Nuevas tendencias para identificar a las audiencias

Cómo identificar audiencias en un entorno cookieless y sin ‘cookies de tercera parte’. Es lo que se ha planteado IAB Spain, asociación de publicidad, marketing y comunicación de España, en su reciente Guía sobre la Eficacia de la Data.

Las ‘cookies’ (pequeños archivos que el navegador descarga en segundo plano cuando se visita una página web) han sido la base durante décadas para el perfilado de consumidores. Ahora, las ‘cookies de tercera parte’, en colisión con el derecho a la privacidad, están en vías deextinción en la Unión Europea. Su desaparición, para el sector del marketing y la publicidad, equivale hoy a ir a ciegas. A menos que se exploren nuevas alternativas para la segmentación de campañas de publicidad y marketing.

En su guía centrada en la eficacia de los datos, publicada esta misma semana, IAB Spain apunta algunas de las principales tendencias para identificar a esas audiencias sin pasar por las ‘cookies de tercera parte’.

Contextual

La segmentación contextual se basa en el análisis de contenidos en internet y su clasificación en su correspondiente temática en función de las palabras utilizadas, la relación semántica con el resto del texto, los objetos mostrados en las fotografías o la temática de los vídeos que componen dicho contenido.

Para llevar a cabo esta clasificación, un rastreador, o crawler, se dedica a navegar por todos los contenidos de internet que acepten publicidad para clasificarlos en su correspondiente taxonomía afín.

Se pasa así de un modelo de creación de clústers o bolsas de usuarios interesados en una determinada temática (que es el modelo propuesto con las ‘cookies de tercera parte’ y los proveedores de datos) a un nuevo modelo de bolsas de URLs que hablan de un determinado interés. Con ello, dejamos de hablar de usuarios y hablamos de contenidos.

«Desde una perspectiva de cuantificar un volumen de usuarios -explica esta guía-, deja de ser una fuente de información de usuarios únicos y se convierte en una fuente de páginas únicas. Deja de poder ofrecernos un dato cuantitativo de usuarios impactables y lo convierte en un dato cualitativo de páginas identificadas con esa temática e impresiones disponibles en dichos contenidos».

ID Universal

Un ID Universal se refiere a la capacidad de poder generar un identificador que sustituya a las actuales cookies, cumpliendo dos condiciones principales: que se base en un dato persistente y estable (una dirección de correo electrónico, un número de móvil) y que sea universal (que podamos identificar el mismo usuario cuando navega por una web de noticias, por una red social o utiliza una App).

Desde el punto de vista de la segmentación de campañas digitales, «nos permite seguir cuantificando el volumen de un segmento de la población que está interesado en una temática concreta, o representa al target de la campaña», asegura IAB Spain, que añade que «sigue basándose en identificar bolsas de usuarios en función de la información que facilita el usuario, mediante un formulario o mediante su navegación con sesión iniciada. Además, nos permite hacer un conteo mucho más exhaustivo de los usuarios únicos, ya que nos ceñimos a correos electrónicos únicos y no a cookies de navegadores».

Grafos de identidad

Un grafo de identidad (ID Graph) es una base de datos que almacena los distintos identificadores que se correlacionan entre sí sobre usuarios individuales. Se pueden utilizar todo tipo de identificadores, desde nombres de usuario hasta correo electrónico, número de teléfono, cookies e incluso identificadores offline como números de tarjetas de fidelización.

Las empresas pueden tener información de sus clientes en distintas plataformas como su CRM, su software de comercio electrónico, herramienta de marketing automation o plataformas publicitarias. Un ID Graph procesará los datos de todas las herramientas y los unirá en un único perfil de cliente.

Data Clean Rooms

Una Data Clean Room es una tecnología intermediaria que, normalmente a través de un servicio cloud, permite a dos empresas poner en común sus datos de forma segura y cumpliendo con las exigencias de privacidad. Al tratarse de un espacio neutral, las empresas pueden conectar distintas tipologías de información creando conjuntos de datos más completos y seguros.

El objetivo de estas plataformas es garantizar la privacidad del dato de origen, de manera que no pueda ser desagregado o desanonimizado, pero que se pueda utilizar para extraer insights valiosos o enriquecer la información que tienen por separado cada empresa.

HouseHold Graph

Como última tendencia, los gráficos domésticos o Household Graph consisten en bases de datos que relacionan identificadores personales como los grafos de identidad con identificadores anónimos de los hogares. Se fundamenta en el análisis de IPs para asignar los dispositivos que navegan desde el mismo punto de acceso a internet.

Esto «permite identificar a distintos usuarios que conviven sobre un mismo hogar dando lugar a nuevas herramientas para la personalización de las campañas», explica IAB Spain. La construcción de estas identidades domésticas «posibilita el encontrar, segmentar y medir las audiencias tanto a nivel de individuo como de los hogares, lo que le permite potenciar los resultados de las campañas ampliando el alcance de su audiencia mediante la incorporación de datos».