar esta pérdida de información, con el horizonte puesto en 2022, momento en el que entraría en vigor la decisión de Google de no permitir la sincronización de este tipo de cookies, en su navegador.
Pasado un año y con la moratoria que Google ha dado hasta 2023, fundamentalmente por el retraso en la puesta en marcha y pruebas de su sistema de Cohortes “FloC”, la idea de este post es, hacer una actualización de las diferentes opciones que baraja la industria y sus principales actores frente a esta eventualidad.
Como la mayoría de los que nos encontramos en esta industria, sabemos que, en la batalla por la identificación del tráfico, las cookies de primera parte se han convertido en las verdaderas protagonistas de la fiesta y que solo los sitios que posean un tráfico los suficientemente importante, van a poder seguir construyendo sus propias audiencias, siempre y cuando este tráfico no suponga en cuanto a alcance, un obstáculo insalvable.
El problema es que, los sitios web que pueden disponer de sus propias audiencias son relativamente pocos, por lo que la industria se ha visto abocada a dar diversos pasos con el objetivo de encontrar alternativas que puedan sortear el próximo escenario cookieless con garantías, planteando hasta el momento diversas soluciones apostado por diferentes planteamientos:
Soluciones basadas en la agrupación por categorías, tomadas por algunos de los gigantes tecnológicos, como Google o Microsoft
Google, en su intento de seguir controlando el ecosistema publicitario una vez desaparecidas las cookies de tercera parte, apuesta por un sistema llamado Privacy Sandbox. Esta solución basada en “cohortes” y compuesta por diferentes APIs tiene como principales propuestas:
“FloC” que como ya comentamos en su momento, usa un algoritmo que se ejecuta en el navegador del usuario y analiza los hábitos y preferencias de los mismos a nivel individual según los sitios web que ha visitado. En base a estos comportamientos, los usuarios son asignados a un grupo o segmento para que los anunciantes puedan impactar a esa cohorte con anuncios específicos a sus intereses.
“Fledge” desarrollada para poder poner en marcha la parte de Remarketing, de tal manera que cuando un usuario visita la página de un sitio en la que desea anunciar sus productos o servicios, el sitio (anunciante) puede solicitar al navegador del usuario que lo asocie con grupos de interés específicos durante un periodo de tiempo determinado (por ejemplo, 30 días). FLEDGE satisface los casos de uso de remarketing, pero está diseñada para que no pueda utilizarse por terceros para rastrear el comportamiento de navegación de los usuarios. La API permite que el navegador realice «subastas» en el dispositivo para elegir los anuncios relevantes proporcionados por los sitios web que el usuario haya visitado anteriormente.
Microsoft por su parte utiliza un concepto similar para la agrupación de los usuarios en función de sus intereses, con la diferencia de que el algoritmo en lugar de ejecutarse sobre el navegador, lo hace sobre un servidor proxy que se interpone entre el usuario y la empresa publicitaria, este sistema denominado Parakeet es capaz de enmascarar los datos privados reales del usuario a partir de la generación de ruido estadístico que permite anonimizar datos como:
El editor que solicita el anuncio
El lugar geográfico desde el que usuario solicita el contenido La IP del usuario que hace la solicitud y algunas más que tienen como objetivo de proteger la privacidad del individuo.
Si estáis interesados en seguir profundizando, en como la industria está buscando soluciones cookieless, no os perdáis el próximo post en el que haremos un recorrido por el resto de alternativas propuestas hasta el momento.
Biblografïa: