Google ofrece soluciones para adaptarse al marketing de privacidad

Cuando las restricciones de privacidad impiden a los profesionales del marketing utilizar los datos de seguimiento actuales, Google revela cómo aumentar las conversiones.
SIA Team
April 18, 2022

Google ha elaborado un artículo sobre estrategia de datos y medición que analiza el futuro próximo de las cookies, la privacidad y el seguimiento de las conversiones. El artículo describe lo que los profesionales del marketing deberían esperar en 2023 y lo que deberían hacer ahora para prepararse.

El post examina las tácticas para aumentar las conversiones y las presenta con el fin de desmentir tres mitos sobre las realidades del marketing de la privacidad en un futuro no muy lejano.

Se dice que la eliminación de las cookies hará que las etiquetas de los sitios web no funcionen, que las cookies de terceros se eliminarán con el tiempo, según Google, pero que esto no impedirá la capacidad de evaluar y optimizar eficazmente las actividades de marketing en Internet. Según ellos, para optimizar las campañas de marketing, recomiendan utilizar la etiqueta global del sitio (gtag.js) o Google Tag Manager.

El segundo mito es que una medición precisa depende de los datos de terceros. Las cookies de terceros permitían la publicidad contextualmente relevante, lo que aumentaba la segmentación de clientes para los profesionales del marketing y que los consumidores suelen denominar anuncios espeluznantes. Según Google, ahora es el mejor momento para empezar a pensar en una estrategia de datos de primera parte.

Google mencionó que el tercer mito es que la protección de la privacidad y la consecución de los objetivos corporativos son incompatibles. La compañía admite que la pérdida de datos de terceros dará lugar a lagunas de medición, algo que, según dice, es inevitable.

Según el estudio, sólo el 10% de la población estaba cubierta por restricciones de privacidad en 2020, pero en 2023, la friolera del 65% de la población vivirá en naciones con regulaciones de protección de la privacidad que limitan la cantidad de su actividad en Internet que puede ser rastreada.

Sin embargo, indican que los modelos de aprendizaje automático que protegen la privacidad pueden ayudar a proporcionar datos fiables sobre el recorrido del cliente.