FLoC: El plan para acabar con cookies de terceros

FLOC

Las cookies de terceros son el nuevo Flash. Safari y Firefox ya han empezado a prescindir de ellas. Ahora, a regañadientes, Google también. Aparece un nuevo concepto: Floc.

Google planea poner fin a la compatibilidad de Chrome con las cookies de terceros para 2022, y ha creado un Privacy Sandbox para probar nuevas ideas y solicitar comentarios. Las decisiones que afectan a Chrome -con una cuota de mercado de casi dos tercios- son decisiones que afectan a Internet, especialmente a la publicidad de pago.

Pero a Google aún le queda tiempo para averiguar cómo defender su imperio publicitario sin acceso a los datos a nivel de usuario que lo han hecho tan lucrativo. La solución tiene que equilibrar cuatro variables:

  1. Ingresos para los editores que venden espacios publicitarios;
  2. Capacidad de segmentación para las redes publicitarias;
  3. El rendimiento de la inversión publicitaria para los compradores de anuncios;
  4. La privacidad de los usuarios que ven los anuncios.


Las tres primeras van de la mano: si los anunciantes pueden medir y obtener un buen rendimiento del gasto publicitario, seguirán comprando anuncios. Las plataformas publicitarias seguirán vendiendo inventario. Los editores obtendrán sus ingresos publicitarios.

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Pero la eliminación de las cookies de terceros no mejorará la orientación de los anuncios. Empeorará. La pregunta es: ¿Puede Google desarrollar un nuevo sistema para que los compradores de anuncios sigan comprando si los usuarios son anónimos?

TABLA DE CONTENIDOS

    Las cookies de terceros no afectan a todo


    Las cookies de terceros son la columna vertebral de la publicidad gráfica, pero no son la única forma en que los sitios web recopilan datos de los usuarios.

    Nada cambia, por ejemplo, para las cookies de origen. Las cookies de origen las instala un sitio web cuando el usuario lo visita. Los usuarios pueden bloquear las cookies de origen, pero hacerlo suele repercutir en la experiencia del usuario (por ejemplo, borrando los artículos que ha dejado en su cesta, obligándole a volver a iniciar sesión).

    Las cookies de terceros las instala otra persona (por ejemplo, una plataforma publicitaria) y son accesibles en cualquier lugar donde se cargue su código. Agregan un número mucho mayor de sus clics en Internet y potencian los anuncios hiperrelevantes que ve (por ejemplo, un anuncio de un producto que dejó en su cesta en otro sitio). Lo que llamamos remarketing.

    Los incentivos para bloquear las cookies de terceros son elevados: la única consecuencia real es que se ven anuncios menos relevantes. Pero sin cookies de terceros, ¿qué puede hacer una red de display?

    El FLoC trata de resolver el problema más sencillo: la segmentación basada en intereses.


    Las redes publicitarias tienen tres maneras de determinar qué anuncios mostrar:

    • Información de primera mano y contextual (por ejemplo, "poner este anuncio en páginas web sobre motos");
    • Información general sobre los intereses de la persona que va a ver el anuncio (por ejemplo, "mostrar este anuncio a los amantes de la música clásica");
    • Acciones previas específicas que la persona ha realizado (por ejemplo, "ofrecer un descuento en unos zapatos que ha dejado en la cesta de la compra").

    Muchos sitios no están aprovechando al máximo sus cookies de origen; solucionar esto debería ser una prioridad. La tercera categoría se aborda a través de TURTLEDOVE y otros programas relacionados (más adelante).

    El Aprendizaje Federado de Cohortes, o FLoC, se ocupa de la segunda categoría. Está previsto que se pruebe en marzo de 2021 con el lanzamiento de Chrome 89.

    Orientación basada en la personalización.


    Tu teléfono personaliza el modelo localmente, basándose en tu uso (A). Las actualizaciones de muchos usuarios se agregan (B) para formar un cambio consensuado (C) en el modelo compartido, tras lo cual se repite el procedimiento.

    El algoritmo analiza los datos de tu historial de navegación: los sitios que visitas y el contenido de esos sitios. Irónicamente, para una empresa que gestiona el motor de búsqueda más sofisticado del mundo, la evaluación del contenido de los sitios para los FLoC es elemental.

    Nuestro primer enfoque consiste en aplicar un algoritmo SimHash a los dominios de los sitios visitados por el usuario para agrupar a los usuarios que visitan sitios similares. Otras ideas incluyen la adición de otras características, como la ruta completa de la URL o las categorías de páginas proporcionadas por un clasificador en el dispositivo.

    Google y Facebook han empleado mecanismos similares en sus algoritmos de puja con gran éxito", afirma Amanda Evans, presidenta de Closed Loop, "así que no hay razón para que el FLoC no funcione desde el punto de vista del rendimiento. Pero la adopción de esta práctica fuera de Google requerirá una inversión sustancial y sin duda favorece a las plataformas publicitarias más grandes con grandes cantidades de recursos y datos".

    Amanda Evans, presidenta de Closed Loop

    Un FLoC ID protege a los usuarios basándose en un principio de k anonimato. Con un número k de usuarios, las identidades individuales son desconocidas. (Las identificaciones FLoC utilizan nombres no descriptivos, como "43A7", para evitar que la propia identificación transmita información sobre los usuarios).

    El valor de k sigue sin resolverse. Las pruebas realizadas por Google -incluida la principal prueba que citan para demostrar la eficacia de FLoC en comparación con las cohortes aleatorias ("una mejora del 350% en la recuperación y del 70% en la precisión")- utilizaron un valor de k de 5.000.

    "Tanto si el FLoC funciona como si no", dice Allison Schiff, que ha escrito mucho sobre el FLoC para AdExchanger, "no será un sustituto de las cookies de terceros. Casi nada puede serlo, porque las cookies, por muy defectuosas que sean, tienen muchas funciones diferentes. Así que el FLoC podría ser sólo una de las múltiples alternativas para la funcionalidad de segmentación para la que se utilizan las cookies hoy en día."

    Allison Schiff

    Agrupaciones de palabras basadas en los valores k de FLoC.


    Agrupaciones de palabras basadas en las pruebas de Google de FLoC en varios valores k.
    La lógica, nada sorprendente, es que un valor k más bajo mejora la orientación a expensas del anonimato; un valor k más alto mejora el anonimato a expensas de la orientación. Esta es la tensión.

    ¿Es suficiente el anonimato?

    Si un anuncio utiliza información profundamente personal para apelar a vulnerabilidades emocionales o explota tendencias psicológicas para generar una compra, eso es una forma de violación de la privacidad, independientemente de los detalles técnicos.

    Google ha debatido formas de excluir los datos "sensibles" de las asignaciones de rebaños, pero, como reconocen, no hay consenso sobre lo que se considera "sensible". Un FLoC asociado a un embarazo es una cosa para un treintañero y otra para un estudiante de secundaria. El anonimato y la privacidad no son lo mismo.

    Puedes excluirte, y Chrome enviará una FLoC aleatoria en lugar de una precisa. (El algoritmo también puede añadir "ruido" enviando ocasionalmente un FLoC aleatorio).

    Los sitios también pueden optar por no ser incluidos en los FLoC. En ambos casos, sin embargo, el valor por defecto es "Permitir". Como ha argumentado Firefox, "los valores por defecto importan". Antes de que su Protección de Seguimiento Mejorada fuera la predeterminada, sólo el 20% de los usuarios la habían activado.

    Y nada de esto permite a los vendedores dirigirse a audiencias existentes, como los que abandonan el carrito. La solución para esto es más compleja y controvertida.

    ¿Cómo se puede reorientar a un usuario anónimo?


    El FLoC ayuda a las empresas a dirigirse a los usuarios en función de sus intereses, incluso si nunca han interactuado con el sitio web de una empresa. Dirigirse a los usuarios en función de sus acciones pasadas es un proceso totalmente distinto.

    Estos grupos de usuarios pueden proceder de una "lista de usuarios", una "lista de remarketing", una "audiencia personalizada" o un "segmento de mercado conductual". El reto, para los anunciantes, es cómo dirigirse a los usuarios individuales sin perforar el velo del anonimato.

    Existen otros retos prácticos en la era post-cookie, como garantizar que los usuarios que hacen clic en los anuncios y los que convierten son, de hecho, personas reales.

    Fichas de confianza


    ¿Cómo saber si los clics provienen de personas reales? Históricamente, para ello era necesario tomar "huellas dactilares", es decir, todo tipo de métodos de desanonimización (por ejemplo, recopilación de datos sobre el dispositivo, las preferencias de idioma, el agente de usuario, etc.) que los navegadores intentan eliminar.

    La solución propuesta por Google es un "token de confianza". Los tokens de confianza son "no personalizados" e "indistinguibles unos de otros", lo que permite que se compartan sin socavar la privacidad.

    ¿Quién los reparte? Otros sitios web con los que te has establecido:

    Puedes tener un historial de compras en un sitio de comercio electrónico, registros en una plataforma de localización o un historial de cuentas en un banco. Los emisores también pueden tener en cuenta otros factores, como el tiempo que has tenido una cuenta, u otras interacciones (como CAPTCHAs o el envío de formularios) que aumentan la confianza del emisor en la probabilidad de que seas un humano real.

    Mientras que FLoC y DOVEKEY han generado críticas, el concepto de token de confianza ha sido acogido universalmente, y la propiedad de Google de la mayor parte del mercado de CAPTCHAs debería ayudar a su implantación.

    Conclusión


    Si se avecinan grandes cambios, ¿qué debe hacer ahora? Google recomienda "implementar el etiquetado de todo el sitio con la etiqueta global del sitio o con Google Tag Manager para minimizar las interrupciones durante este tiempo".

    Actúe ahora en lugar de "esperar a que la industria resuelva todo esto". Los datos de origen serán la piedra angular de la segmentación y la medición de la publicidad digital, por lo que los anunciantes deben empezar a recopilar datos de origen, desarrollar sistemas y procesos para extraer y segmentar fácilmente los datos e introducirlos en las plataformas publicitarias.

    Los anunciantes que aún no hayan implementado el seguimiento de conversiones sin conexión de Google y la API de conversiones de Facebook deberían prepararse para hacerlo ahora.

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