Restricciones de las cookies de terceros en Chrome: explicaciones y oportunidades

Google cancela el fin de las cookies de terceros: paso a la elección del usuario

Es un auténtico golpe de efecto en el sector del marketing digital. Mientras que el fin de las cookies de terceros en Chrome llevaba años anunciado y se había aplazado en numerosas ocasiones, Google anunció oficialmente el 22 de julio de 2024 que abandonaba este proyecto de supresión total.

En lugar de bloquear por defecto las cookies de terceros para todos los usuarios, Google prevé introducir una nueva experiencia en Chrome que permitirá a los usuarios tomar una decisión informada que se aplicará a toda su navegación web.

¿Lo cambia todo? Sí y no. Aunque se cancela el «fin» técnico y forzado, el impacto en los volúmenes de datos podría ser similar si una mayoría de usuarios decide rechazar el seguimiento. Además, los demás navegadores (Safari, Firefox) bloquean estas cookies desde hace tiempo. Las estrategias basadas en los datos 1st-party y las alternativas privacy-friendly siguen, por tanto, plenamente vigentes.

Un enfoque similar al que Apple aplicó en iOS

Con estas restricciones de las cookies de terceros en Chrome, la responsabilidad de bloquearlas se delegará en los usuarios. Este enfoque es similar al que aplicó Apple en 2021 en iOS con el bloqueo del identificador publicitario IDFA (el identificador publicitario de iOS, equivalente a las cookies de terceros). Este bloqueo por defecto del IDFA está ligado al framework AppTrackingTransparency (ATT). Apple puso a disposición una tecnología alternativa: el SKAdNetwork (SKAN), que ahora es AdAttributionKit (AAK). 👉 Más información sobre SKAN y AAK en nuestra nota de expertos dedicada a AdAttributionKit.

Las API de SKAdNetwork permiten a las plataformas publicitarias y a los anunciantes obtener información sobre el rendimiento de las campañas sin necesidad del IDFA, en un entorno que protege mejor los datos personales de los usuarios.

No todas las cookies se ven afectadas por estas restricciones

Es importante repasar algunas definiciones, porque la información que circula sobre el fin de las cookies (de terceros) es imprecisa, cuando no errónea.

Las cookies third-party

Las cookies third-party (cookies de terceros o cookies 3rd-party) almacenan información para servicios externos al sitio consultado. La información se almacena en el dispositivo del usuario, tiene una fecha de caducidad y se comparte entre varios sitios, lo que permite una correspondencia y una identificación del usuario entre sitios.

Las cookies first-party (usadas por terceros)

Las cookies first-party (cookies propias o 1st-party) almacenan información que pertenece al editor del sitio o a los anunciantes. La información se almacena en el dispositivo, tiene una fecha de caducidad y se limita al dominio del sitio visitado.

Las cookies first-party se diseñaron, en origen, para ayudar al buen funcionamiento del sitio, por ejemplo permitiendo que un usuario siga conectado a su cuenta entre visitas. Desde hace años las usan la mayoría de las plataformas publicitarias y otras herramientas de medición (Meta, Google, etc.), en particular para compensar el abandono progresivo de las cookies de terceros por parte de los navegadores. Estas cookies 1st-party (al servicio de terceros) se instalan en los navegadores mediante etiquetas o píxeles (Conversion Linker para Google Ads, Meta Pixel para Facebook, etc.).

La medición del rendimiento publicitario (post-click) se basa mayoritariamente en las cookies first-party desde hace ya algunos años. Las herramientas de analítica (site-centric), igualmente.

Aunque las restricciones de las cookies de terceros no tendrán impacto en las cookies 1st-party, hay evidentemente otras tendencias del mercado que limitan drásticamente el uso de las cookies first-party empleadas para medir el rendimiento de los anuncios: el RGPD, pero también navegadores como Safari, que limitan la vida útil de una cookie first-party y que eliminan los identificadores de clic a partir de iOS 17 (en el caso de Safari, se habla de la funcionalidad Intelligent Tracking Prevention o ITP).

¿Qué impacto tienen las restricciones de las cookies de terceros en Chrome?

El marketing digital pierde una señal muy eficaz que permitía seguir al usuario entre sitios, PERO seguirá siendo posible seguir y segmentar los comportamientos sin esta tecnología:

• Gracias al intercambio de datos 1st-party (por ejemplo, la dirección de email del usuario), que permite hacer coincidir a un usuario entre distintos entornos.
• A través de plataformas publicitarias que usan el fingerprinting o la segmentación por dirección IP (prácticas que pueden suponer incumplimientos del RGPD y que los navegadores bloquean cada vez más).
• Y con la llegada de nuevas tecnologías en los navegadores y en el análisis de la información (Google Privacy Sandbox para Chrome, modelado de las conversiones, IA, etc.).

Pero, mientras el mercado se adapta e integra estos cambios, habrá impactos.

La segmentación de remarketing y la exclusión de audiencias

Las campañas de remarketing se basan esencialmente en las cookies de terceros: se ven, por tanto, directamente afectadas. La precisión y el volumen deberían resentirse en un primer momento: habrá que vigilar especialmente este tipo de campañas y de canales.

La segmentación por intereses, la programática y las DMP

La compra publicitaria a través de las plataformas programáticas y el uso de DMP clásicas (Data Management Platform) van a perder rendimiento y eficacia mientras la nueva tecnología Privacy Sandbox promovida por Google no haya demostrado su valor.

Habrá que vigilar especialmente las inversiones programáticas, para medir lo mejor posible el rendimiento de las campañas y adaptar la estrategia de inversión en consecuencia.

El mercado está evolucionando con la llegada de las CDP (Customer Data Platform), que ofrecen un enfoque más centrado en el cliente e integran datos 1st-party (por ejemplo, la dirección de email), hoy indispensables para la segmentación.

La medición post-impresión en las herramientas y las plataformas publicitarias

La medición del rendimiento publicitario post-impresión (es decir, ¿ha habido una conversión después de la impresión del anuncio?) es más complicada.

• Las plataformas publicitarias y las herramientas de atribución (como Eulerian) que no pueden aprovechar los datos 1st-party (dirección de email) tendrán que adaptar su tecnología para recuperar la información que facilita, por ejemplo, la Privacy Sandbox.
• Las plataformas publicitarias como Meta y Google, que sí pueden aprovechar los datos 1st-party (porque los usuarios tienen la sesión iniciada en sus entornos publicitarios), podrán ofrecer una visión del rendimiento post-impresión si el sitio del anunciante activa el envío de los datos facilitados por el usuario («user-provided data»). Hablamos de funcionalidades como las conversiones mejoradas o Enhanced Conversions de Google Ads y la coincidencia avanzada o Advanced Matching de Meta.

Si das importancia a esta métrica (conversiones post-impresión) en la gestión de tus medios, prepárate para algunas turbulencias.

La Privacy Sandbox de Google

Surge una nueva tecnología con la Privacy Sandbox (consulta nuestra nota de expertos sobre el tema para más detalles).

Responde al mismo caso de uso que las cookies 3rd-party, pero en un entorno más estricto, que regula el uso de los llamados datos personales y da más control a los usuarios. En particular, esta tecnología permite dejar de seguir a los usuarios de forma individual y agruparlos en cohortes.

Los usos son:

1 - La segmentación

• Topics API: permite recoger las temáticas que interesan a los usuarios. Los usuarios controlan esta recogida y pueden modificar o eliminar las categorías (https://privacysandbox.com/proposals/topics/).
• Protected Audience API (PAAPI): permite gestionar las audiencias de remarketing de forma que los terceros no puedan seguir el comportamiento de navegación de los usuarios entre distintos sitios. Esta API permite pujas directamente en el dispositivo, a través del navegador, para elegir los anuncios relevantes procedentes de los sitios que el usuario ha visitado anteriormente (https://developers.google.com/privacy-sandbox/relevance/protected-audience?hl=en).

2 - La medición del rendimiento

• Attribution Reporting API (ARA): permite medir las conversiones publicitarias de una forma más respetuosa con la privacidad, sin usar cookies de terceros. Esta API evalúa las conversiones en distintos contextos: clics y visualizaciones de anuncios, anuncios en iframes de terceros y anuncios en un contexto 1st-party (https://developers.google.com/privacy-sandbox/relevance/attribution-reporting?hl=en).

Observaciones

• Es un enfoque y una mecánica bastante parecidos a lo que Apple implementó con SKAdNetwork (SKAN) para las aplicaciones móviles. Del mismo modo, la API SKAdNetwork permite a las plataformas publicitarias y a los anunciantes consultar el rendimiento de las campañas sin tener que usar el IDFA (el identificador publicitario de iOS, equivalente a las cookies de terceros), en un entorno que protege mejor los datos personales de los usuarios.
• Meta ya recoge señales en el marco de la Attribution Reporting API: el Meta Pixel también envía los eventos de conversión al endpoint /privacy_sandbox/pixel/register/trigger:
• Google Analytics también recoge ya señales en el marco de la Attribution Reporting API, con el mismo tipo de solicitud adicional que Meta, para los eventos clave de GA4, con el endpoint /privacy-sandbox/register-conversion:
• GA4 también recoge en todas las solicitudes el parámetro pscdl (Privacy Sandbox Cookie Deprecation Label), que permite a Google monitorizar en GA4 el estado de retirada de las cookies de terceros y el estado de aceptación de las señales de la Privacy Sandbox de los usuarios de Chrome:

La IA y el modelado de los datos

Actores como Google y Meta recurren cada vez más a la IA y a modelos estadísticos avanzados para modelar las conversiones y predecir el comportamiento de los usuarios, aunque no tengan todos los datos «observables».

Google, por ejemplo, introduce el concepto de modelado:

• El modelado de las conversiones en Google Ads y Google Analytics 4 (más detalles aquí 👉https://edgeangel.co/es/notes/ga4-modelisation-donnees-attribution) permite atribuir la conversión al canal correcto de forma probabilística, aunque se hayan perdido señales.
• El modelado del comportamiento en Google Ads y Google Analytics 4 (gracias a la implementación de Consent Mode en su versión avanzada) permite reconstruir los datos (es decir, los recorridos de los usuarios) aunque haya pérdidas de señales ligadas a la normativa y a los cambios de los navegadores.

Esta tendencia se observa igualmente en otros actores como Meta y Criteo, y tiende a acentuarse con las restricciones de las cookies de terceros en Chrome. Estas tecnologías permiten a los anunciantes seguir dirigiendo campañas de marketing relevantes a los usuarios y medir el retorno de la inversión. Sin embargo, también les exigen confiar en modelos de «caja negra», cada vez más difíciles de entender y de cuestionar.

El refuerzo de la hegemonía de los GAFAM

Todas las iniciativas del sector y las distintas normativas (RGPD, ePrivacy, Digital Markets Act, …) que buscan reforzar la privacidad de los usuarios y luchar contra las prácticas de marketing abusivas no van a cambiar el orden establecido, y menos aún el dominio de los GAFAM en el sector. De hecho, hoy los grandes actores son los únicos que pueden:

• (1) Hacer coincidir los datos 1st-party (por ejemplo, una dirección de email) de los anunciantes con sus grandes bases de usuarios, con funcionalidades como las conversiones mejoradas de Google Ads y la coincidencia avanzada de Meta;
• (2) Invertir en modelos estadísticos y en modelado para compensar la falta de datos;
• (3) Y, sobre todo, son ellos quienes definen los nuevos estándares de la web y de las aplicaciones móviles (iniciativa Privacy Sandbox liderada por Google, funcionalidades ITP en Safari y ATT en iOS lideradas por Apple).

¿Qué acciones deben poner en marcha los anunciantes?

Las restricciones de las cookies de terceros en Chrome, en sí mismas, no exigen cambios importantes a los anunciantes. Sin embargo, se inscriben en una tendencia del mercado en la que hay que invertir recursos en la recogida y la activación de los datos, así como en su gobernanza en conjunto. Los anunciantes tienen igualmente una gran oportunidad de situarse entre los más avanzados de su sector en estos retos de datos para ganar o reforzar una ventaja competitiva.

En nuestra opinión, estos son los grandes ejes que hay que abordar:

La gestión del consentimiento: piedra angular del marketing digital

1 - La evolución de las tecnologías posteriores a las cookies de terceros va en el sentido de la protección de los datos personales, al situar el consentimiento de los usuarios como base legal. Los datos consentidos (algunos actores hablan de datos zero-party: datos consentidos y facilitados voluntariamente por los clientes) son clave para la gestión de las campañas digitales. Google ha desarrollado funcionalidades como las conversiones mejoradas.

2 - Google ofrece funcionalidades como Consent Mode V2 (CoMo v2) en su versión avanzada, que permite enviar datos incluso sin el consentimiento del usuario. En ese caso, Google limita los datos recogidos (ofuscando los datos personales y sin almacenar información en el navegador, por ejemplo con una cookie 1st-party) y usa estas señales para el modelado. El uso de esta funcionalidad se sitúa en una zona gris: los reguladores todavía no se han pronunciado sobre si cumple o no la normativa. Por tanto, los anunciantes deben evaluar los beneficios de negocio y de marketing de este tipo de funcionalidad frente a los posibles riesgos jurídicos. Esta decisión suele requerir una concertación entre los equipos de marketing y jurídico, que no siempre es fácil. Si se activa este tipo de funcionalidad, habrá que elegir además una solución de obtención y gestión del consentimiento (Consent Management Platform o CMP) compatible.

Esta nueva tecnología, que garantiza por diseño la privacidad de los datos de los usuarios (los datos personales no salen del navegador del usuario) y que trata datos agregados, podría ofrecer un marco de exención del consentimiento para las etiquetas de medios.

En efecto, sin datos personales, se saldría del marco del RGPD. Quedaría por evaluar si este marco permite cumplir los criterios de exención del artículo 82 de la ley francesa Informatique et Libertés, que permite eximir a las herramientas de medición de audiencias cuando su configuración respeta un determinado pliego de condiciones.

Una vigilancia constante de estos temas por parte de tus partners de analítica y de tu departamento jurídico parece crucial para poder adaptar la estrategia de consentimiento a la evolución de las normas y de los usos. Así, los anunciantes que van por delante en estos temas podrán aprovechar mejor sus datos respetando la normativa y la privacidad de sus usuarios.

Aprovechar los demás datos 1st-party

Llamamos datos 1st-party a los datos de tus clientes, es decir, en general, la dirección de email, el teléfono, el nombre y los apellidos. Estos datos están disponibles cuando el usuario ha iniciado sesión en su cuenta o cuando hace una compra o un contacto.

Se trata de enviar estos datos a las plataformas publicitarias (datos con hash) con funcionalidades como las conversiones mejoradas de Google Ads, la funcionalidad User-provided data de GA4 o la coincidencia avanzada de Meta, Snapchat y TikTok. Estas funcionalidades permiten:

• Mejorar la medición del rendimiento de las campañas;
• Crear audiencias para el remarketing;
• Conocer mejor los intereses de los usuarios.

Por su parte, las plataformas publicitarias tienen los datos de algunos de estos usuarios, porque están en entornos con sesión iniciada. Es, por tanto, una señal que permite que los algoritmos de segmentación funcionen mejor y que completa las tecnologías de seguimiento basadas en cookies (3rd-party y 1st-party). Estos datos se vuelven clave con el abandono de las cookies 3rd-party en Chrome, en particular para activar las audiencias de remarketing.

Más información sobre las funcionalidades de Google que permiten aprovechar los datos 1st-party.

¿Cómo se activan estas funcionalidades?

• Con Google Tag Manager (GTM) Web u otro TMS y una revisión del etiquetado del dataLayer.
• GTM Server (sGTM) puede ayudar igualmente a enriquecer los datos enviados a las herramientas sin exponerlos en el dataLayer. En la práctica, se suele priorizar una implementación en el dataLayer con los datos con hash, pero es una posibilidad.
• Customer Data Platform (CDP) y reverse ETL: son herramientas más potentes para sincronizar en profundidad los datos 1st-party con las plataformas publicitarias, con una arquitectura que usa un data warehouse. Este tipo de herramientas es clave, en particular, para compartir las audiencias 1st-party.
• Activar estas funcionalidades con una integración client-side (y/o server-side) para las conversiones;
• Activar un flujo desde tu data warehouse hacia las plataformas publicitarias con un reverse ETL para las audiencias, con cuidado de limitar el envío a los datos para los que tienes el consentimiento de los usuarios (evitar, si es posible, las integraciones del back-office o del CRM hacia las plataformas, que serán complicadas de mantener, en particular en la gestión del consentimiento, y que ofrecen menos flexibilidad);
• Para los actores más maduros, la implementación de una CDP del mercado (Segment o Rudderstack, por ejemplo) tendrá cada vez más sentido.

Optimizar el tracking, en particular para la información de nuevos clientes

El abandono de las cookies de terceros en Google Chrome afectará a la capacidad de los algoritmos para distinguir, en particular, las audiencias de captación de las audiencias de remarketing.

Dicho de otro modo, las plataformas publicitarias podrían difundir en exceso los anuncios entre tus clientes.

Para responder a estos retos, recomendamos seguir la captación de un nuevo cliente (new customer) como un evento específico, revisando el etiquetado si es necesario.

Será importante seguir el rendimiento de tus campañas a la luz de este indicador y, en su caso, gestionar algunas de tus campañas (dedicadas a la captación) con este objetivo.

Nos parece imprescindible para gestionar el marketing, más aún cuando la implementación es relativamente sencilla:

• Medir los nuevos clientes con un evento específico e importarlos en las plataformas publicitarias;
• Seguir el rendimiento (también) a la luz de esta métrica;
• En su caso, gestionar las campañas de captación con este evento si tienes volumen suficiente.

Data-driven attribution, tests de incrementalidad y Marketing Mix Modeling

Las tecnologías y los modelos de medición evolucionan: se adaptan al mercado y a las nuevas normas y regulaciones. Los anunciantes deben seguir estas tendencias para poder entender y rentabilizar su inversión en medios:

1 - La atribución basada en datos (DDA)

• Definición: proceso de asignación de crédito (peso) a los distintos puntos de contacto (canales) de una conversión determinada, a partir de tus datos y de tu historial.
• Beneficios: rápida y fácil de escalar. Ofrece una visión en tiempo real de los motores del rendimiento, que alimenta una mejor automatización de las pujas y de las optimizaciones por campaña, por canal y entre canales (disponible directamente en herramientas como GA4).

2 - Los tests de incrementalidad 🔥

• Definición: usa experimentos controlados y aleatorios para comparar el cambio de comportamiento de los consumidores entre grupos expuestos o no a la actividad de marketing, manteniendo constantes todos los demás factores (disponible igualmente en herramientas como la funcionalidad Conversion lift measurement de Google Ads).
• Beneficios: el método de medición más riguroso y fiable para medir el rendimiento real de un canal o de una campaña concreta.

3 - El Marketing Mix Modeling (MMM)

• Definición: modelado muy avanzado que usa modelos estadísticos (sofisticados) para entender qué genera las ventas y el rendimiento. Mide la eficacia de la inversión en medios teniendo en cuenta otros factores externos que influyen en las ventas (por ejemplo, la estacionalidad, los precios, la economía).
• Beneficios: ofrece una visión holística de todos los canales, de las ventas y de los factores externos. También puede ofrecer una visión a más largo plazo del impacto de las campañas de marketing.

Reforzar la recogida de datos con el tracking server-side (sGTM)

El tracking y el etiquetado server-side (por ejemplo, con sGTM) no son una respuesta directa a las restricciones de las cookies de terceros en Chrome, porque abordan otros retos y otros problemas. Sin embargo, el tracking server-side permitirá, en particular, recoger en conjunto señales más sólidas para mantener y desarrollar tu rendimiento de marketing.

Google Tag Manager Server-side permitirá:

• Reducir los recursos de JavaScript en el sitio, apoyándose en un único flujo de datos y trasladando las solicitudes al servidor;
• Ganar solidez en el tracking frente a los bloqueadores de anuncios y a las políticas de algunos navegadores;
• Ganar control sobre los datos enviados a las plataformas publicitarias, ofuscando parámetros y enriqueciendo igualmente los datos.

sGTM es una funcionalidad muy recomendable que permite ganar en calidad y en control de los datos. Nuestros análisis recientes muestran una mejora incremental de alrededor del 20 % frente a una implementación client-side.

En algunos casos, sGTM podrá facilitar igualmente la activación de los datos 1st-party facilitados por el usuario (por ejemplo, User-provided data de GA4) sin tener que exponerlos en el dataLayer, pero sGTM no es un requisito previo para ello.