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Perspectivas > Digital y tecnología

Hacia el futuro de la medición de audiencias digitales

3 minutos de lectura | Jonathon Wells, SVP Data Science | Mayo 2021

A medida que los profesionales del marketing siguen inclinándose por nuevas herramientas y tecnologías para prepararse para un mundo sin cookies de terceros, gran parte de la conversación sobre la adaptación se ha centrado en la planificación y la segmentación. Obviamente, estos son aspectos críticos de cualquier estrategia de marketing, pero es importante no excluir la necesidad de una medición precisa a medida que se aceleran los cambios en el entorno de los medios digitales.   

Es importante destacar que los cambios que el sector ha ido introduciendo en respuesta a las crecientes exigencias en materia de privacidad tienen implicaciones para todos los aspectos del marketing digital, y el nuevo mundo de la medición de audiencias digitales es tan diferente sin cookies ni MAID (identificadores de anuncios para móviles) como lo es la planificación y la segmentación.

Otra cosa que vale la pena señalar es que la transición a prácticas de marketing digital centradas en el consumidor significa que los datos y la información con los que tendrán que trabajar los profesionales del marketing serán diferentes de lo que están acostumbrados. Dicho de otro modo, no estamos simplemente sustituyendo procesos antiguos por otros nuevos que encajen perfectamente en el mismo molde.

Como sabemos, las crecientes limitaciones al acceso de terceros a cookies, MAID y otros identificadores complican la capacidad de los profesionales del marketing para saber exactamente quién ve sus campañas. Esto se debe a que, a medida que las empresas trazan sus propios caminos para limitar el acceso a la información relacionada con sus usuarios, los enfoques deterministas para vincular los datos demográficos a las exposiciones que el sector utilizaba anteriormente ya no son viables.

En lugar de reconocer a las personas y los dispositivos que utilizan, los servicios de medición necesitan ahora establecer nuevas formas de identificar los dispositivos y las personas que los utilizan, de manera coherente con los requisitos de privacidad aplicables. Para ser eficaces, estos identificadores deben ser:

  • Centrado en las personas
  • Persistente (estable en el tiempo)
  • Prolífico (utilizado sistemáticamente en toda la web)
  • Transferible (a través de diferentes dispositivos / puntos de acceso para permitir la multiplataforma)

Con toda probabilidad, estos identificadores no estarán disponibles para medir todas las impresiones digitales. Para cubrir esta laguna, la medición digital deberá complementarse con una solución sin identidad. Para garantizar la máxima eficacia, esa solución debe ser probabilística en su diseño, basándose en gran medida en el aprendizaje automático, y contextual en su naturaleza, utilizando pistas y señales de cómo y dónde se sirven las impresiones con el fin de determinar con precisión la demografía del usuario.

Es un momento único para el marketing digital, y realmente hay tres áreas clave que las empresas de tecnología tendrán que resolver a medida que avanzan hacia la medición holística en esta nueva realidad. En primer lugar, los acuerdos entre las empresas de medición y los editores serán fundamentales para medir sus audiencias. Para determinar el resto de audiencias de la web abierta, las empresas tendrán que desarrollar soluciones de identidad alternativas que aprovechen los datos de registro de usuarios de terceros con licencia responsable. Por último, las empresas necesitarán modelos para la web anónima, en la que no existen identificadores individuales ni de dispositivos. 

En esta era digital, es fácil apoyarse en los macrodatos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para las soluciones del mañana. Sin embargo, las marcas y los profesionales del marketing no pueden perder de vista la importancia de las personas en el marketing moderno. Los conjuntos de verdad (paneles) basados en personas son más importantes que nunca, ya que la observación directa es fundamental para corregir sesgos y errores.

A medida que avanza la evolución de la medición, es importante reconocer -y planificar- las rupturas de tendencia significativas. Los cambios en el entorno que impulsan esta evolución alterarán fundamentalmente nuestra forma de medir las audiencias. Dado el cambio en la base de medición, es de esperar que se produzcan notables rupturas de tendencia.

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