DIGITAL ADVERTISING

Un futuro senza cookie di terze parti: come sta cambiando la pubblicità dopo la decisione di Google

Entra nel vivo la strategia del colosso dei browser, che punta a eliminare i Third Party cookie entro la seconda metà del 2024. Il panorama dell’advertising online è vicino a una svolta epocale e bisognerà capire come ci si potrà adattare al cambiamento di una pubblicità online che dovrà necessariamente contemperare efficacia e maggior rispetto della privacy degli utenti

Aggiornato il 10 Mar 2024

Federico Della Bella

Partner P4I, Partners4Innovation - Data Driven Customer Experience

Giusi Disanto

Consultant P4I, Partners4Innovation – Data-Driven Customer Experience

Google ha dichiarato che entro settembre 2024 il proprio browser Chrome, utilizzato dal 65% degli utenti globali, non supporterà più i cookie di terze parti, già esclusi nelle impostazioni di default di altri browser come Safari e Mozilla, di fatto annunciando la fine di un modo molto diffuso di fare pubblicità online (Digital Advertising), molto personalizzato ma ritenuto insicuro e poco rispettoso della privacy degli utenti.

Inizialmente la data era stata fissata al 2022, poi posticipata al 2023, adesso l’annuncio definitivo al 2024.

L’annuncio è dunque una risposta alle richieste dei consumatori di maggiore trasparenza e chiarezza sull’utilizzo dei propri dati sul web, ma scuote l’industry della pubblicità online, che deve lavorare per farsi trovare pronta al cambiamento.

In vista di questo cambiamento, è stato condotto da Google il primo esperimento per capire quali saranno gli effetti derivanti dalla rimozione dei cookie di terze parti cercando di soddisfare i professionisti del settore e la tutela della privacy. Inoltre, Google ha recentemente annunciato due importanti novità in ambito cookieless: nella nuova versione di Chrome, verranno rese disponibili le API di pertinenza e misurazione di Privacy Sandbox, in più nel primo trimestre 2024 verranno eliminati i cookie di terze parti per l’1% degli utenti di Chrome per supportare la conduzione di esperimenti concreti volti a valutare l’efficacia degli strumenti alternativi a disposizione.

Per capire cosa sta succedendo e quali sono gli impatti occorre mettere in fila i fatti, conoscere il contesto e comprendere i meccanismi e le tecnologie alla base del Programmatic Advertising.

Cosa sono i cookie e a cosa servono

I cookie sono dei file di testo salvati nella memoria dell’utente che sta navigando un sito internet e che permettono al sito web che lo ha emesso (e a eventuali terze parti) di riconoscere l’utente e alcune sue caratteristiche, comportamenti e preferenze. Questi documenti raccolgono dati utili a ottimizzare l’esperienza online, rendendo possibile l’offerta di servizi su misura e inserzioni pubblicitarie focalizzate. Possono avere finalità differenti, pertanto è essenziale distinguere tra cookie tecnici e cookie di profilazione.

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Data Storage
Data Visualization

– I cookie tecnici sono essenziali per potenziare la navigazione web, memorizzando dettagli che consentono al sito di riconoscere le preferenze dell’utente durante il suo percorso sul sito, come ad esempio le opzioni linguistiche selezionate o gli articoli aggiunti al carrello, assicurando in tal modo una navigazione fluida. Questi cookie non richiedono un’autorizzazione preventiva e sono utilizzati esclusivamente dal gestore del sito.
– I cookie di profilazione, d’altro canto, raccolgono dati sulle preferenze e attività degli utenti, consentendo la creazione di profili specifici. Queste informazioni vengono poi sfruttate per presentare offerte pubblicitarie personalizzate, anche dopo aver lasciato il sito in questione.
I cookie di profilazione si distinguono in cookie di prima parte e di terza parte ed entrambi richiedono il consenso espresso dell’utente. I cookie di prima parte sono quelli raccolti direttamente dal titolare del sito e si basano sugli interessi manifestati dall’utente durante la navigazione su tale sito, come gli articoli visualizzati o aggiunti al carrello.
I cookie di terza parte, invece, sono raccolti da entità esterne che forniscono servizi di profilazione e hanno un accordo con il titolare del sito. Questi dati, aggregati da diverse fonti e collegati a un identificativo unico (l’ID dispositivo), permettono la creazione di profili dettagliati. Gli ID e i comportamenti ad essi collegati vengono condivisi con le aziende che li utilizzano per integrare i propri dati o per targetizzare i consumatori con pubblicità specifiche.

Classificazione dei cookie

I cookies possono essere classificati secondo diverse dimensioni, come la loro durata e l’identità dell’ente che li crea e gestisce.

Rispetto alla loro durata si riconoscono 2 tipologie di cookie.

  • I session cookie non contengono una data di scadenza e restano in memoria solo fino a che il browser è aperto. Alla chiusura sono persi per sempre. Un esempio sono le credenziali di accesso alla propria banca online per effettuare operazioni durante una singola sessione.
  • I persistent cookie hanno invece una data di scadenza e sono memorizzati sull’hard disk dell’utente. Sono utilizzati per tracciare nel tempo i comportamenti dell’utente e a conservare ad esempio alcune preferenze d’uso tra una sessione e l’altra.

Come detto, i cookie sono anche classificabili anche secondo l’ente che li emette: si trovano pertanto cookie di prima parte e cookie di terza parte.

  • I cookie di prima parte sono creati e utilizzati solo dal proprietario del sito web che li ha emessi e non sono trasferiti a terze parti. Contengono informazioni utili a migliorare la fruizione da parte dell’utente, riconoscendo l’utente a ogni visita e permettendo così di salvare preferenze, preferiti, prodotti a carrello. È grazie ai cookie che il carrello tiene in memoria i prodotti aggiunti da un utente anche tra una sessione e l’altra, o che sono salvate le preferenze di lingua o visualizzazione di un sito web. E così via. In pratica, i cookie di prima parte rendono possibile la memorizzazione di parametri volti a semplificare la vita dell’utente durante la navigazione sul singolo sito.
  • I cookie di terze parti sono creati da domini altri rispetto al sito di navigazione da cui sono scaricati sull’hard disk dell’utente. Sono utilizzati principalmente per la profilazione cross-site (ovvero attraverso molteplici siti) degli utenti, la gestione di modelli di attribuzione dell’advertising, le campagne di retargeting. I cookie di terze parti permettono la personalizzazione e la targettizzazione della pubblicità online dagli anni ‘90. Comprendere cosa sono e come funzionano queste tecnologie e approcci al marketing e all’advertising è fondamentale per valutare gli impatti dei cambiamenti in corso.

Si possono fare diversi esempi di cookie di terza parte; tra questi si trovano quelli collegati ai social button integrati su una qualunque pagina (Facebook, Twitter, LinkedIn, ecc.), ovvero alle piattaforme di Ad-Tech per il Programmatic Advertising, il Retargeting e il Real Time Bidding, per la limitazione della frequenza delle richieste, per l’attivazione delle live chat, ecc.

Intelligenza artificiale nel Retail

Classificazione dei dati

Per creare un’esperienza personalizzata e basata sui dati è importante capire come questi possono essere classificati. I dati rappresentano una fonte di valore inestimabile per le aziende che vogliono offrire una Customer Experience di valore. In base alla fonte di provenienza, l’Osservatorio Omnichannel Customer Experience ha identificato quattro tipologie di dati:

  • Zero Party Data: informazioni che il cliente fornisce all’azienda in modo volontario e consapevole per migliorare la propria esperienza (ad esempio tramite sondaggi o dialogo diretto con l’addetto alla vendita).
  • Dati di prima parte: informazioni che l’azienda raccoglie internamente durante la relazione con il cliente (ed esempio informazioni riguardo il comportamento del cliente all’interno dell’e-commerce come prodotti visualizzati o tempo speso in una determinata pagina).
  • Dati di seconda parte: informazioni che provengono dall’interazione dell’azienda con l’ecosistema di cui fa parte (ad esempio dati degli intermediari che possono essere condivisi a seguito di determinati consensi).
  • Dati di terza parte: informazioni raccolte da terze parti che possono essere condivise a seguito di accordi economici con l’azienda in questione. In questa categoria rientrano i cookie di terze parti ma anche tutti i dati che provengono dai social network, come rating e reputation dei clienti.

Che cosa è il Programmatic Advertising e perché c’entrano i cookie

I cookie di terze parti sono fondamentali nelle attività di identificazione e profilazione degli utenti e in particolare nell’ambito del Programmatic Advertising e per la realizzazione di campagne di retargeting.

Partiamo da un semplice esempio di retargeting per capire come, grazie ai cookie di terze parti, un inserzionista possa identificare, tracciare e profilare gli utenti e raggiungere così non un target indistinto ma, ad esempio, solo gli utenti che abbiano visitato in un certo intervallo di tempo il proprio sito web, migliorando così l’efficacia e l’efficienza delle proprie iniziative pubblicitarie.

Quando un utente visita il sito di un brand di auto e accetta la Privacy e Cookie Policy scarica automaticamente un cookie rilasciato non dal brand automobilistico ma, ad esempio, da Doubleclick la piattaforma di advertising di Google. Il cookie così scaricato rimane attivo per diversi mesi sulla macchina dell’utente e ricorda al server della piattaforma di advertising che l’utente ha visitato il sito del singolo brand di auto. Il servizio di Doubleclick è messo a disposizione di inserzionisti da un lato ed editori come un quotidiano online, dall’altro. Come risultato, quando l’utente che ha in precedenza visitato il sito del brand automobilistico atterrerà su una pagina del quotidiano online vedrà una pubblicità del brand di auto.

Il termine retargeting deriva proprio da questa proposizione di un contenuto pubblicitario a un utente che ha già mostrato interesse per il brand di auto, visitandone il sito. Gli spazi che il quotidiano online destina alla pubblicità sono messi all’asta (auction) in tempo reale in maniera automatizzata e venduti al miglior offerente, senza alcun intervento umano. Le diverse offerte (bid) per l’aggiudicazione dello spazio pubblicitario sono valutate pesando diversi parametri e incrociando una grande quantità di dati, inclusi i dati di navigazione dell’utente, messi a disposizione proprio dalla piattaforma di Advertising Technology DoubleClick. Di qui il nome di piattaforme di Real Time Bidding.

Il Programmatic Advertising negli anni ha aumentato il suo peso all’interno dell’industry pubblicitaria proprio grazie alle sue alte potenzialità di targetizzazione: secondo l’osservatorio Internet Media del Politecnico di Milano, ha raggiunto nel 2023 il valore di circa 850 milioni di euro in Italia, in crescita dell’8% rispetto al 2022.

Come funziona il Programmatic Advertising in pratica

Il meccanismo con cui inserzionisti ed editori comprano e vendono spazi pubblicitari è automatizzato e basato su aste che avvengono attraverso i dati passati a una piattaforma che incrocia domanda e offerta (Ad Exchange) provenienti, lato offerta di spazi pubblicitari, dalle piattaforme degli editori (SSP – Supply Side Platform) e lato domanda di spazi pubblicitari, dagli inserzionisti (DSP – Demand Side Platform).

Graphical user interface, diagram Description automatically generated

Architettura di un sistema di Programmatic Advertising per l’assegnazione dinamica, data-driven, in tempo reale e personalizzata degli spazi pubblicitari. Fonte: Google

Ovviamente, l’utente potrà aver visitato molteplici siti prima di atterrare sul sito dell’editore. Per decidere quale dei diversi messaggi pubblicitari mostrare, la piattaforma di Real Time Bidding realizza un’asta istantanea in cui le offerte, per determinare il punteggio e assegnare lo spazio,  pesano e considerano sia l’offerta economica sia la coerenza dell’offerta rispetto all’utente e al contesto.

Come è evidente, c’è un intenso scambio di informazioni tra inserzionisti, editori e gestori del servizio di cui forse solo una piccola percentuale di utenti è consapevole. Tra di loro, quelli che hanno installato gli Ad-block, che impediscono proprio ai server Advertising di mostrare i messaggi pubblicitari.

Come è evidente, il Programmatic Advertising e in particolare il retargeting dipendono fortemente dai cookie di terze parti. Ad oggi, su Safari e su Firefox l’impostazione di default del livello di privacy prevede già il blocco dei cookie di terze parti. Invece, su Google Chrome questi cookie non sono ancora bloccati del tutto ma lo saranno progressivamente – da gennaio a settembre 2024 -, con l’applicazione della Privacy Sandbox, una piattaforma per tracciare i dati degli utenti tutelandone la privacy senza danneggiare imprese e advertiser. Questa iniziativa segnerà un cambiamento radicale nel modo di fare advertising online.

Modelli di attribuzione e Affiliate Marketing

Un ulteriore e molto diffuso utilizzo dei cookie di terze parti è legato ai modelli di attribuzione. I modelli di attribuzione permettono all’inserzionista di monitorare e tracciare, grazie ai cookie installati sull’hard disk dell’utente, tutti i passaggi effettuati dall’utente prima di un acquisto, dando un valore a ciascuno dei punti di contatto e alle pubblicità incontrate dall’utente prima della conversione da utente free a cliente pagante.

Immaginiamo che un utente veda una pubblicità di una settimana bianca di un albergo dolomitico sul sito web di un giornale online, che successivamente incontri un secondo messaggio pubblicitario dell’albergo su Facebook e infine lo ritrovi nuovamente su un motore di ricerca e comparazione turistica. Alla fine, l’utente va sul sito web dell’albergo e prenota la settimana bianca pubblicizzata. Per l’albergo è interessante sapere quali messaggi pubblicitari hanno avuto un ruolo nella scelta dell’utente, per ottimizzare i propri investimenti in comunicazione ad esempio.

I modelli di attribuzione basati sui cookie di terze parti sono fondamentali in particolare per regolare l’affiliate marketing. L’affiliate marketing o affiliazione è una relazione che si stabilisce tra un editore (o affiliato) e un inserzionista. L’editore pubblica sulle proprie pagine un annuncio dell’inserzionista e sarà remunerato in percentuale solo quando l’annuncio entrerà nel processo di acquisto di un utente. Per poter remunerare i propri affiliati l’inserzionista deve conoscere se gli annunci pubblicati sui siti degli editori sono stati visitati dall’utente prima di acquistare. Anche in questo caso il tracciamento avviene attraverso i cookie di terze parti messi a disposizione dai gestori delle piattaforme di affiliazione. Il modello di attribuzione permette agli inserzionisti di remunerare gli editori.

I modelli di attribuzione sono classificabili a seconda del numero e del peso relativo dato ai diversi punti di contatto che entrano nel processo di acquisto.

  • Ultima interazione: il credito della vendita è assegnato al 100% all’ultima interazione;
  • Ultima interazione non diretta: come sopra, ma esclude il canale diretto, laddove fosse l’ultima interazione;
  • Prima interazione: il primo dei diversi messaggi incontrati dall’utente riceve il 100% del credito;
  • Lineare: a ogni singolo punto di contatto è attribuita la stessa quota di credito nella singola vendita; ad esempio, se il numero dei punti di contatto fosse 4, ciascuno riceverebbe un credito pari al 25% della vendita;
  • Decadimento temporale: tutti i punti di contatto incontrati ricevono un credito, ma il peso di ciascuno aumenta all’avvicinarsi della finalizzazione dell’acquisto; l’ultimo punto di contatto riceve dunque un credito maggiore.

L’annuncio di Google: fine della profilazione cross-site su larga scala

Il 22 agosto 2019, con un post diventato presto molto condiviso (leggibile qui), Google ha annunciato di voler rendere la navigazione attraverso Google Chrome più sicura e rispettosa della privacy degli utenti, seguendo quanto già fatto da altri browser come Apple Safari e Mozilla Firefox. L’iniziativa prevede la creazione del modello Privacy Sandbox, che definisce gli standard per i processi e le tecnologie di tracciamento e profilazione degli utenti che saranno supportate dal browser.

In un secondo articolo, pubblicato il 14 gennaio 2020 e disponibile qui, Google chiarisce che l’effetto principale sarà l’eliminazione dei cookie di terza parte e del cosiddetto fingerprinting del browser.

Cookie di terze parti e fingerprinting sono due metodologie alternative, la prima deterministica, la seconda probabilistica, per identificare, tracciare e profilare i comportamenti degli utenti sul web con finalità prevalentemente pubblicitarie.

Diversi sono gli attori coinvolti in questa trasformazione, perché diversi e molteplici sono gli attori coinvolti nel processo di marketing digitale. Vediamo chi sono.

  • Gli utenti (user): tutti noi quando navighiamo sul web
  • Gli editori (publisher): i siti web che offrono contenuti di qualsiasi tipo e riservano parte del loro spazio agli annunci pubblicitari degli inserzionisti
  • Gli inserzionisti (advertiser): i brand e le organizzazioni che vogliono raggiungere gli utenti con messaggi promozionali pubblicati negli spazi messi a disposizione dagli editori
  • Le compagnie AdTech: aziende che forniscono le tecnologie e le piattaforme SSP, DSP, DMP e Ad Exchange per l’advertising (da cui il nome Ad-Tech) che permettono l’incontro della domanda di spazi pubblicitari richiesti dagli inserzionisti e l’offerta di spazi pubblicitari messi a disposizione dagli editori
  • I browser: i programmi attraverso cui navighiamo sul web e da cui dipende la nostra esperienza. I più diffusi sono Google Chrome, Mozilla Firefox e Safari di Apple

La trasformazione prevista da Google avrà un effetto dirompente in particolare per quanto riguarda le attività di Programmatic Advertising basato sui comportamenti degli utenti, che saranno fortemente limitati.

Il Programmatic Advertising permette agli inserzionisti di ottimizzare gli investimenti, e offre agli utenti un’esperienza personalizzata e dunque più soddisfacente; gli editori monetizzano il traffico con contenuti adatti al singolo utente.

Sembrerebbe funzionare tutto alla perfezione. Ma le cose non stanno proprio così. La quantità di informazioni raccolte dagli inserzionisti e dagli editori e le capacità computazionali (computing) e di archiviazione (storage) raggiunte permettono a questi soggetti una profilazione spinta, potenzialmente lesiva della privacy delle persone, che non sono consapevoli della quantità di informazioni personali che hanno messo più o meno volontariamente a disposizione.

È evidente che gli interessi tra i diversi attori elencati più sopra confliggono e rendono necessario l’intervento di altri enti, principalmente con funzione regolatoria. Siano esse autorità nazionali o sovra-nazionali come i singoli stati o l’Unione Europea che definiscono le regole in materia di privacy e di trattamento dati, come con il GDPR, ovvero organismi come il World Wibe Web Consortium (W3C) che vede la partecipazione di imprese e organizzazioni interessate a definire in maniera coordinata e partecipata gli standard che permettono il funzionamento del web.

Per completare lo scenario non può essere sottovalutato il peso relativo di un numero limitato di organizzazioni che influenzano quando non determinano direttamente il modo in cui stiamo online. Si tratta di aziende come Apple, Facebook, Amazon e ovviamente e prima di tutto Google.

Secondo gli ultimi dati resi noti da Statcounter, nel mondo il 65,31% delle persone utilizza Chrome come browser, il 18,31% Safari, il 5,07% Edge, il  3,04% Firefox. In Italia, invece, il browser Google è in uso addirittura presso il 66.91% degli utenti, contro il il 16,65% di Safari, il 5,76% di Firefox e il 4,91% di Edge.

Si coglie immediatamente l’impatto di una decisione simile presa da Google rispetto a un mercato largamente basato sull’utilizzo delle sue piattaforme e dei suoi servizi.

Tutte le parti coinvolte nel processo di advertising online (utenti, editori, inserzionisti, imprese dell’advertising technology o AdTech) subiranno gli effetti di questa decisione.

Cosa è la Google Privacy Sandbox e cosa prevede

La Privacy Sandbox di Google è il nuovo modello di gestione della privacy di Google operativo a partire dal 2022 e che promette di cambiare profondamente il modo in cui si fa marketing online. Con il rilascio della nuova versione di Chrome (luglio 2023) sono state rese disponibili le API di pertinenza e misurazione di Privacy Sandbox a tutti gli utenti di Chrome. Questo significa che gli esperti del settore sono oggi in grado di condurre test di traffico in tempo reale e su larga scala utilizzando queste API.

L’obiettivo principale della Privacy Sandbox è quello di impedire il riconoscimento deterministico 1 a 1 degli utenti con finalità di identificazione, profilazione, targeting mirato. Non è un obiettivo semplice, considerati gli interessi in gioco. Privacy Sandbox sta lavorando per cercare un punto di equilibrio tra la protezione della privacy e i modelli di business basati sulla pubblicità, anche grazie ai cookie. Si tratta quindi di conciliare interessi avvertiti spesso (a ragione) come contrapposti, attraverso il coinvolgimento di sviluppatori, editori e autorità di regolamentazione. I tempi, quindi, si allungano non solo per ragioni tecniche ma anche per l’esigenza di mediare.

Con questo obiettivo, Google intende:

  1. Rendere impossibile il processo di tracciamento cross-sito, realizzato dai cookie di terze parti
  2. Eliminare i cookie di terze parti e spostare l’attenzione degli inserzionisti e degli editori sui cookie di prima parte
  3. Ridurre l’impatto di metodologie alternative di riconoscimento e tracciamento cross-sito come il fingerprinting

Vediamoli uno per uno.

  1. Tracciamento cross sito. Il tracciamento cross-sito è realizzato principalmente attraverso i cookie di terza parte. L’effetto è che un gran numero di informazioni sui comportamenti online delle persone è tracciato in maniera nominale e incrociato con dati socio-demografici, gusti e preferenze, permettendo una profilazione spinta la cui profondità è sostanzialmente ignota agli utenti. Questo tipo di tracciamento rende possibile la proposizione di messaggi pubblicitari basati sul comportamento del singolo utente. I dati degli utenti sono così scambiati attraverso una molteplicità di piattaforme e da molteplici attori che possono usarli per ottimizzare le proprie campagne. I dati di comportamento non spariranno ma saranno forniti a livello di segmento (coorte).
  2. Cookie di prima parte. Si osserverà una crescita dell’importanza dei cookie di prima parte e dunque delle esperienze utente sul singolo sito. Uno degli effetti di questi cambiamenti è la crescita della rilevanza dei cookie di prima parte, emessi dal sito che si sta navigando, per raccogliere informazioni rilevanti e offrire contenuti rilevanti per l’utente. Cresce dunque il peso del contesto di navigazione specifico del singolo rispetto al comportamento di navigazione attraverso molteplici siti effettuato dall’utente. Come è evidente, se il singolo editore può ottimizzare e personalizzare localmente l’esperienza, questo avviene su una scala molto ridotta rispetto a quanto non avvenga oggi con i cookie di terze parti.
  3. Fingerprinting e altri workaround. Il terzo obiettivo è quello di ridurre modalità alternative al tracciamento con i cookie come il fingerprinting. Il fingerprinting è un approccio statistico al riconoscimento del singolo utente, ottenuto incrociando una serie di dati relativi alle preferenze del browser, la lingua, le caratteristiche tecniche di schermi e device. Nonostante i risultati ottenuti tramite fingerprinting siano meno certi rispetto a quelli ottenuti con i cookie di terze parti, la Privacy Sandbox intende limitare anche la condivisione tra server di quelle informazioni usate attualmente proprio per il fingerprinting, riducendo l’efficacia della principale alternativa utilizzata ad oggi per il tracciamento.

Cosa cambierà nell’advertising online 

La direzione è chiara: sembra che si vada verso la fine dell’identificazione univoca degli utenti per il tracciamento, la profilazione, il retargeting. Quando la Google Privacy Sandbox sarà operativa al 100% le conseguenze non saranno banali e impatteranno tutte le parti in causa: utenti, editori, inserzionisti, piattaforme AdTech.

Utenti

Gli utenti dovrebbero guadagnare un maggiore controllo dei propri dati personali. I messaggi pubblicitari saranno meno personalizzati, ovvero più legati al contesto della pagina che si sta visitando e meno al comportamento del singolo utente nel tempo e su siti diversi.

Editori

I siti che ospitano pubblicità, e che grazie a queste entrate si sostengono, saranno toccati in maniera profonda dalle modifiche in atto. Secondo una simulazione effettuata anni fa da Google, il declino mediano degli introiti pubblicitari potrebbe arrivare al 64%, a seguito dell’impossibilità di utilizzare profilazione e retargeting. Gli editori dovrebbero investire maggiormente sulla pubblicità contestuale, ossia correlata al contenuto del sito web, di fatto facendo fare al comparto un salto indietro logico di alcuni decenni. Potranno e dovranno cercare di usare i cookie di prima parte e favorire l’autenticazione per conoscere in maniera più profonda i propri utenti e migliorare l’efficacia dei messaggi pubblicitari e dell’esperienza tutta.

Inserzionisti

Anche gli inserzionisti dovranno modificare profondamente i propri modelli di business, considerando che la pubblicità personalizzata e il retargeting rappresentano oggi una parte importante dei loro canali di acquisizione. Dovranno trovare modalità nuove per parlare ai propri clienti e cercare di attrarli sempre più sulle proprie piattaforme, offrendo nel sito un’esperienza realmente personalizzata, incrementando la conoscenza e la capacità di interagire direttamente con il cliente.

Piattaforme AdTech

Le piattaforme AdTech che mettono a disposizione tecnologie e strumenti per profilare gli utenti dovranno modificare anch’esse le proprie soluzioni. Dovranno offrire soluzioni più adatte al marketing contestuale e non comportamentale cross-sito e soluzioni basate sulle interazioni sul singolo sito, ovvero trattare maggiormente dati comportamentali aggregati, conosciuti solo a livello di gruppo o coorte di comportamento (Floc Federated Learning of Cohorts).

Google

La Google Privacy Sandbox ha certamente un effetto dirompente sui modelli di business degli editori ma ha anche un effetto potenzialmente distorsivo del mercato dell’advertising, accentuando la forte asimmetria informativa tra Google e le altre piattaforme di AdTech, che avranno a disposizione solo una piccola porzione dei dati nelle disponibilità di Google. Quest’ultimo aspetto pone dei problemi molto seri rispetto al dominio che un colosso come Google, insieme ad un pugno di altre imprese nel mondo, ha sull’intera economia digitale. Ogni volta che queste organizzazioni decidono di ridurre la condivisione di informazioni dobbiamo chiederci se, oltre al beneficio in termini di privacy per gli utenti, non si stia generando una ulteriore concentrazione del potere di controllo esercitato da GAFA (Google, Amazon, Facebook, Apple).

Quali soluzioni per editori, inserzionisti e piattaforme AdTech

In questo contesto, profondamente mutato, cosa possono fare editori, imprese dell’Adtech e inserzionisti?

Il tracciamento con cookie di terze parti ha delle alternative, nessuna delle quali in grado di offrire le stesse performance. Inoltre, contraddicendo nei fatti lo spirito della Privacy Sandbox che mira a eliminare l’identificazione, la profilazione e il tracciamento univoco e individuale degli utenti, sarebbero facilmente presto deprecate e impedite dai browser e in particolare da Google.

Email

Gli editori potrebbero richiedere per abilitare specifici contenuti o funzionalità un identificatore univoco come l’indirizzo mail, usando questa informazione per identificare gli utenti durante visite successive, incrociando questo dato con quello degli inserzionisti e di altri editori in cui l’utente utilizza la stessa mail per l’autenticazione. Le controindicazioni sono ovvie: se adottato a livello di singolo editore ha un impatto limitato, se si formassero alleanze tra molteplici editori questo potrebbe crescere, avendo sempre e comunque un impatto più modesto rispetto alle soluzioni attualmente in uso e basate sui cookie.

Local Storage

La soluzione del Local Storage è simile concettualmente ai cookie ed è anch’essa finalizzata al riconoscimento individuale e dunque è certamente da non considerare praticabile nel medio periodo. Si tratta di un tipo di archiviazione web che consente agli utenti di salvare i dati sotto forma di stringhe organizzate in coppie di caratteri e valori sui loro browser, la memorizzazione dei dati rimane anche dopo la chiusura della finestra del browser da parte dell’utente.

Sotto-dominio

Anche l’assegnazione di un sotto-dominio dell’editore al proprio partener AdTech per emettere cookie di prima parte non è risolutiva, da un lato perché limita comunque al singolo editore la riconoscibilità, dall’altro perché è in palese contraddizione con lo spirito della nuova politica sulla privacy.

Autenticazione, esperienza on site e contestuale, cookie di prima parte

Allo stato attuale delle cose, sembra che le uniche soluzioni praticabili di lungo periodo siano quelle che rinunciano al modello di identificazione 1 a 1 cross-sito e alla ricerca di scorciatoie, abbracciando lo spirito di un web meno personalizzato ma più sicuro e rispettoso della privacy. Per alcuni attori, gli editori in particolare, l’impatto sui modelli di business potrebbe essere devastante.

Le alternative sono dunque quelle di approfondire la conoscenza e la relazione con i propri utenti e clienti, favorendo una maggiore condivisione delle informazioni, volta a migliorare l’esperienza e la profilazione sul singolo sito. Come si è visto, i cookie di prima parte diventeranno ancora più importanti, così come la pubblicità contestuale all’ambiente di navigazione e l’autenticazione e navigazione da registrati dei propri utenti.

È comunque chiaro che si tratta di una trasformazione profonda, da cogliere, ripensando al modo in cui si crea valore per l’utente con i propri servizi e contenuti, stabilendo una relazione di conoscenza e fiducia molto più trasparente e paritaria.

I risultati del test condotto da Google

Google sta iniziando a sperimentare soluzioni alternative data l’eliminazione dei cookie di terze parti entro la seconda metà del 2024. Infatti, nel primo trimestre del 2023 è stato condotto un esperimento da parte delle piattaforme pubblicitarie di Google quali Google Ads e Display&Video360. Lo scopo è stato quello di comprendere come si comportano le soluzioni basate sugli interessi dei segmenti di pubblico (IBA: interest-based audience) quando si basano su set di indicatori basati sulla tutela della privacy.

In particolare, sono stati creati due gruppi sperimentali: il primo che continuava ad utilizzare i cookie di terze parti e il secondo che utilizzava indicatori incentrati sulla tutela della privacy, come i Topics API di Privacy Sandbox e degli identificatori proprietari come quelli forniti dai publisher.

I risultati di questo esperimento sono stati diffusi da Google ad aprile 2023 (qui l’articolo completo). L’esperimento ha dimostrato che una combinazione di indicatori incentrati sulla tutela della privacy risulta essere efficace rispetto ai cookie di terze parti. Ad esempio, su Google Ads la spesa degli inserzionisti è diminuita del 2-7% rispetto ai risultati basati su cookie di terze parti.

Dall’esperimento è inoltre emerso che soluzioni di Machine Learning e Intelligenza Artificiale per ottimizzare le campagne, come targeting ottimizzato e strategie di massimizzazione delle conversioni, possono portare ad avere un effetto positivo sul rendimento delle campagne in questo scenario di rimozione dei cookie di terze parti. Google infine afferma che stanno continuando ad effettuare test in questo ambito con l’aiuto dell’Autorità garante della concorrenza e dei mercati, presto verranno condivisi i prossimi risultati.

Su un argomento così in evoluzione è fondamentale rimanere aggiornati per migliorare le proprie prestazioni di business e non essere scavalcati dalla concorrenza.

Articolo originariamente pubblicato il 20 Lug 2021

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Metriche e-commerce: i parametri fondamentali per per fare un uso strategico dei dati
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Partner P4I-Digital360, Adjunct Professor Strategia e Marketing presso Politecnico di Milano, Polidesign, IES Abroad, Polimi Graduate School of Managment. Si occupa di strategia digitale e marketing data-driven, con particolare focalizzazione sulle applicazioni di Intelligenza Artificiale per la Customer Experience

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