En el vertiginoso mundo del marketing digital, los datos de primera mano (aquellos que los usuarios comparten directamente con las marcas) se han convertido en el activo más valioso. Sin embargo, la activación de estos datos para campañas publicitarias a menudo implica riesgos y concesiones preocupantes.
El dilema de los datos: entre el rendimiento y la privacidad
La publicidad es el motor que impulsa gran parte del contenido gratuito en Internet. Los profesionales del marketing se enfrentan a la presión de obtener resultados excepcionales, pero también a crecientes riesgos relacionados con la fuga de datos, el cumplimiento normativo y la dependencia de plataformas opacas.
Compartir datos de primera mano con plataformas, generalmente a través de píxeles o APIs de conversión, se ha convertido en una práctica común para optimizar campañas. No obstante, este enfoque conlleva la pérdida de transparencia, exclusividad y control a largo plazo. Además, la creciente demanda de datos granulares impulsada por la IA generativa agrava aún más estos desafíos.
¿Existen soluciones? Un vistazo a las opciones de colaboración de datos
Se han propuesto diversas herramientas para abordar este problema, pero cada una presenta sus propias limitaciones:
- Data Clean Rooms (DCRs): Ya sean propiedad de plataformas (como Google Ads Data Hub o Meta Advanced Analytics) o de terceros, los DCRs pueden ser costosos, complejos de implementar y exigir una gran inversión en recursos técnicos. Además, a menudo requieren compartir datos a nivel de usuario, lo que genera preocupaciones sobre la privacidad.
- APIs de plataforma: Si bien brindan acceso a las plataformas, no ofrecen control sobre cómo se utilizan los datos. Una vez que los datos ingresan a la API, se pierden en una “caja negra” sin posibilidad de auditoría ni garantías de privacidad.
- Tecnologías de mejora de la privacidad (PETs): Aunque prometen proteger los datos, no todas las PETs son iguales. Algunas pueden exponer información confidencial o centralizar el control en manos de la plataforma, perpetuando los desequilibrios de poder.
Un nuevo modelo: PETs diseñadas para la privacidad
Mozilla, a través de su iniciativa Anonym, propone un enfoque diferente: soluciones de mejora de la privacidad (PETs) diseñadas específicamente para el marketing, basadas en computación confidencial, computación segura y privacidad diferencial. Este modelo permite a los anunciantes utilizar los datos de forma segura e independiente, sin exponerlos a terceros.
Las ventajas de este enfoque son claras:
- No se requiere el intercambio de identidades de usuario entre anunciantes y plataformas.
- El anunciante controla qué se analiza, qué se comparte y qué se aprende.
- No es necesario confiar en la plataforma, sino en las PETs implementadas.
- Los datos se utilizan para el crecimiento del anunciante, sin enriquecer a la competencia.
El futuro del marketing: privacidad y rendimiento de la mano
Anonym busca desmitificar la idea de que la protección de datos y el rendimiento son incompatibles. Su objetivo es demostrar que un marketing centrado en la privacidad puede generar resultados más inteligentes y construir relaciones más sólidas entre plataformas y clientes.
En esencia, se trata de un cambio de paradigma: la protección de datos, a través de la confidencialidad y el control, se convierte en una herramienta para obtener más información y, al mismo tiempo, respetar la privacidad de los usuarios.
Fuente: Mozilla Blo
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