Google actualizó su cronograma de zona de pruebas de privacidad a principios de este año diciendo que comenzaría a deshabilitar las cookies de terceros para el 1% de los usuarios de Chrome a partir del primer trimestre de 2024. Suponiendo que ese cronograma vaya por buen camino, el plan para desaprobar completamente las cookies de terceros se implementaría en algún momento del segundo semestre. .

“No puedo hablar por Google, pero parece que esta vez van muy en serio”, dijo Michael Neveu, director senior de aprendizaje automático y soluciones de inteligencia artificial de Media.Monks. “Están avanzando en la línea de Google Analytics en el análisis universal… Incluso como sus datos antiguos: si no los mueve, todo desaparecerá en los próximos meses”.

Evolución de las métricas de datos sobre los consumidores

A medida que Google lanza estas herramientas y la legislación de privacidad cambia la forma en que se pueden recopilar los datos, las agencias están acotando cómo los consumidores optan por compartir sus datos. Parte de eso se extiende a las pruebas de campaña, el seguimiento de la legalidad y el cumplimiento de los clientes, la detección de anomalías (irregularidades en los datos) y la garantía de que la información de identificación personal de las personas se utilice en consecuencia, explicó Neveu.

Algunas de estas preguntas varían según los patrones de tráfico.

“Es más una cuestión de estrategia”, dijo Neveu a Digiday. “Entonces, si los usuarios provienen de Chrome, es probable que tenga una base de cookies de terceros más sólida, mientras que si provienen de Safari y Firefox, eso se reducirá”.

A menudo las marcas “evitan” este problema ejecutando campañas de una manera que les permita evitar el uso de cookies de terceros, añadió. “En realidad, no están buscando eso activamente. Google y muchos DSP están empezando a eliminar funciones que dependen de él”, dijo Neveu. Añadió que desde ahora hasta la depreciación final de las cookies, las marcas tendrán que realizar muchas más pruebas de eficiencia en diferentes canales.

Media.Monks también está utilizando el aprendizaje automático para buscar irregularidades en los puntos de datos, como aumentos o disminuciones de los datos a diferentes velocidades, para reemplazar lo que estaban haciendo con cookies de terceros para rastrear a los usuarios. En lugar de utilizar esas cookies para rastrear personas en diferentes sitios web y encontrar irregularidades, ahora tienen que hacerlo con puntos de datos limitados.

“Por lo tanto, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial son herramientas que se pueden utilizar simplemente para asegurarse de que se traduzcan”, dijo Neveu.

Viaje del cliente y personalización

En términos de otros cambios, Sisi Zhang, vicepresidente de ciencia de datos y análisis de Razorfish, cree que comenzaremos a ver la “proliferación de métricas de cumplimiento”, particularmente en la forma en que se analizan los datos del recorrido del cliente. Entonces, en lugar de medir las etapas de entrega a lo largo del embudo, observarán cómo las personas abandonan el contenido personalizado asociado con los cambios de cumplimiento.

“En lugar de evaluar la caída de X a Y, estaríamos evaluando la caída del esfuerzo de personalización A al esfuerzo de personalización B, y las métricas de cumplimiento asociadas, como el porcentaje de usuarios que optaron por participar en esos esfuerzos”, dijo Zhang. “Es probable que veamos cómo evolucionan con el tiempo para ayudarnos a comprender cómo las experiencias cumplen con la privacidad y los datos, y dónde hay oportunidades a lo largo del camino para reimaginar la experiencia del usuario para facilitar un mejor intercambio de valor de los datos”.

Si los consumidores no ven ningún “valor percibido” en el contenido, las agencias pueden observar el cambio porcentual en la opción de exclusión para comprender más, agregó Neveu. Dijo que a menudo ven más consentimiento cuando los anuncios están optimizados: “Enviarle a alguien demasiados anuncios más allá de lo que quiere ver es en realidad contraproducente de todos modos, cruzar ese valle inquietante y enviar cosas a personas que son espeluznantemente reveladoras”.

Recuperando MMM

Más agencias han considerado o adoptado nuevas capacidades de medición utilizando modelos de mezcla de marketing: el enfoque estadístico utilizado para revisar las ventas y determinar el impacto y el ROI con base en datos históricos. Dicen que estos métodos MMM pueden ayudar a reducir costos y permitirles usar datos agregados en lugar de datos a nivel de usuario para protegerse contra las reglas de privacidad.

En el caso de las medidas de cumplimiento, Jared Harrington, director de operaciones de Media Culture, dijo que esto podría significar volver a depender de modelos agregados en lugar de modelos de “nivel de cohorte” que brindan datos a los especialistas en marketing, manteniendo al mismo tiempo la información del consumidor en el anonimato.

MMM es “una de las formas de medición más significativas”, dijo Harrington.

Si bien los métodos MMM solían ser de más alto nivel al mostrar el impacto del marketing a nivel agregado para ver el desempeño pasado durante un largo tiempo, tendían a ser costosos e ineficientes, señaló Harrington. También hubo una falta de granularidad al utilizar una medición basada en conjuntos de datos de consumidores individuales.

Ahora, los enfoques emergentes realmente abordan estos desafíos y “ahora estamos en un lugar en el que podemos utilizar un MMM para informar decisiones de optimización granulares en el ritmo del día a día”, dijo Harrington. Esto permite a la agencia ofrecer a los clientes una herramienta de medición sólida sin dejar de utilizar datos anónimos.

Colorea por números

Desde aumentos de precios hasta planes con publicidad, las guerras del streaming solo se han intensificado en 2023, y no hay señales de que vayan a desacelerarse. El reciente estudio de Forrester sobre el comportamiento del usuario y el servicio de streaming analiza algunos de los desafíos de cara al 2024. Algunos hallazgos:

• 57% de los usuarios de streaming de EE. UU. considera que el precio es un factor principal a la hora de mantener o cancelar un servicio, y 44% de ellos clasifican esos servicios según cuál tiene su contenido favorito.
• Entre todos los adultos en línea de EE. UU. que cancelaron un servicio de transmisión, 37% dijo que el costo era la razón principal.
• Casi el 40% de los usuarios de la Generación Z cancelaron un servicio de transmisión en vivo durante el año pasado.

Despegue y aterrizaje

• Grupo Allen Media seleccionado datoscombustibleX para proporcionar planes de medios lineales basados ​​en datos, comenzando con The Weather Channel.
• Agencia digital Orgánico fusionada con agencia de experiencia de marca Descalzo combinar capacidades para una oferta de servicio completo bajo Omnicom Precision Marketing Group.
• Algodón incorporado llamado VENDAVAL como su agencia de marketing estratégico y creativo luego de un proceso de presentación que incluyó a cuatro agencias, poniendo fin al mandato de 20 años de DDB con Cotton.
• Anterior Doctorado en Medios El cofundador Jonathan Durden se unió a la agencia de publicidad de realidad aumentada. 3RocaAR como socio no ejecutivo.
• Colectivo Publicis agregó Michelle Holmes como su nueva presidenta en la oficina de Nueva York.
• NBCUniversal agregó a Alison Levin como presidenta de publicidad y asociaciones y ascendió a Karen Kovacs a presidenta de asociaciones con clientes.
• WPP nombró a Jane Geraghty como directora de clientes para liderar las relaciones clave con los clientes y supervisar a los líderes globales de clientes de la empresa.

Cita directa

“Las herramientas de IA no servirán simplemente como productos o suscripciones independientes. democratizarán el banco de conocimientos dentro de la industria publicitaria. Así como poseo información valiosa para los clientes A, B y C que otros tal vez no tengan, la IA permitirá que todos en el espacio de trabajo accedan y aprovechen una sabiduría colectiva que trasciende la experiencia individual”.

— Humphrey Ho, director general de Hylink Digital Americas, sobre la creación de inteligencia artificial para publicidad.

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