La data da vida a la publicidad digital. Prácticamente cualquier acción publicitaria en este entorno se alimenta de los datos. Modalidades publicitarias como la programática permiten crear publicidad adaptada a los intereses de los usuarios y, en consecuencia, más eficaz para los anunciantes.
Pero, como cualquier innovación tecnológica, en los últimos años, el uso de la data en publicidad digital se ha ido perfeccionando, especialmente con el objetivo de cuidar la privacidad de los usuarios. Así que, para arrojar luz sobre la forma de utilizar los datos a la hora de hacer campañas, IAB Spain ha desarrollado la Guía sobre la eficacia de la data.
Un documento que aborda desde el origen de los datos hasta cómo medir el impacto de las acciones que los utilizan. Asimismo, uno de los bloques de esta guía pone el foco en uno de los grandes temas de la industria en la actualidad: el cookieless.
Cinco innovaciones para identificar audiencias a través de la data
Hasta hace no mucho tiempo, el sector de la publicidad digital se movía en un entorno basado en cookies. Gracias a ellas, era posible identificar a determinados segmentos de usuarios para impactarles. Sin embargo, el uso de third party data suponía un problema para llevar a cabo esta tarea de manera respetuosa con la privacidad del usuario.
Por eso, y con el final de las cookies de terceros, la industria se ha puesto a buscar soluciones que permitan hacer campañas eficaces y relevantes para la audiencia, pero protegiendo los datos de los usuarios.
En este sentido, y tal y como explica la Guía sobre la eficacia de la data de IAB Spain, hay cinco soluciones que se están abriendo camino: la segmentación contextual, la ID universal, los grafos de identidad, las Data Clean Rooms y el Household graph.
Segmentación contextual
La publicidad contextual se basa en esta forma de segmentación, que analiza el contenido de cada site para identificar los intereses de los usuarios. De esta manera, cobran importancia las páginas vistas, puesto que dejamos de hablar de usuarios y hablamos de contenidos.
De esta manera, el dato cuantitativo de usuarios únicos queda atrás y cobran relevancia las páginas únicas. Asimismo, desde una perspectiva de activación de campañas, se trata de una fórmula que permite aumentar el alcance. Esto se debe a que se deja atrás la limitación de identificar a usuarios mediante cookies para impactar a cualquier usuario que consuma el contenido afín a la campaña.
ID universal
La solución de un ID universal lo que se propone es generar un identificador que sustituya a las cookies. Una herramienta que, como explican desde IAB Spain, debe cumplir dos condiciones:
- Que se base en un dato persistente, como un número de teléfono o un correo electrónico. Con ello, aparte de prescindir del rastreo de la actividad, se tendría una visión mucho más completa del comportamiento del usuario, también de manera cross-device.
- Que sea universal y pueda conectarse con diferentes entornos digitales. Es decir, que se pueda reconocer al mismo usuario indistintamente de por dónde esté navegando.
Grafos de identidad
Este concepto, también conocido como ID Graph es, según explica la Guía sobre la eficacia de la data, “una base de datos que almacena los distintos identificadores que se correlacionan entre sí sobre usuarios individuales».
De esta manera, a través de un proceso de revisión y vinculación de información, los distintos datos que tiene una empresa sobre un mismo usuario se unifican creando un perfil único del cliente.
Data Clean Rooms
Esta solución pone el foco en datos de mayor calidad, como son la first y la second party data. A través de la tecnología de Data Clean Room, que ejerce de intermediaria, permite a dos compañías poner en común sus datos de forma segura y privada.
Así, lo que se extrae al juntar ambos datos es un mayor conocimiento del usuario. Un conocimiento que se basará siempre en datos estadísticos, agregados y anónimos, para garantizar la privacidad.
Fuente: Guía sobre la eficacia de la data (IAB Spain)
Household Graph
Por último, los Gráficos Domésticos o Household Graph son bases de datos que, tal y como sucede con los ID Graph, relacionan identificadores personales pero, en este caso, los asocia a un hogar concreto.
Esto se consigue analizando las direcciones IP y los dispositivos que navegan desde el mismo punto de acceso a internet. De esta manera, se pueden identificar patrones de comportamiento propios de usuarios individuales pero, también, del conjunto del hogar.
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