Aunque algunos habrán oído hablar de las cookies, es probable que no les quede muy claro cuál es su función. Pues bien, gracias a esta tecnología, las empresas han venido recabando información sobre los usuarios que han visto un determinado anuncio y saber si han mostrado un interés especial en comprar un producto o servicio.
Sin embargo, esta herramienta tiene los días contados y en 2024 desaparecerán. Lo que a priori es una buena noticia para los usuarios, está reclamando a la industria de la publicidad digital mundial su reinvención total, tratando de buscar una tecnología alternativa que les permita a las compañías seguir escogiendo selectivamente a qué usuarios mostrarles una publicidad relevante y a quiénes no.
En los últimos años, los internautas estamos más concienciados con la información que se recoge sobre nosotros, qué se hace con ella y con quién se comparte. De hecho, somos muy selectivos sobre qué marca nos genera confianza y les permitimos más derechos que a otras. El motivo principal se debe a la mala imagen que hay sobre la subasta de datos de los usuarios, donde las empresas pujan por acceder a la información personal de los individuos, como en algunos escándalos ocurridos en la década pasada en Estados Unidos.
Y aunque la realidad dista mucho de esa escenografía, entre muchas cosas por las barreras técnicas y la legislación europea que prohíbe ese intercambio de información personal, existe un rechazo a ese tipo de prácticas. Por esta razón, cada vez pensamos más en qué empresa confiar y les autorizamos a recoger información sobre nosotros a cambio de recibir un beneficio por ello.
Ante este contexto, el sector publicitario está buscando soluciones que mantengan la privacidad de los usuarios, pero al mismo tiempo permita a las empresas seguir recabando datos para conocer mejor a sus públicos y ser eficientes con sus campañas publicitarias. En este cambio de modelo, podemos encontrar una amplia variedad de soluciones basadas en lo que se conoce como federated learning que posibilita conocer mucho más el contexto y el entorno del consumo de internet para saber si el usuario se encuentra en un momento receptivo a un mensaje de compra o no.
De esta manera, y gracias a los patrones de aprendizaje que nos permiten las estrategias de machine learning, no es necesario realizar un tracking de cómo ha sido el comportamiento de un usuario durante diferentes momentos del día, sino poder darle un scoring de probabilidad de interés a la hora de recibir ese anuncio concreto en ese momento y con un determinado dispositivo.
Asimismo, y en paralelo, se están desarrollando algoritmos basados en Procesamiento Natural del Lenguaje (NLP en inglés) para analizar los contenidos de las páginas web en real-time y saber si el contenido que está consumiendo en ese momento el usuario responde a un proceso activo de compra, si está comparando productos similares, si está empezando a informarse de una categoría, pero aún no tiene pensado comprar nada o si simplemente está curioseando.
Otras de las soluciones que más fuerza están cobrando son las basadas en geo-hábitos que buscan analizar agrupaciones de usuarios similares. Donde vivimos nos condiciona mucho y poder hacer análisis estadísticos de movilidad proporcionan un conocimiento en detalle sobre cómo un determinado grupo de personas actúa, dónde van a comprar, cuál es la recurrencia de visita a un centro comercial, al cine, a cenar fuera de casa…
Este tipo de insights o pistas permiten decidir qué medio (ya no estamos hablando solo de publicidad digital) es el más apropiado, en función de la hora del día y de dónde y qué esté haciendo esa persona, para conseguir llegar en el momento y con el formato más adecuado. Lo que está cada vez más claro es que viviremos en un mundo con diferentes herramientas de segmentación sin rastreo de los usuarios, como hacíamos con las cookies.
Si, por otro lado, pensamos en las propias marcas que desean anunciarse, será cada vez más importante su capacidad de recoger información de los potenciales compradores, a través de registros en su página web, en sus plataformas de comunicación o en sus puntos de venta para entender mejor quiénes son los usuarios interesados en sus productos. Lo que tradicionalmente se llamaba CRM, necesita apoyarse ahora en tecnología que gestione el gran volumen de recogida, clasificación y, lo más importante, activación de estos activos digitales.
Para ello, los anunciantes están recurriendo a soluciones Clean Data Platform (CDP), que ofrecen automatizar estas estrategias Data-Driven en medios propios y pagados para saber dónde deben invertir en publicidad para captar la atención de las personas similares a sus compradores.
En definitiva, la desaparición de las cookies no significará que dejemos de recibir publicidad y que las empresas dejen de recoger nuestra información personal. Es primordial entender que ambas prácticas son esenciales para continuar consumiendo determinados contenidos digitales sin transacciones económicas, pero sí como contrapartida al acceso a nuestros datos. De la industria publicitaria dependerá fomentar soluciones que permitan seguir mostrando publicidad relevante para los usuarios, a la vez que se protege la privacidad del usuario.
*** Miguel Ángel Miguelez, Data Strategy Director en GroupM.