“Los modelos de atribución no tienen futuro”…esa fue una de las primeras ideas que se nos vino a la mente a muchos de nosotros cuando nos dimos cuenta que Google tenía en sus planes eliminar las cookies terceros. El razonamiento detrás de este tipo de ideas es bastante simple y todo tiene que ver con la forma en que las plataformas de modelos de atribución recopilan los datos y más aún con los mecanismos que utilizan para unir una conversión a actividad digital pasada.

Pero, ¿es realista pensar que sin cookies de tercera parte no hay modelos de atribución?

En esta segunda parte de nuestra serie sobre el pasado, el presente y el futuro de los modelos de atribución, abordaremos cómo se recopilan los datos y qué modelos se verán afectados por estos cambios relacionados con la privacidad.

Antes de ponernos manos a la obra te recomendamos que leas el primer artículo, para tener el contexto completo sobre este tema.   

Ahora sí, vamos a por la segunda parte.

El papel que juegan las cookies de primera y tercera parte en la atribución

Todas las cookies web son iguales, simplificando muy mucho su definición, podríamos decir que son archivos que contienen información. En el mundo de AdTech y MarTech, las cookies se utilizan para almacenar identificadores. La diferencia entre una cookie de primera y una de tercera parte tiene que ver con el dominio que las crea.

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Cookies de primera parte: el sitio web donde se crean es el mismo sitio web que las crea. Se utilizan normalmente para recopilar información en el sitio web que la crea y se asocian principalmente con analítica web o personalización on-site. Adicionalmente, permiten mejorar la experiencia de navegación por el site, permitiendo reconocer a un usuario y enseñarle, por ejemplo, los productos que ha guardado en el carrito de la compra.

Cookies de tercera parte: el sitio web donde se crean no es el mismo sitio web que las crea, es esa diferencia de dominios la que hace que se consideren de tercera parte. En el contexto de los modelos de atribución, estas cookies permiten que las plataformas sean capaces de asociar y atribuir conversiones web a clicks o impresiones que han sucedido en determinado momento en el tiempo.

Hasta aquí todo genial, sin embargo, tal y como comentamos en la primera parte de esta serie, los navegadores web han iniciado toda una revolución en torno a la privacidad y a la idea de tener una web en la que se controle mucho más con quién y cómo se comparten datos. Esto ha hecho que, específicamente las cookies de tercera parte pasen a estar “prohibidas” por defecto en los principales navegadores (Safari, Firefox y Chrome). 

¿Cómo se ven afectados los modelos de atribución por esta “pérdida” de datos?

Vamos a echarle un vistazo a los diferentes tipos de modelos de atribución disponibles en marketing digital y su conexión con las cookies de terceros.

¿Cómo se utilizan las impresiones y los clicks en la atribución?

Atribución postimpresión

La atribución postimpresión tiene como objetivo medir el impacto que tienen los anuncios gráficos y las creatividades en las conversiones. Es un tipo de atribución ideado para entender los efectos de canales como display o redes sociales en la venta que genera una empresa.

Su funcionamiento se basa en el disparo de un píxel de impresión.

Los píxeles de impresión, que están presentes en las creatividades, contienen códigos de seguimiento que apuntan a ad servers y otras plataformas de medición como modelos de atribución independientes. Cada vez que se activa la etiqueta, se insertan cookies en el navegador del usuario. Esto permite que a posteriori, los modelos de atribución sean capaces de asignar crédito de conversiones a una impresión.

A continuación, se muestra la secuencia de lo que debe suceder para que una creatividad en el que no se hace click consiga crédito por una conversión:

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Vamos a verlo más en detalle:

  1. Un anuncio de Basketballshoes.com se publica y visualiza en un sitio web (SuperShoes).
  2. El píxel de impresión se activa e informa al ad server y a otras plataformas (por ejemplo, plataformas de atribución) para que sepan que se ha servido una impresión.
  3. El ad server o la plataforma de atribución crean una cookie en el navegador del usuario.
  4. Un par de días después, el mismo usuario en el mismo dispositivo y navegador busca un par de zapatillas de baloncesto.
  5. El usuario hace click en el anuncio de SEM basketball.com, visita la página de destino y finalmente compra los zapatos.
  6. Los píxeles de conversión del servidor de anuncios y de la plataforma de atribución se activan en la página de confirmación, para enviar información sobre la venta que se acaba de generar y entre los muchos datos que comparten, se envía la cookie que se le insertó 2 días atrás al usuario, lo que permite que se atribuya esta transacción a la impresión servida previamente.

Cabe destacar, que dependiendo del modelo establecido en el ad server, esta transacción podría terminar asignándose a SEM y no a Display ya que los clicks se suelen priorizar sobre las impresiones.

Atribución postclick

El método usado para atribuir conversiones a clicks funciona así:

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A continuación, se muestra la secuencia de lo que debe suceder para que una transacción se atribuya a un click previo:

  1. Se publica un anuncio de basketballshoes.com y se muestra en un sitio web (SuperShoes).
  2. El usuario hace click en el anuncio.
  3. El enlace insertado en el anuncio es un click tracker que pasa por el ad server y le informa de la interacción. Dado que el ad server permite insertar trackers adicionales, se empiezan a generar tantas redirecciones como plataformas deban ser informadas en el momento del click.
  4. Finalmente, se genera una redirección hacia la web del anunciante.
  5. En el momento del aterrizaje en la página web al usuario se le inserta una cookie en el navegador que normalmente es de tercera parte.
  6. Por simplificar, asumimos que el usuario decide comprar en esta sesión.
  7. En el momento de la compra, se dispara el píxel de conversión de la plataforma AdTech o MarTech. Lo cual les permite relacionar la conversión con el click del usuario.

Atribución multitáctil

Los modelos de atribución multitáctil pretenden brindarnos una visión mucho más holística de todo nuestro marketing digital, mezclando tanto clicks como impresiones en el modelo. Los más avanzados, huyen de reglas establecidas y utilizan estadística y machine learning para entender el peso que tienen todas estas interacciones en el proceso de conversión de los usuarios, independientemente de si son actividades más de upper o lower funnel.

Debido al aumento continuo del uso de dispositivos móviles en los últimos años, MTA pone mucho énfasis en la atribución entre dispositivos. 

En su Informe Anual de Internet más reciente, Cisco concluyó que en 2018 hubo un promedio de 2.8 dispositivos conectados por persona. Este número sube a 8 dispositivos/pp en países como EE. UU.

Con estadísticas como estas, no es de extrañar que la atribución multidispositivo sea una de las piezas clave de la atribución multitáctil. MTA facilita el registro de las interacciones que un usuario tiene con una marca a través de múltiples puntos de contacto y dispositivos y, en última instancia, atribuye conversiones a esa actividad en función de algoritmos y machine learning (ML) que tienen en cuenta las interacciones tanto de usuarios que han llegado a convertir como de aquellos que no.

Si hacemos una comparativa muy a alto nivel, podríamos decir que los modelos de atribución más comunes tienen como objetivo atribuir conversiones a diferentes canales o fuentes de marketing, algunos de ellos ofrecen la posibilidad de tener una atribución cross-dispositivo, mientras que la atribución multitáctil tiene como objetivo atribuir conversiones en diferentes dispositivos, canales, campañas o creatividades. La segunda, claramente nos permite tomar decisiones más precisas en torno a la activación de nuestro marketing digital.

Para hacer esto, las plataformas de atribución deben recopilar cookies y datos sobre el mismo usuario en diferentes dispositivos y canales. Pero, volviendo a los modelos más avanzados, es habitual encontrar toda una serie de tecnologías independientes como proveedores adicionales de third-party data y otras opciones de medición adicionales como paneles y encuestas que permiten “completar” la visión que tenemos sobre nuestros usuarios.

A continuación, se muestra un ejemplo de cómo se vería MTA con su atribución multidispositivo:

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A través del uso de todos los identificadores y tecnologías mencionadas previamente, un modelo multitáctil nos permitiría conocer el peso o la proporción en la que cada uno de estos canales intervino de cara a la generación de conversiones en tu web.

Una diferencia relevante con respecto a los modelos más habituales es que en MTA las interacciones que han participado recibirán un crédito parcial por esa intervención (si les corresponde, obviamente), mientras que en otro tipo de modelos la conversión es 100% asignada a un único canal.

Para llegar a este nivel de detalle, ya os podéis imaginar que se necesita mucha, mucha información.

Es por eso que la pérdida de las cookies de tercera parte pone en jaque a los modelos de atribución, pero ojo, no solo a los MTA. 

Los diferentes modelos de atribución y el efecto de la falacia de la privacidad

Dato curioso, existen casi tantos modelos de atribución como canales de marketing, cada uno de ellos tiende a beneficiar a un conjunto específico de canales.

Varían mucho, pero hay dos cosas que todos tienen en común:

Se han creado para ayudar a optimizar la inversión en marketing digital y para mejorar la toma de decisiones en torno a la activación del marketing digital (¿qué me funciona? ¿qué no?)

Punto clave, ninguno de ellos puede considerarse la solución ideal, por una sencilla razón: No todo es medible, y quien te diga lo contrario probablemente esté intentando venderte la plataforma.

Eso de que el mundo digital es medible, es una de las ideas más comunes que tenemos en mente cuando hablamos de mudar una estrategia off hacia una on. 

Voy a poder medirlo todo (y suena una risa malévola de fondo).

Pues déjame decirte que no.

No todo es medible y esto justamente es lo que hace que los modelos de atribución sean imperfectos, sin embargo eso no debería frenarnos a la hora de intentar tomar el máximo posible de decisiones con el respaldo de datos fiables (siempre conociendo sus limitaciones y gaps).

Y ¿a qué me refiero por fiables? Pues que al menos intentemos correr muy rápido y en la dirección opuesta a los típicos modelos basados en reglas. 

El último click no-directo, por ejemplo, resulta ser uno de los modelos más utilizados y al mismo tiempo más sesgados, es decir, sólo da crédito al último click no directo y no tiene en cuenta ningún otro punto de contacto de un usuario.

Ahora que ya lo he sacado todo, vamos a ver un breve resumen con los modelos de atribución más comunes, una descripción sobre cómo funcionan y si se verán afectados o no por los cambios en las cookies de terceros de los que hemos estado hablando.

ModeloDescripciónAfectado por cambios en navegadores
Último clickA pesar de que se escucha de forma habitual hablar sobre este modelo, cabe recalcar que no es un modelo establecido por defecto casi en ninguna plataforma. Conseguir analizar un modelo de último click puro implica definir por nuestra parte el modelo dentro de la plataforma que queramos analizar.No, ya que la atribución se realiza durante la misma sesión.
Última interacciónEl último punto de contacto que tuvo un consumidor antes de una conversión recibe el 100% del crédito.

La última interacción (también conocida como último evento) es el modelo utilizado por los ad servers. Tiene en cuenta tanto clicks como impresiones, aunque por defecto, si hay un click antes que una impresión, la conversión se la llevaría el click.

En este path, por ejemplo, la conversión se la llevaría el click de paid search:

Paid search > Impresión de Display > Venta por SEO o Directo

Último click indirectoEs similar al modelo anterior pero con una diferencia esencial: Elimina las visitas directas de la ecuación.

En este modelo, el 100% de una conversión se atribuye al último click conocido que no fue una visita directa. Previsiblemente este es el modelo más popular, teniendo en cuenta que es el modelo predeterminado que se utiliza en la mayoría de los informes de Google Analytics.

Importante: se basa en cookies de primera parte, no de tercera.

Sí, debido a los cambios en Safari que también afectan la persistencia de las cookies de primera parte.
Primera interacciónCon el modelo de atribución de primera interacción, el 100% de la conversión se atribuye a la primera referencia o click registrado.
LinealEl modelo lineal tiene en cuenta todos los puntos de contacto y clicks que se pueden atribuir a una única conversión y tiene como objetivo asignarles el mismo crédito.
Time decayCon el modelo de time decay, el mayor porcentaje de crédito se otorga al punto de contacto más cercano en el tiempo a la conversión.

Los puntos de contacto y / o clicks restantes recibirían menos crédito, ya que están más lejos del momento de la conversión. Es decir, cuanto más lejos está un punto de contacto de la conversión, más se “deteriora” su crédito.

Basado en posiciónEste modelo tomará todos los puntos de contacto y clicks en el recorrido del cliente y les asignará crédito en función de su posición en la ruta de conversión.

El modelo asume que los puntos de contacto más importantes son el primer punto de contacto al comienzo del recorrido del cliente y el que tiene lugar directamente antes de una conversión. Todos los puntos de contacto y los clicks intermedios sólo desempeñan un papel complementario.

Multitáctil / atribución basada en datosMTA tiene en cuenta todos los puntos de contacto, tanto de los que realizan conversiones como de quienes no lo hacen, para analizar si un determinado canal, campaña o creatividad realmente está agregando valor y generando más ventas.

La mayor diferencia con respecto a los modelos anteriores es que este enfoque asigna crédito parcial (si es merecido) a cada uno de los canales que participaron en el camino de conversión de un cliente y además sus resultados son mucho más granulares, permitiendo así a los marketers ser mucho más específicos y selectivos a la hora de tomar decisiones.

De este resumen hay un mensaje importante que podemos mantener: el único modelo de atribución que no verá ningún efecto será el último click puro. Todos los demás modelos experimentarán cambios porque todos intentan unir la conversión a actividad de media que ha pasado en otro momento en el tiempo, y esto, actualmente sólo se puede hacer con cookies de terceros.

Antes de concluir, veamos un breve resumen de lo que hemos cubierto hasta ahora con la parte 1 y 2 de esta serie:

  1. Los navegadores web más populares como Safari y Firefox han implementado cambios en sus configuraciones de privacidad para evitar que los usuarios sean reconocidos en diferentes sitios (por ejemplo, bloqueando las cookies de terceros).
  2. Google Chrome también ha realizado cambios en la forma en que maneja las cookies de terceros (a través de SameSite) y ha anunciado que dejará de admitir cookies de terceros en los próximos años. Chrome también ha propuesto una nueva forma de realizar publicidad dirigida y campañas de marketing de medición y atribución llamadas Privacy Sandbox.
  3. «Una web más privada» es el mensaje detrás de todos estos cambios, pero no está claro si las plataformas de AdTech de Google se verán afectadas de la misma manera que las empresas independientes de AdTech.
  4. Los usuarios ya no pueden tomar decisiones sobre si quieren aceptar o no las cookies de terceros porque están bloqueadas por defecto en su navegador.
  5. Los modelos de atribución multitáctil, los DMP, los servidores de anuncios, los anuncios de retargeting se verán afectados por los cambios en las cookies de terceros.
  6. Solo hay un modelo de atribución que no experimentará ningún cambio y no es el modelo más usado, lo que simplemente significa que todos los especialistas en marketing terminarán viendo su medición afectada en un grado u otro.

En la próxima publicación, hablaremos sobre el futuro de la atribución y cómo las empresas están tratando de preparar sus plataformas para un mundo sin cookies de terceros.

Este post es una colaboración con Mike Sweeney de Clearcode. La versión en inglés la encontrarás en su blog.