Maximiza la relevancia de los anuncios sin cookies de terceros

14 de diciembre de 2022

Joey Trotz
Director de Administración de Productos, Privacy Sandbox

Introducción

El objetivo de Privacy Sandbox es mantener la privacidad de la actividad de las personas en un Internet abierto y gratuito. Para ello, colaboramos con la industria publicitaria para realizar la transición a nuevas tecnologías publicitarias privadas y dar de baja la compatibilidad con las cookies de terceros en Chrome en el segundo semestre de 2024.

Ya sea que seas líder de productos, director de tecnología, director de marketing o director ejecutivo, es fundamental que comprendas cómo respaldar los casos de uso de publicidad en un mundo cada vez más preocupado por la privacidad y que adoptes soluciones que puedan optimizar tanto los resultados comerciales como la privacidad del usuario.

No cabe duda de que el 2023 será un año crucial para prepararnos para un mundo sin cookies de terceros. En esta guía, analizaremos cómo el ecosistema publicitario puede abordar la relevancia de los anuncios en un futuro sin cookies:

• ¿Qué cambiará en los datos que se usan para mostrar anuncios relevantes?
• ¿Cómo podrían las soluciones de tecnología publicitaria ofrecer publicidad basada en intereses sin cookies de terceros?
• ¿Cómo puede el aprendizaje automático maximizar el rendimiento con indicadores que protegen la privacidad?

¿Qué cambiará en los datos que se usan para mostrar anuncios relevantes?

La publicidad basada en intereses, también conocida como publicidad personalizada, es un tipo de publicidad que utiliza información sobre los intereses y las preferencias de una persona para mostrarle anuncios más relevantes. Este tipo de publicidad utiliza una amplia variedad de datos como indicadores para determinar qué anuncio mostrar, como el contenido que vio un usuario, el patrón de sitios que visitó recientemente o un sitio específico que visitó anteriormente.

Actualmente, estos indicadores se basan principalmente en identificadores de sitios cruzados, como las cookies de terceros, que son únicos para cada dispositivo. A medida que se eliminan gradualmente las cookies de terceros, las soluciones de tecnología publicitaria para la publicidad basada en intereses deben evolucionar para aprovechar los indicadores que respetan la privacidad y mostrar anuncios relevantes. Estos incluyen datos propios, indicadores contextuales y APIs de preservación de la privacidad proporcionadas por la plataforma, como la API de Topics, la API de FLEDGE y la API de Attribution Reporting, que ayudan a admitir casos de uso críticos para la industria publicitaria y, al mismo tiempo, protegen contra el seguimiento en sitios cruzados.

La publicidad basada en intereses puede sobrevivir y prosperar con las tecnologías innovadoras que se desarrollan en todo el ecosistema. Estas tecnologías nos ayudarán a avanzar hacia un mundo en el que los datos de las personas estén mejor protegidos, mientras que los anuncios podrán seguir generando resultados de marketing que respalden una Web dinámica y abierta.

¿Cómo pueden las soluciones de tecnología publicitaria ofrecer publicidad basada en intereses sin cookies de terceros?

Actualmente, los anunciantes basados en intereses suelen configurar lo siguiente para las campañas a través de sus proveedores de tecnología publicitaria:

1. Objetivo: ¿Qué resultado comercial busca lograr el anunciante con esta campaña publicitaria? Esto les indica a las plataformas de anuncios para qué deben optimizar. Por ejemplo, el anunciante puede querer generar ventas en su sitio web de ropa para niños. A menudo, estos objetivos se miden a través de etiquetas de conversión en varios sitios y de informes de atribución.
2. Público: ¿A qué usuarios quiere llegar el anunciante? Esto le indica a la plataforma publicitaria a quién cree el anunciante que es probable que sea una buena coincidencia para el anuncio. Por ejemplo, es posible que el anunciante desee llegar a los clientes nuevos que actualmente están en el mercado para comprar ropa para niños.
3. Posición: ¿En qué sitios web desea el anunciante publicar anuncios? Especifica dónde se permite publicar anuncios en términos de inventario de anuncios o categorías de inventario de anuncios. Por ejemplo, los anunciantes pueden colocar sus anuncios en una amplia variedad de sitios web o seleccionar sitios web específicos que tengan una mayor probabilidad de llegar a su público deseado.
4. Presupuesto y oferta: ¿Cuánto desea invertir el anunciante en total y en una acción específica, como una impresión publicada, un clic en el anuncio o una conversión del anuncio? Esto garantiza que la campaña cumpla con los requisitos de costos para sus objetivos. Por ejemplo, el anunciante puede desear invertir hasta USD 1,000 y pagar un CPM de USD 2.00 como máximo para publicar 500,000 impresiones a los públicos segmentados y en los sitios web especificados.

Evolución de la creación de públicos

En un mundo sin cookies de terceros, los proveedores de soluciones publicitarias querrán adaptar la forma en que sus plataformas publican anuncios relevantes. Actualmente, la relevancia de los anuncios se logra comúnmente a través de los públicos que un anunciante puede usar para llegar a las personas que tienen más probabilidades de estar interesadas en sus productos y servicios. Actualmente, los anunciantes suelen usar los siguientes tipos de público:

1. Públicos afines: Llega a los usuarios en función de sus pasiones, intereses y hábitos.
2. Público en el mercado: Llega a los usuarios en función de su intención de compra reciente.
3. Remarketing: Llega a las personas que ya visitaron el sitio web de un anunciante.
4. Extensión de público: Llega a los usuarios de un publicador en particular en otros sitios web.

Después de la baja de las cookies de terceros, los proveedores de soluciones publicitarias pueden seguir admitiendo los objetivos de estos tipos de público con nuevos enfoques, incluidas las APIs de Privacy Sandbox.

Afinidad

Actualmente, los anunciantes llegan a los usuarios clasificados según su afinidad (también conocida como intereses), por lo general, aprovechando los segmentos de datos de terceros. Estos públicos se proporcionan en muchos mercados de datos y se distribuyen para su activación en todo el ecosistema de tecnología publicitaria a través de canales como las plataformas orientadas a la demanda (DSP) y las plataformas de administración de datos (DMP).

Por lo general, estos segmentos se crean haciendo un seguimiento de las personas con cookies de terceros y, luego, agrupando a los usuarios según una taxonomía de categorías y metodologías propias para determinar cuándo un usuario cumple con los requisitos para pertenecer a una categoría.

Después de la baja de las cookies de terceros, la selección de público basada en la afinidad evolucionará para usar diferentes indicadores que permitan determinar si los usuarios cumplen con los requisitos para incluirse en un público determinado. Habrá varias formas de hacerlo con las APIs de Privacy Sandbox que preservan la privacidad, incluidas las siguientes:

• API de Topics: Esta API ofrece una taxonomía estandarizada de intereses y una metodología conocida públicamente para la clasificación en el dispositivo de los intereses de un usuario determinado en función de los tipos de sitios web que visitó recientemente. Las soluciones de tecnología publicitaria pueden llamar a la API de Topics para obtener los intereses de un usuario determinado, mientras que la API protege la privacidad limitando la duración del historial de navegación considerado, las partes que pueden acceder a un tema determinado, la cantidad de categorías que se muestran y mucho más. Esta API es particularmente útil para la tecnología publicitaria que no tiene relaciones directas con los publicadores ni capacidades de optimización contextual.
• API de Topics con datos contextuales: Un método más avanzado consiste en comparar los temas de un usuario y el contexto de una página para estimar afinidades adicionales para los usuarios. Por ejemplo, las soluciones de tecnología publicitaria pueden detectar que las personas interesadas en un conjunto particular de temas (como las actividades al aire libre) pueden tener un índice superior al promedio de visitas a categorías específicas de páginas (como los sitios sobre parrillas). La tecnología publicitaria puede entrenar un modelo de aprendizaje automático para predecir que un visitante de un sitio web de "actividades al aire libre" podría estar interesado en asar a la parrilla, incluso si "parrillas y barbacoas" no se devuelve como tema a través de la API de Topics. Este método es particularmente útil para una tecnología publicitaria orientada a la compra si tiene capacidades de optimización contextual.
• API de FLEDGE: Esta API permite que las soluciones de tecnología publicitaria creen segmentos de público etiquetando a los visitantes de una página web como miembros de un segmento en particular, como "interesados en aventuras familiares". Si el proveedor de soluciones de tecnología publicitaria tiene otros sitios web en su red de socios que se relacionan con "aventuras familiares", también puede agregar a los visitantes de esos sitios al mismo segmento. FLEDGE protege la privacidad del usuario, ya que mantiene la asignación del usuario a los segmentos de público en el dispositivo y no comparte con las soluciones de tecnología publicitaria si el mismo usuario pertenece a varios grupos de intereses. Esto limita el seguimiento entre sitios. La API es especialmente útil para una solución de tecnología publicitaria con una red de asociaciones de sitios.

Con estos métodos, las soluciones de tecnología publicitaria pueden ofrecer segmentos de público por afinidad a gran escala sin depender de identificadores de usuarios entre sitios. Las soluciones de tecnología publicitaria no tienen que limitarse a un solo método y pueden diferenciarse en función de sus relaciones con los publicadores, sus relaciones con los anunciantes y sus capacidades de aprendizaje automático.

En el mercado

Actualmente, los anunciantes llegan a los usuarios clasificados como "en el mercado" (también conocidos como usuarios con "intención de compra") utilizando segmentos de cookies de terceros de manera similar a como acceden a los públicos basados en la "afinidad". Si un usuario se clasifica como comprador en el mercado de un producto, como "utensilios de cocina", o simplemente está interesado en cocinar, depende de las taxonomías y metodologías propias de los proveedores de soluciones publicitarias.

Después de la baja de las cookies de terceros, las APIs que preservan la privacidad proporcionarán nuevos indicadores para fundamentar la creación de públicos "en el mercado". Estos son algunos métodos alternativos:

• API de Topics: Al igual que cuando se usa esta API para los públicos afines, usarla para los públicos en el mercado implica devolver un tema que puede aproximar la intención de compra de un usuario determinado según una metodología y una taxonomía conocidas públicamente en el dispositivo. El período retrospectivo estandarizado de tres semanas para generar estos temas protege la privacidad del usuario, ya que limita la cantidad total de datos disponibles para los proveedores de soluciones publicitarias. Sin embargo, las diferentes categorías de productos y servicios tienen diferentes ciclos de consideración que van desde días hasta meses, lo que hace que esta API sea útil para los anunciantes cuyo ciclo de compra del cliente se alinea con el período de observación del tema.
• API de FLEDGE: Al igual que en el caso de uso de afinidad, esta API brinda a las plataformas de tecnología publicitaria la capacidad de crear sus propios segmentos, como "compradores de automóviles en el mercado". Si el proveedor de soluciones de tecnología publicitaria tiene otros sitios web en su red de socios que se relacionan con los "compradores de automóviles en el mercado", también puede agregar visitantes de esos sitios al mismo segmento y, al mismo tiempo, mantener la privacidad del usuario en todos los sitios. FLEDGE es particularmente útil para una solución de tecnología publicitaria cuando existe una relación directa entre el publicador y el anunciante que permite la asociación de datos, y se necesita una mayor personalización de la que permitiría Topics.
• API de Topics + API de Attribution Reporting: Si combinas Topics y la API de Attribution Reporting, puedes expandir las listas de temas que se asignan a conversiones específicas, como las compras, lo que crea formas adicionales de llegar a un público en el mercado. Por ejemplo, los sistemas de análisis o de aprendizaje automático pueden descubrir que los usuarios que vieron un anuncio sobre equipos de buceo y lo compraron suelen tener asociados los temas "Playas e islas" y "Pesca". Una solución de tecnología publicitaria podría traducir esta estadística en un mayor alcance para los usuarios "interesados en equipos de buceo" seleccionando a los usuarios con esos dos temas. En este caso, Attribution Reporting protege la privacidad del usuario proporcionando datos de conversiones agregados con ruido sobre las asociaciones de temas con conversiones. Este enfoque tiene sentido cuando los proveedores de soluciones publicitarias no tienen muchos datos contextuales, pero sí capacidades sólidas de aprendizaje automático, análisis y ciencia de datos.
• Datos contextuales y API de Attribution Reporting: Las soluciones de tecnología publicitaria pueden aprovechar la categorización contextual de las páginas en las que se muestran los anuncios, la categorización de los anunciantes y los productos, y los datos de Attribution Reporting para descubrir tendencias o patrones en los tipos de sitios que prefieren las personas cuando están en el mercado para comprar ciertos tipos de productos y servicios. Por ejemplo, esta combinación de datos puede generar estadísticas, como saber que las personas que se encuentran en páginas web sobre actividades familiares tienen muchas probabilidades de estar en el mercado para comprar ropa de exterior.

Estos métodos son solo algunas de las muchas formas en que las soluciones de tecnología publicitaria pueden escalar y personalizar de forma creativa los segmentos de público sin depender de los identificadores de usuarios entre sitios. También podrían integrar más indicadores, como datos de origen y otras combinaciones de APIs que preservan la privacidad, para obtener resultados aún mejores. Por lo tanto, las soluciones de tecnología publicitaria pueden diferenciarse adoptando enfoques distintos para la creación de públicos, obteniendo datos únicos y desarrollando capacidades superiores de aprendizaje automático.

Remarketing

Los anunciantes pueden volver a atraer a los usuarios que visitaron su sitio web anteriormente a través del remarketing, que actualmente implica colocar una cookie de terceros en un navegador en el momento de la visita al sitio web y, luego, ofertar para mostrar anuncios en ese navegador cuando se observe la cookie en otro sitio web. Las soluciones de tecnología publicitaria pueden crear diferentes segmentos de remarketing para un sitio web determinado en función de las actividades de los usuarios en todo el sitio web.

Sin las cookies de terceros, las soluciones de tecnología publicitaria podrán utilizar la API de FLEDGE para admitir casos de uso de remarketing:

• API de FLEDGE: Las soluciones de tecnología publicitaria pueden crear segmentos de remarketing personalizados para un sitio creando grupos de intereses que dependen de la actividad del usuario. En casos de uso anteriores con FLEDGE, las soluciones de tecnología publicitaria creaban públicos muy grandes a partir de varios sitios web. En este caso de uso, solo un sitio web intenta volver a atraer a un visitante anterior y, sin las protecciones de privacidad integradas en FLEDGE, este caso de uso podría llevar a los sitios web a aislar a las personas. Si bien permite un remarketing eficaz para el público, esta API protege la privacidad individual estableciendo umbrales de k-anonimato para garantizar que una cantidad suficiente de personas sean aptas para ver el anuncio.

Incluso sin cookies de terceros, Privacy Sandbox permite a los anunciantes usar sus datos de origen para el remarketing a gran escala en sitios web de terceros.

Extensión de público

A veces, los anunciantes quieren llegar a más usuarios del mismo público que ven en un publicador en particular, pero cuando esos usuarios están en otros sitios web. La extensión del público es un proceso que extiende los públicos propios de los publicadores, ya que los encuentra en otros sitios para aumentar la frecuencia o el alcance entregado del mismo público. Con la extensión del público, un publicador puede proporcionar a un anunciante un segmento de público, como la afinidad (p.ej., golfistas) o los datos demográficos (p.ej., rango etario), y permitir que el anunciante encuentre ese público en otros sitios. La extensión de público también se usa cuando un anunciante desea aumentar el reconocimiento de sus productos llegando a los consumidores cuando compran en el sitio web de un minorista y en otros lugares de la Web.

Las soluciones de tecnología publicitaria ampliarán los públicos de los publicadores sin cookies de terceros:

• API de FLEDGE: Las soluciones de tecnología publicitaria pueden crear segmentos de extensión de público personalizado para un sitio creando grupos de interés que dependen de la actividad del usuario, como leer una sección en particular de un sitio web (p.ej., la sección de viajes). Este proceso es similar al remarketing y ofrece las mismas protecciones de privacidad. Es útil para los anunciantes que valoran los datos de público propios de un publicador, pero no pueden obtener suficiente inventario de anuncios en el sitio web de ese publicador para ese público.

¿Cómo puede el aprendizaje automático maximizar el rendimiento con indicadores que protegen la privacidad?

Con la baja de las cookies de terceros, es posible que los anunciantes deseen considerar cómo se pueden usar el aprendizaje automático y los indicadores que preservan la privacidad para generar los mejores resultados.

Genera resultados para los anunciantes a través de la automatización

La mayoría de las soluciones de tecnología publicitaria ofrecen diferentes grados de optimización manual y automática de las campañas.

Las soluciones más manuales requieren que los anunciantes especifiquen los públicos, las posiciones y las ofertas deseados, y que luego se mantengan dentro de esos parámetros. La configuración manual proporciona un control sólido a los anunciantes, pero puede generar resultados subóptimos si el anunciante necesita conocer todos los públicos y las posiciones con buen rendimiento, o bien si no puede predecir la oferta óptima teórica para cada impresión, teniendo en cuenta todas las variables involucradas.

Las soluciones más automatizadas les solicitan a los anunciantes que especifiquen el resultado comercial deseado (p.ej., USD 2 por costo por acción o venta), y utilizan el aprendizaje automático para identificar los públicos y las posiciones que tienen un buen rendimiento para ese anunciante, así como la oferta adecuada para alcanzar el objetivo deseado. En esta configuración, hay pocas o ninguna restricción en la solución de tecnología publicitaria, excepto un presupuesto y un objetivo. La selección del público por parte del anunciante puede tratarse como una "sugerencia" o un "punto de partida", pero el aprendizaje automático buscará patrones entre todos los datos disponibles que pueden ser imperceptibles para los seres humanos.

El aprendizaje automático utiliza estos patrones para optimizar el rendimiento agregando públicos más relevantes y ajustando las ofertas según el rendimiento previsto de esos públicos. Privacy Sandbox es una de las muchas fuentes de indicadores que estarán disponibles para informar el aprendizaje automático después de la baja de las cookies de terceros. El aprendizaje automático puede maximizar el rendimiento de los anuncios, ya que prueba y aprende continuamente sobre los mejores públicos, las mejores colocaciones y las mejores ofertas a lo largo del tiempo, las campañas e incluso los anunciantes. Sin embargo, vale la pena destacar que los análisis sofisticados realizados por equipos capacitados también pueden descubrir correlaciones similares.

Reducir la necesidad de que los anunciantes administren públicos, posiciones y ofertas simplificará su carga de trabajo y permitirá que los sistemas de aprendizaje automático generen los mejores resultados posibles. Las inversiones en tecnología publicitaria en soluciones automatizadas, además de beneficiar a los anunciantes, también pueden ayudar a dejar de usar las cookies de terceros.

Indicadores adicionales para el aprendizaje automático

Las soluciones de tecnología publicitaria siempre tuvieron en cuenta varios indicadores a la hora de decidir si ofertar para publicar un anuncio. En un mundo sin seguimiento de cookies en sitios cruzados, las soluciones de tecnología publicitaria se beneficiarán del uso de todos los indicadores disponibles que preserven la privacidad en el aprendizaje automático para predecir los resultados comerciales, como los clics o las conversiones. A veces, se subestiman los siguientes indicadores que preservan la privacidad, pero pueden contribuir de manera significativa a la relevancia de los anuncios en un futuro sin cookies de terceros:

1. Funciones de la creatividad del anuncio: Analizar la creatividad del anuncio a nivel de los componentes (p.ej., texto, imágenes, diseño) puede ayudar a predecir el rendimiento con públicos específicos o en ciertas páginas, como el tema del anuncio o si incluye mucho texto.
2. Datos de origen: Los publicadores, los especialistas en marketing y las redes minoristas crean cada vez más identificadores y segmentos de origen, como los públicos definidos por el vendedor. Conocer el comportamiento de un usuario a lo largo del tiempo en un sitio determinado te permite predecir mejor qué anuncios funcionan mejor para ese usuario o segmento en ese sitio, sin necesidad de crear perfiles entre sitios. Los datos de origen de un publicador pueden ayudar a mejorar las ofertas en todos sus sitios. Estas mejoras de ofertas específicas del sitio pueden aumentar el rendimiento de una campaña de forma acumulativa.

Las soluciones de tecnología publicitaria pueden desbloquear los mejores resultados combinando todas las herramientas disponibles, como el aprendizaje automático y los indicadores seguros para la privacidad de las APIs que preservan la privacidad, junto con los datos contextuales, los datos de las creatividades y los datos de origen.

Conclusión

Después de que se eliminen gradualmente las cookies de terceros, es fundamental que la industria publicitaria siga publicando anuncios relevantes y que los consumidores reciban las protecciones de privacidad que esperan. Sabemos que crear con herramientas nuevas, como las de Privacy Sandbox, requiere esfuerzo, y seguiremos brindando asistencia a la industria durante esta transición.

Para continuar, te recomendamos que hagas lo siguiente:

1. Invierte en agregar APIs que preserven la privacidad, como Topics, FLEDGE y Attribution Reporting, a tus soluciones de tecnología publicitaria para admitir casos de uso comunes de publicidad basada en intereses después de que desaparezcan las cookies de terceros.
2. Prueba las APIs de Privacy Sandbox junto con otros indicadores que resguarden la privacidad, incluidos los datos de origen de los publicadores, para comprender el rendimiento futuro y fundamentar la estrategia.
3. Maximiza el rendimiento habilitando el aprendizaje automático para que use todos los datos disponibles que protegen la privacidad, con la mayor libertad posible para aprender y optimizar.

La industria de la tecnología publicitaria puede realizar muchas funciones básicas de segmentación y ofertas con las APIs de Privacy Sandbox. Sin embargo, incorporar indicadores adicionales que preservan la privacidad más allá de esas APIs y, luego, implementar todos estos indicadores juntos ofrece numerosos beneficios.

La innovación está en el ADN de la industria de la publicidad digital. Si evolucionamos los enfoques existentes sobre la relevancia de los anuncios, podremos realizar una transición exitosa de las cookies de terceros a una Web más privada y con mejor rendimiento.