Como la mayoría de los anunciantes, editores y empresas de AdTech, la industria [en su conjunto] recibió con agrado la noticia. Su permanencia en desuso ha proporcionado tiempo adicional para que nuestra industria presente una o varias soluciones integrales para prepararse para el cambio inminente.
En su declaración reciente, Google anunció que la empresa seguirá todas las recomendaciones planteadas por la Comisión Europea y ayudan a los editores a preparar y probar varias soluciones. Sin embargo, los escépticos pueden esperar que los requisitos antimonopolio de los gobiernos europeos no sean suficientes para asegurarse de que no se darán preferencia a las soluciones propias de Google en el desarrollo o implementación de los métodos de Privacy Sandbox.
A pesar de sus deficiencias, las cookies de terceros eran una solución aceptable para almacenar, transmitir, usar y monetizar los datos de focalización, así como para medir la exposición de los usuarios a los anuncios con fines de limitación de frecuencia y atribución. Echemos un vistazo más de cerca a los intentos actuales de la industria de la tecnología publicitaria para contrarrestar la desaparición de las cookies de terceros.
Soluciones de identidad alternativas
Dado que las cookies de terceros se presentan como absolutas, las marcas, agencias e intermediarios tecnológicos pueden optar por identificadores publicitarios sustitutos. Sin embargo, aceptemos que no pueden ser cookies de terceros con otro nombre. Los identificadores deterministas no consentidos eventualmente plantearán las mismas preocupaciones de privacidad, por lo que no pueden ser una solución intersectorial a largo plazo.
Hasta ahora, los planes de identidad se dividen en dos categorías amplias, ID probabilísticos no consentidos no basados en cookies y soluciones consentidas deterministas basadas en el inicio de sesión. Los primeros utilizan las direcciones IP de los usuarios, el string de user agent y las ubicaciones geográficas para establecer identidades anónimas, mientras que los segundos se basan en identificaciones deterministas y persistentes, es decir, los usuarios se autoidentifican al iniciar sesión.
Soluciones de focalización alternativas fuera de la identidad
Soluciones de focalización alternativas fuera de la identidad
¿Qué pasa si ninguna de las soluciones de identidad mencionadas tiene éxito? Las soluciones deterministas basadas en el inicio de sesión pueden fallar porque muchos usuarios se negarán a identificarse para consultar el clima local o consultar las noticias diarias. Las soluciones probabilísticas pueden fallar porque no cumplen realmente con la privacidad y son bastante inexactas.
MGID y varias otras empresas están mejorando las soluciones contextuales como alternativa a la segmentación basada en identidad. Si bien la orientación contextual no es nueva, las soluciones basadas en aprendizaje automático como MGID Contextual Intelligence (CI) hacen que la focalización contextual sea mucho más efectiva.
La inteligencia contextual es 100% amigable con la privacidad porque los anuncios están orientados a lo que hay en la página y no a los datos del usuario. El contenido anunciado es relevante para la intención del usuario en este momento. Consideremos el ejemplo de los anuncios b2b: la focalización es más eficaz mientras el usuario consume noticias comerciales en el trabajo. Es más probable que el usuario ignore el mismo anuncio si lo ve al hacer una reserva para cenar.
Sin embargo, el punto débil de estas soluciones de focalización es que hay menos datos contextuales que datos de comportamiento y de perfil. Un usuario puede ver una página con un tema en particular a la vez (contextual), pero el identificador del usuario podría estar conectado a miles de páginas que visitó en el pasado (conductual). Por lo tanto, el usuario podría ser dirigido a un contexto, pero a miles de categorías de comportamiento.
La inteligencia contextual de MGID resuelve este problema relacionando contextos con comportamientos. Por ejemplo, las marcas de relojes caros no son contextualmente relevantes para los viajes en primera clase. El comportamiento de comprar un reloj caro y el comportamiento de comprar un boleto de primera clase están algo relacionados.
Formas de mejorar los ingresos que no se relacionan con la focalización
La razón por la que muchos editores están preocupados por la próxima desactivación de las cookies de terceros son los ingresos. ¿Y si hubiera formas de mejorar los ingresos que no tuvieran que ver con la identidad o la focalización? La búsqueda de tales mejoras también sería una buena manera de prepararse para el apocalipsis de la cookie.
Una posible respuesta son mejores herramientas de optimización basadas en soluciones de aprendizaje automático. Ser capaz de identificar el perfil de usuario o la intención del usuario es solo la mitad de la batalla. La otra lucha, mucho más importante, es determinar qué hacer con eso.
Por ejemplo, si usted es una empresa de refrescos, puede optar por orientar sus anuncios a páginas que hablen sobre refrescos u optar por publicitar a los ID de usuario que expresaron interés en los refrescos o ambos. Pero cuantas más restricciones imponga a la focalización, menos escalabilidad tendrá.
La mayoría de las veces, tendrá que lidiar con un grado de relevancia y varios contextos. En la jerga de los especialistas en aprendizaje automático, el "contexto" no es solo una categoría de página, sino que podría incluir decenas de otras características, como el día de la semana, la hora del día, el dispositivo, el navegador y la página en una sesión, exposición a anuncios similares en el pasado, etc.
En un pasado no muy lejano, los anunciantes dependían de un ejército de administradores de campañas que seleccionaban manualmente objetivos, límites de frecuencia y ofertas para cada segmento de contexto. Este enfoque manual podría ofrecer resultados óptimos para los anunciantes, pero no se puede escalar fácilmente. A medida que su alcance de marketing crece progresivamente, estos ajustes uno a uno se convierten en una tarea casi imposible de realizar. Es por eso que MGID mejora sus capacidades de optimización aprovechando los últimos avances en modelado y aprendizaje automático.
Pensamiento final
Dado que Google Chrome representa casi dos tercios del uso global de navegadores, la decisión de Google de hacer obsoletas las cookies de terceros sigue siendo el último punto de inflexión en la desaparición de esta tecnología. Las aguas inexploradas de la era sin cookies pueden estar más cerca o más lejos en la línea de tiempo, pero todos los principales actores de la industria aún tienen que decidir cómo ingresar a ellas.
