Todos los caminos que tenemos que andar son difíciles y todas las luces que nos guían se están apagando

Uno de los temas de moda entre los analistas en estos momentos es todo lo que tiene que ver con la medición, o en muchos casos la ausencia de ella, provocada tanto por el consentimiento de cookies (ePrivacy) como por el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR). Por ello, hemos querido que Rafael Jiménez, fundador de SealMetrics, solución de cookieless tracking, y CEO y fundador de Adinton, empresa que desarrolla soluciones de marketing de atribución, para que nos ayude a medir la privacidad del usuario respetando la ley.  

La solución SealMetrics

En El Arte de Medir by Ibermática nos encontramos con una problemática recurrente entre nuestros clientes relacionada con la analítica post GDPR y ePrivacy. Estas dos nuevas normativas están impidiendo que muchas herramientas de análisis como Google Analytics, ya no recoja el 100% de la medición. Con este escenario y tras investigar en el mercado, vimos que SealMetrics es una herramienta que puede ayudar a rellenar ese espacio. ¿Cómo surgió y cómo funciona? 

Antes de fundar SealMetrics, Rafael ya contaba con una herramienta de modelos de atribución, Adinton, con la que miden teniendo en cuenta las cookies. Pero cuando salieron a la luz los primeros borradores de la GDPR y se empezó a hablar de la ePrivacy Regulation, observaron que todo ello iba a afectar directamente a cómo se estaba midiendo hasta ese momento. Con este cambio de escenario, empezaron a desarrollar un sistema cookieless para detectar el fraude publicitario con el cual consiguieron detectar si un usuario era el mismo que estaba clicando en una publicidad aunque borrase las cookies y cambiara su IP. Y gracias a este desarrollo nació SealMetrics, un sistema de datos agregados que no analiza individualmente al usuario y además intentan añadir estadísticas útiles para ayudar al marketer de cara a la toma de decisiones. En otras palabras, basándose en tecnología cookieless, analizan toda la información y el tráfico de una página web y, a partir de ahí, ofrecen datos como las conversiones por fuente de tráfico, las páginas más visitadas o las páginas que generan más clics.

Es importante dejar claro que esta no es una herramienta de analítica digital como tal, sino que más bien es una solución que permite entender los datos agregados de tráfico o de fuentes, sin tener que requerir del consentimiento previo del usuario ya que no se hace uso de las cookies. La visión de Sealmetrics, y su lema desde el primer día, es ir acorde y cumplir con lo que la normativa establece en lo que respecta a la privacidad del usuario y, además, dar información nutrida al marketer.

Cómo combatir la pérdida de información

A la hora de medir con el nuevo entorno cookieless, se puede ver cómo las diferencias a veces rondan en el orden de un 30% o 40% de pérdida de información, lo que sin duda supone un problema a la hora de analizar los datos. Es por ello que gracias a soluciones como esta, los equipos de analítica pueden entender la diferencia que existe con respecto a los datos de la herramienta de analytics que se use, junto con los datos reales para poder estimar mejor esta pérdida de información. 

A la hora de combatir esta pérdida, aunque el conocido como faldón de cookies pueda ser un elemento relevante de cara al tráfico, es incluso más importante tener en cuenta el tipo de tráfico que cada compañía genera. En este aspecto, lo que han observado desde SealMetrics es que con respecto a la desviación, por ejemplo, han llegado a tener casos de un 85% de tráfico que no aceptaba las cookies. Al analizar estos casos, se dieron cuenta que la empresa contaba con un faldón estándar de cookies. Entonces, ¿por qué esta discrepancia? La respuesta la encontraron en el tipo de tráfico que se captaba. Es decir, si la compañía cuenta con mucho tráfico SEO informacional y una gran cantidad de contenido a la que el usuario va a informarse y se va, ese perfil normalmente no acepta las cookies. En cambio, si la empresa cuenta con una marca potente que genera confianza, el usuario suele aceptar cookies. 

Cómo medir sin cookies

A lo largo de este post hemos visto cómo funciona SealMetrics, pero, ¿cómo consigue medir las visitas sin tener las cookies? Para ello intentan huir de todo lo que son cajas negras, machine learning y modelados. ¿Por qué? Porque cuando se usa machine learning no se puede demostrar si son privacy first. En lo que respecta a las visitas, lo han resuelto de una manera que no es exacta, pero sí es bastante fiel, y es haciendo uso de la referer, la cual permite a los servidores identificar de dónde los visitan las personas. Si la referer es el mismo dominio, entonces es una página vista y así pueden trabajar de forma agregada. Por otro lado, también han creado un parámetro o un ID aleatorio que trabaja como un ID de fuente de tráfico y que va contando las páginas vista que ese ID va visitando a medida que el usuario navega. Es decir, el ID refleja el origen del tráfico y va arrastrando en cada nueva página que el usuario visite. En el momento que hay una conversión, se identifica el ID correspondiente con la información que ha ido arrastrando y así se genera una conversión a esa fuente de tráfico.

Como podemos ver, desde SealMetrics no buscan tener un sistema cookieless, sino que lo que buscan es un sistema Privacy First con el que sus clientes tengan la confianza de que cumplen la normativa y, además, sea un complemento a las herramientas de analítica para saber que los datos que miden cumplen con los estándares de legalidad. 

¿Quieres saber más sobre este tema? Puedes descargarte nuestro manual sobre Cookieless y no te pierdas la conversación entre Rafael y Eduardo Sánchez, que se estrena como presentador de El Arte de Medir Podcast: