¿Cómo implementar campañas en un entorno cookieless? Ante un escenario carente de cookies de terceros, es un hecho que las activaciones de campañas digitales se verían afectadas en cuanto a su diseño e implementación. ¿Cómo no morir en el intento? La respuesta vendría de la mano de un modelo tan conocido como el RETARGETING.
Por Álvaro Gómez, integrante Comisión Digital AAM.
Para comenzar vamos a partir de la base que tenemos 2 principales formas de identificar al usuario a la hora de segmentar nuestra audiencia:
· Identificación declarada. Se basa en usuarios loggeados en cada plataforma y que comparten sus datos de usabilidad al emplear cada una de ellas.
· Inferencia probabilística. Se refiere a la data compartida cuando navegamos por la red, llámense éstas las cookies IDs, Mobile AD IDs o con IP Addresses.
Ahora bien, dentro de la inferencia probabilística destacamos 2 tipos de cookies: 1rst party cookie, es decir, aquellas creadas por el dominio al que se ha ingresado, y por otro lado, tenemos las 3rd party cookies que serán afectadas por la nueva regulación. A diferencia de las primeras, son generadas por un tercero diferente al dominio al cuál se ha ingresado, o sea creadas usualmente por un proveedor de data o por algún medio para ser utilizadas dentro de su ecosistema.
El camino para llegar a este escenario aunque dista de ser extenso, tampoco se dio de un día para otro. De hecho podemos remontarnos a 2016 cuándo Safari de iOS9 permitió remover las ad-tech cookies (3rd Party cookies). En otras palabras, si hiciéramos una línea de tiempo con los principales hitos de esta breve y relevante transformación, podemos entender que se trata de un proceso que poco tiene de sorpresivo para la industria.
Fuente: elaboración propia en base a material GroupM
Y como es de suponer, nuevos escenarios traen múltiples interrogantes. Van acá algunas de las preguntas que consignan mayor interés, al tiempo que esbozamos las respuestas que hemos comenzado a implementar:
¿Vamos a poder seguir segmentando por audiencias? Así es, en este sentido no habría de qué preocuparse porque bajo los nuevos estándares de publicidad e identidad podríamos seguir haciéndolo.
¿Y podríamos también seguir midiendo los leads? El llamado aquí una vez más es a la confianza porque sí, las herramientas de medición se están preparando para esta nueva realidad, así que podríamos continuar midiendo leads.
Como vimos hasta acá la eliminación de las cookies de terceros afectaría de manera importante la performance de campañas digitales como las conocemos, de ahí el valor de identificar soluciones e iniciativas para activar campañas en este inminente escenario.
Dichas tentativas, aunque variadas, las podríamos categorizar como sigue:
A) Soluciones contextuales. Surgen como alternativa basada en la información y contexto disponible en el momento de la interacción con el usuario. En lugar de rastrear la actividad en el tiempo y múltiples sitios web utilizando cookies, se centran en el contexto actual del cibernauta.
Algunos ejemplos pueden incluir:
· Análisis de contenido: Donde son revisadas automatizadamente las páginas web para determinar su tema y contexto. Esto permite ofrecer anuncios relevantes basados en la temática de la página en la que se encuentra el usuario.
· Creatividades contextuales: Donde se trabaja la generación de contenido en base a los distintos contextos donde el usuario sería impactado, mejorando así el engagement.
La evolución de la IA ha permitido que la tecnología contextual sea exponencialmente sofisticada. En la práctica podemos impactar al usuario usando keywords que contengan una nota, pre-categorización del sitio web, análisis de fotos y videos que acompañan el contenido y la visión holística en cuanto comprensión de la red. Dicho de otra forma, si queremos activar una campaña con productos deportivos, podemos dirigirla hacia la nota periodística ad-hoc, como también a los sitios web o landings donde éste sea tema el principal. Entonces cuando utilizamos este modelo es relevante acompañarlo de tecnologías que eviten aparecer en contenido negativo para la marca cautelando el brand safety de la misma.
En general, las soluciones contextuales buscan equilibrar la personalización de la experiencia del usuario y la protección de su privacidad, utilizando información contextual para ofrecer contenido relevante sin depender exclusivamente de las cookies de seguimiento.
Para ejemplificar el punto, Seedtag, una de las compañías que han estado trabajando este tipo de soluciones nos comparte su visión:
“Hemos robustecido nuestra tecnología a través de machine learning logrando así la usabilidad de IA en estrategias digitales. Entendiendo a nivel humano el contenido de los editores donde servimos las campañas de nuestros clientes. La principal ventaja es que a través de una visión holística de la red, Seedtag garantiza el mayor % de Brand Safety del mercado, haciendo que cada impresión servida valga la pena. Sabemos que ser creativos es indispensable a la hora de captar la atención de los consumidores que son bombardeados constantemente. Y si te dijera que adaptamos las piezas creativas con IA teniendo en cuenta el contexto en el cual se sirven, claramente tus KPIs se disparan.
En resumen, dentro de un ecosistema digital que cambia de paradigma nuestra recomendación es contar con un partner que logre combinar tecnología robusta con años de machine learning + desarrollo de creatividades adaptadas al contenido + Insights. De seguro, que la toma de decisiones en pos de esto garantizará mayores eficiencias.”
Silvina Sciacaluga
Directora Comercial Cono Sur, Seedtag
B) Activación en “Walled Gardens”. En estos ecosistemas cerrados como Meta, Youtube, y TikTok entre otros, el usuario deba loggearse y consentir que su data sea usada para realizar perfiles dentro de la plataforma. En estos casos se ha visto que los cambios no serían significativos, por lo que seguirán siendo importantes dentro de la activación de campañas digitales.
No obstante lo anterior, se espera que disminuya su capacidad de remarketing a personas en sitios webs externos y re-impactados en sus plataformas, por lo que tendrían que trabajar en modelos para evitar que dicha ausencia repercuta directamente en las campañas.
Algunas ventajas al momento de pensar en un “walled garden” para correr campañas digitales son:
· Usan data de primera fuente, no probabilística: O sea, basan su información en data entregada por el usuario. Tienen alta confiabilidad siempre y cuando los datos compartidos sean fidedignos.
· Alta precisión en la segmentación: Pueden segmentar a los usuarios de manera precisa. Ofrecen opciones basadas en datos demográficos, intereses, comportamientos y otros.
· Fortaleza en el inventario publicitario: Son propietarios de plataformas populares y tienen un gran alcance, pudiendo así ofrecer un inventario amplio y diverso. Los anunciantes pueden aprovechar estas plataformas para llegar a audiencias masivas y segmentadas.
Importantes walled gardens avanzan hoy en el desarrollo de AI y machine learning al momento de usar la información que poseen. Al respecto, uno de los nuevos productos de Meta es Meta Advantage, el cual mediante la automatización de procesos mantiene o mejora los resultados de las campañas.
C) Uso de Customer Match. Se define como una activación de campañas con 1rst Party data basada en Customer Match, paridad realizada a partir de la carga de usuarios que se cruza con la información del usuario loggeado para identificar a este último en la plataforma. Dicha carga generalmente se realiza mediante un archivo .CSV o encriptado directamente en la plataforma, pero también es posible vía API, dónde se conectan plataformas de clientes con el medio para generar el match.
Una vez que la plataforma haya realizado la coincidencia de clientes, podemos crear campañas dirigidas a esta audiencia específica con anuncios personalizados, mensajes exclusivos o descuentos especiales. Esta forma de activar es de las más favorecidas respecto a otros tipos de segmentaciones, dado que los usuarios han consentido el uso de sus datos por parte de la compañía.
Entre sus ventajas destacamos:
· Alto grado de personalización: Al usar información de clientes propios, el conocimiento de ellos es mayor y es posible crear campañas altamente personalizadas, esto aumenta las probabilidades de mejorar el performance.
· Audiencia de calidad: Clientes más familiarizados con la marca maximiza la atención del usuario por sobre otras formas de segmentación.
d) Privacy Sandbox para la web. Iniciativa de Google, tiene como objetivo abordar los desafíos de privacidad en la publicidad digital. Es un conjunto de propuestas y tecnologías (API´s que se basan en la data de Google Chrome) diseñadas para equilibrar la privacidad de los usuarios y la efectividad de la publicidad personalizada.
A la fecha, Google está categorizando estas iniciativas dentro de 4 grandes tipos: combatir spam y fraude, mostrar contenido y anuncios relevantes, medición de los anuncios, y fortalecimiento de los límites de la privacidad entre sitios.
Estas API´s y su contenido se elaboran en base a información que van generando a través de foros abiertos, de forma de democratizar el cómo se construyen. Las propuestas cambian a medida que avanzan las pruebas.
Una de las comentadas en activación de campañas digitales es Topics, propuesta de Privacy Sandbox para publicidad personalizada basada en intereses. El navegador automáticamente define temáticas afines que representan los principales intereses del usuario a lo largo de la última semana de navegación. Por ejemplo, si he estado planeando un viaje y he entrado a muchas páginas web de viajes, vuelos, estadía, etc., el navegador me clasificará dentro de la categoría “viajes”. La ventaja es que lo hace íntegramente en el dispositivo del usuario, sin intervención de servidores externos. Además, las temáticas donde fue categorizado el dispositivo solo se conservarán durante 3 semanas, eliminándose después de ese período. Finalmente, los sitios web que deseen formar parte de ella deberán incluir extractos de programación que permitan llevarla a cabo por el navegador. Uno de los lineamientos es que Topics escoge sólo 3 temas que mejor representan la navegación del usuario (una temática para cada una de las últimas 3 semanas), siendo esa la información usada por el sitio web para exhibir publicidad.
E) Data Clean Rooms. Entornos seguros y controlados en los que las compañías (anunciantes), permiten a terceros (medios) acceder y analizar datos confidenciales sin comprometer la privacidad y seguridad de los usuarios mediante el establecimiento de protocolos de alto estándar.
Para entender cómo funciona, podemos imaginar que una marca X cuenta con data de su CRM e información de Analytics desde el Medio. Mediante www.cleanroomexample.com ninguna de las 2 partes podrá tener información particular sobre los usuarios. Ambas conectan su información vía API y cómo resultado consiguen data de alto Insights para la activación de campañas, incluso impactando dentro del mismo medio en base al perfil de usuario que el anunciante defina.
Al concluir y vistos los antecedentes expuestos en este artículo, no podría cabernos duda de que la industria digital está trabajando activamente para encontrar soluciones concretas y accionables que permitan continuar operando con dinámicas en un mundo sin cookies. Al respecto, cabe destacar el énfasis en el cumplimiento de la regulación vigente que busca cautelar la privacidad de nuestros datos personales sin que ello merme las posibilidades publicitarias que a las que nos tiene acostumbrado el ecosistema digital.
