Medir sin cookies de terceros y qué puede demostrar cada método

Google ya no va a eliminar las cookies de terceros de Chrome: el 22 de julio de 2024 anunció que ofrecerá una elección al usuario. Ese giro no devuelve la medición determinista. Entre un clic y una venta siguen estando el consentimiento, los ajustes del navegador y el modelado, y cada método de sustitución responde a una pregunta distinta.

Puntos clave

• El 22 de julio de 2024 Google anunció que no eliminará las cookies de terceros y que incorporará un aviso de elección en Chrome.
• Safari las bloquea por defecto desde marzo de 2020 y Firefox desde junio de 2022, así que buena parte de las sesiones nunca fue determinista.
• Google Ads solo modela conversiones sin consentimiento por encima de un umbral publicado: 700 clics en anuncios en siete días por país y agrupación de dominios.
• Los tests aleatorizados son el único método que mide causalidad, y en 25 experimentos el intervalo de confianza mediano del ROI superó los 100 puntos porcentuales de amplitud.

Qué cambió en julio de 2024 y qué no

La entrada de Privacy Sandbox del 22 de julio de 2024 es corta y concreta: en lugar de eliminar las cookies de terceros, Chrome introducirá una experiencia nueva que permite al usuario tomar una decisión informada aplicable a toda su navegación.

Lo que no cambió es todo lo que está fuera de Chrome. WebKit anunció el bloqueo total de cookies de terceros en Safari el 24 de marzo de 2020, con un límite de siete días para el almacenamiento escribible por script en sitios clasificados como rastreadores. Mozilla activó la Protección Total de Cookies por defecto el 14 de junio de 2022, confinando cada cookie al sitio que la creó.

Tampoco cambia la ley de consentimiento. A quien rechaza el almacenamiento analítico se le sigue sin medir, permita lo que permita el navegador.

El hueco de consentimiento es un hueco de datos

El consent mode no recupera las sesiones rechazadas. Señala el rechazo, y la plataforma estima lo que falta a partir de las sesiones que sí ve. Eso es un modelo, no una recuperación.

Los umbrales están publicados. Google Ads exige 700 clics en anuncios en siete días, por país y agrupación de dominios, antes de aplicar el modelado de conversiones. Google Analytics 4 pide al menos 1.000 eventos diarios con el almacenamiento analítico denegado durante siete días, más 1.000 usuarios diarios con consentimiento en al menos 7 de los 28 días anteriores.

Por debajo de esos volúmenes no hay modelado, que es la situación de la mayoría de anunciantes mid-market fuera de temporada alta.

Google Ads exige 700 clics en anuncios en siete días, por país y agrupación de dominios, para aplicar el modelado de conversiones. Google Analytics 4 pide 1.000 eventos diarios con almacenamiento denegado durante siete días. Fuente: ayuda de Google Ads y ayuda de Google Analytics, consultadas en octubre de 2024.

Qué puede afirmar una conversión modelada

Una conversión modelada es la estimación de un agregado, construida con el comportamiento de los usuarios que sí consintieron. Sostiene una afirmación de dirección y magnitud aproximada a nivel de cuenta y de mes. No sostiene una afirmación sobre una campaña en una semana, ni se concilia línea a línea con el CRM.

Conviene tratarla como cualquier salida de modelo, con la disciplina que exige evaluar un modelo de lenguaje en producción: conocer la entrada, conocer el modo de fallo y contrastarla con una fuente de verdad reservada, como los ingresos facturados.

Qué demuestra un test de incrementalidad y cuánto cuesta

Un holdout geográfico o un experimento aleatorizado es el único método que mide causalidad y no correlación. También es el más caro, y la evidencia publicada explica por qué.

Lewis y Rao analizaron 25 experimentos de campo que representaban 2,8 millones de USD de inversión publicitaria digital y midieron un intervalo de confianza mediano del retorno superior a 100 puntos porcentuales: un test informativo puede exigir más de 10 millones de persona-semana.

Blake, Nosko y Tadelis experimentaron a gran escala en eBay. Los anuncios sobre keywords de marca no dieron beneficio medible a corto plazo, porque cerca del 99,5 % de los clics de pago perdidos volvió por resultados orgánicos. En keywords sin marca el retorno experimental fue del -63 %, frente a una regresión ingenua superior al 4.100 %.

En 15 experimentos publicitarios aleatorizados en Facebook, con 500 millones de observaciones usuario-experimento, los métodos observacionales no reprodujeron el resultado experimental: en la mitad de los estudios el aumento estimado de compras se desviaba por un factor de tres. Fuente: Gordon, Zettelmeyer, Bhargava y Chapsky, Marketing Science, 2019.

Para qué sirve la atribución declarada

Una pregunta posterior a la compra — “¿cómo nos conociste?” — mide recuerdo y notoriedad, no causalidad. La gente infradeclara la búsqueda, sobredeclara lo último que recuerda y se salta la pregunta cuando es opcional.

Aun así conviene recogerla, porque saca a la luz canales que ningún píxel ve: una recomendación, un podcast, un rótulo en la calle. Sirve para encontrar candidatos a un test real, nunca como cifra del informe de dirección. Vale la regla de las métricas de marca a nivel de consejo: el método se publica junto al número.

Preguntas frecuentes

Qué reportar

Conviene reportar tres números con su método: ingresos facturados, conversiones de plataforma marcadas como modeladas cuando lo son, y el último test con holdout junto a su intervalo de confianza. Las definiciones se acuerdan antes de lanzar, igual que un brief que especifica qué debe demostrar evita la discusión final. Dentro de seis meses el aviso de Chrome dirá qué proporción de usuarios acepta, y esa cifra decidirá cuánto modelado habrá que asumir.