La pérdida de señal en publicidad es la reducción de los datos a nivel de usuario de los que dependían la segmentación, la medición y la optimización, por efecto de la regulación de privacidad, los requisitos de consentimiento y las restricciones de navegadores y sistemas operativos. No detiene las decisiones de medios, cambia aquello en lo que se pueden basar. Las decisiones que dependían de seguir a un usuario de un sitio a otro pierden fiabilidad, y ganan peso las que combinan muchas señales agregadas y datos propios.
Dónde están desapareciendo las señales publicitarias
Las señales se pierden en tres sitios: en el dispositivo, en el navegador y en el consentimiento.
En iOS, App Tracking Transparency de Apple, en vigor desde 2021, obliga a las apps a pedir permiso antes de rastrear a los usuarios en apps y webs de otras empresas. Safari y Firefox restringen por defecto las cookies de terceros. En Europa, el RGPD y la normativa de ePrivacy exigen consentimiento antes de la mayoría de los rastreos, y parte de los usuarios lo rechaza. La situación de las cookies de terceros en Chrome ha cambiado varias veces, así que cualquier plan debería comprobar la política vigente de Google en lugar de darla por supuesta.
Qué le hace la pérdida de señal a la compra de medios
La pérdida de señal afecta a las decisiones de medios de tres maneras: la segmentación pierde precisión, la atribución pierde información y la optimización recibe menos señales de vuelta.
Menos conversiones se pueden vincular a un anuncio concreto, así que las plataformas modelan más. Las audiencias construidas con comportamiento entre sitios se encogen. Y cualquier optimización que dependa de una sola señal, como una conversión rastreada, se vuelve más ruidosa cuando esa señal llega incompleta. El riesgo no es solo tener menos datos, es tomar decisiones que parecen tan seguras como antes apoyándose en menos.
Cómo se adaptan las decisiones de medios a la pérdida de señal
Las decisiones se adaptan a la pérdida de señal dependiendo menos del rastreo individual y más de combinaciones de señales que no lo necesitan.
Eso significa datos propios que el anunciante recoge con consentimiento, señales de contexto como el emplazamiento, el contenido y el momento, datos de rendimiento agregados entre canales y métodos de medición que no necesitan rastrear usuarios, como los tests de incrementalidad y el marketing mix modeling. En este entorno importa más la densidad de decisión, cuántas señales entran juntas en una decisión, porque ninguna señal por sí sola es lo bastante fiable para sostenerla.
Por qué los datos propios pasan a ser centrales
Cuando las señales de terceros se reducen, los datos que tiene el propio anunciante se convierten en la entrada más fiable que puede tener una decisión de medios.
Los datos de clientes, conversiones y CRM recogidos con consentimiento le dicen a un sistema qué pasó de verdad en el lado del anunciante. Además, son lo que conecta las decisiones de medios con el KPI de negocio en lugar de con la métrica de cada plataforma. Cómo pueden alimentar las decisiones de medios lo explicamos en datos propios en la compra de medios.
Cómo trabaja Mainkore con menos señal
Mainkore es inteligencia autónoma de decisión publicitaria que pesa más de 200 variables por decisión, así que ninguna señal tiene que sostener la decisión por sí sola.
Los anunciantes pueden conectar sus propios datos, que se combinan con las señales de los canales a los que Mainkore está conectado. Para nosotros la pérdida de señal premia a los sistemas que combinan muchas señales imperfectas frente a los que dependen de una sola muy precisa.
Preguntas frecuentes
La reducción de los datos a nivel de usuario disponibles para segmentar, medir y optimizar, provocada por la regulación de privacidad, los requisitos de consentimiento y las restricciones de navegadores y dispositivos.
Sobre todo App Tracking Transparency de Apple en iOS, las restricciones por defecto a las cookies de terceros en navegadores como Safari y Firefox y los requisitos de consentimiento, como los del RGPD en Europa.
Apoyándose en datos propios recogidos con consentimiento, en señales de contexto y agregadas y en métodos de medición que no necesitan rastrear usuarios, como los tests de incrementalidad y el marketing mix modeling.
Los ocho criterios para evaluar cualquier modelo de compra de medios están en nuestra guía de modelos de media buying. ¿Quieres ver en qué podrían apoyarse tus decisiones con menos señal? Hablamos.
Mainkore. Muchas señales sopesadas juntas, para que ninguna tenga que sostener la decisión sola.
