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    Data Clean Room: importante en un mundo sin cookies

    La clave para medir la eficacia de la publicidad

     

    Ahora que Google se ha unido a Apple (Safari) y Mozilla (Firefox) y ha dejado de admitir las cookies de terceros en Chrome, estamos perdiendo la precisión de los informes en los que antes confiábamos para medir el rendimiento de la inversión publicitaria. Nos enfrentamos a un enorme reto de atribución publicitaria para el que no existe una solución sencilla.

     

    La publicidad PPC es conocida por su mayor capacidad de medición frente a la publicidad tradicional. Entonces, ¿cómo demostramos el valor en un mundo en el que la exactitud de nuestros informes se verá gravemente afectada por una mayor normativa sobre la privacidad de los usuarios?

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

    Los anunciantes seguirán teniendo acceso a sus propios datos de origen y podrán hacer uso de ellos, pero la comparación de datos entre redes resultará mucho más difícil. Dependerá de un análisis más profundo en cada plataforma en lugar de la visión multiplataforma que permite el seguimiento de cookies de terceros.

    Aquí es donde entra el concepto de Data Clean Room.

    ¿Qué es una Data Clean Room?

    Una Data Clean Room es un software que permite a los anunciantes y a las marcas cotejar los datos en usuario sin compartir ningún tipo de información personal o datos brutos entre ellos. Las principales plataformas publicitarias, como Facebook, Amazon y Google, las utilizan para proporcionar a los anunciantes datos contrastados sobre el rendimiento de sus anuncios en sus plataformas. Todas tienen controles de privacidad extremadamente estrictos que no permiten a las empresas ver o extraer ningún dato en cuanto al cliente.

    El beneficio para los anunciantes es una imagen mucho más clara del rendimiento publicitario dentro de cada plataforma. Sin embargo, para poder llevar a cabo cualquier tipo de comparación significativa con los datos de las plataformas, es necesario contar con un sólido banco de datos de origen.

     

    Por ejemplo, el Google Ads Data Hub permite analizar el rendimiento de los medios de comunicación de pago y cargar 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 Data Clean Room entre canales, es difícil ver cómo podría ser el caso dados los estrictos controles de privacidad que aplican Google y otras plataformas.

    Esto está bien si una marca quiere aumentar el gasto dentro de cada plataforma, pero sigue creando un reto en la atribución entre redes.

    ¿Qué nos depara el futuro?

    El seguimiento y la elaboración de informes ya no es la tarea de fondo que solíamos dar por sentada, ahora requiere el consentimiento explícito del usuario. Esta transición requiere que las empresas pidan 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 fricción para los usuarios, al menos a corto plazo, pero esta es la contrapartida de una web libre y abierta.

    Alternativas

    Más allá de los “jardines amurallados” como el de Google, algunas empresas están trabajando para construir Data Clean Room omnichannel. No se almacenan datos PII y solo se comparten datos agregados con la empresa. Aunque esto ayudaría al reto de la atribución entre plataformas, es probable que haya un desajuste entre los datos proporcionados por las distintas plataformas publicitarias que requerirá una interpretación manual.

    Independientemente de esta tecnología que permitirá este cotejo de datos, es necesario invertir en la creación de datos propios de primera mano ahora para permitir cualquier referencia cruzada de datos con plataformas publicitarias o proveedores de tecnología publicitaria.

    Para ello es necesario crear e intercambiar valor por datos profundos sobre sus clientes.