Siguiendo el hilo de un artículo del blog epicenter de la revista Wired.com, de la que sigo siendo devoto lector, me encontré este post que habla de un tipo de cookies que desconocía (sí, soy culpable), las cookies de nuestro vecino y amigo Adobe Flash. El artículo se centra en la batalla que se libra en los campos de batalla digitales entre el derecho de los usuarios a controlar su información y la necesidad de medir que tiene el único modelo de negocio viable conocido para Internet, es decir, la publicidad.

La sensibilidad hacia el tema de la privacidad no es nada nuevo en Internet, pero es cierto que en los últimos tiempos han coincidido dos tendencias que,  en paralelo, no han contribuido precisamente a la tranquilidad de los usuarios. A saber: el desmesurado crecimiento del uso de las Redes Sociales (y de la información que los usuarios alojan despreocupadamente en sus servidores) y la promesa del Behavioral Targenting para soportes y anunciantes.

El artículo de Epicenter toma como referencia un estudio preliminar realizado por la californiana Universidad de Berkeley sobre los 100 principales sites según datos de audiencia para este mes de Julio de la empresa QuantCast y una serie de webs propiedad del gobierno de EEUU.

El research muestra los resultados de una serie de pruebas realizadas desde un navegador Firefox versión 3.5 en un PC con Windows XP Profesional Versión 2002 Service Pack 3, es decir las últimas versiones de ambos. Aunque se detallan los entresijos de la metodología seguida por los investigadores no me detendré a explicarla en detalle, baste decir que fueron lo suficientemente meticulosos para probar las diferentes combinaciones con las que representar el comportamiento  que distintos tipos de usuarios, con diversas opciones de privacidad configuradas en sus navegadores, podrían enfrentarse.

Voy a resumir brevemente cuales son las principales conclusiones sobre el uso de este tipo de cookies.

Diferencias entre ambas:

• Las cookies de flash tienen capacidad (100kb vs 4 kb) para almacenar hasta 25 veces más información que las http.
• Las cookies de flash no se alojan en la misma carpeta que las http y no son gestionadas por el navegador por lo que controles de privacidad de navegadores, borrados de caché o las soluciones de seguridad (tipo Panda, Kaspersky, Norton…) no les afectan. Hablando clarito si borras tus cookies o tu historial las cookies de flash permanecen en tu ordenador.

Primer problema: la sensación que los usuarios tienen, gracias a estas opciones, de controlar su identificación y rastreo online son meramente ficticias.

Según se deduce de las pruebas realizadas en los Top 100 sitios 58 de ellos usaban cookies de flash, lo que en principio no debería tener mayor problema. Una cookie de flash se puede usar por ejemplo para recordar tus preferencias de volumen en un player de vídeo, lo que puede ser una forma de personalización que aporta un beneficio a la experiencia del usuario, hasta ahí nada que decir.

Sin embargo un resultado más llamativo del análisis es el uso que 31 de estos sites hacen de la cookie de flash para reconstruir la cookie de identificación de usuario (la cookie http) mediante el almacenamiento de variables UserID (User, Id, Uid…) que coinciden al 100% con los valores de la otra cookie. De esta manera gracias a un sencillo widget flash o una pieza publicitaria servida en formato Flash el site puede recuperar y volver a grabar la cookie anterior del usuario, y mantener el tracking desde la última vez que visitó el sitio en cuestión, independientemente de que el usuario halla borrado las cookies de su navegador o haya decidido no admitir las cookies de terceros.

Segundo problema: El respeto de los usuarios es algo que se gana con mucho tiempo y esfuerzo, no creo que merezca la pena arriesgar un capital de confianza ganado a través de años de duro trabajo en post de un mejor seguimiento de los usuarios.

No es de extrañar que el tema esté calentito. Si bien es cierto que la inmensa mayoría de los usuarios no son sensibles a este tema, o sencillamente lo desconocen completamente, no es motivo por el que no haya que tener políticas claras, honestas y transparentes de defensa de los intereses y preferencias de los usuarios cuando a su privacidad se refiere.

Nuestro propio sector a través del IAB parece haber tomado la iniciativa a través de la elaboración de un documento de auto regulación que, parece insuficiente a ojos de muchos, y un tanto oportunista al intentar adelantarse a un posible movimiento de algún organismo regulador que, en un exceso de celo, fuese demasiado lejos haciendo más daño del necesario.

La necesidad de disponer de mecanismo eficaces para identificar a los usuarios es claramente algo que este sector necesita. Llevamos años construyendo un modelo publicitario que es diferente gracias a nuestra mayor capacidad de medición y, a través de esta, de la mejor optimización del dinero de nuestros anunciantes para lograr sus objetivos.

Me resisto a admitir que no seamos capaces de encontrar medios más adecuados para medir de manera fidedigna respetando los deseos y preferencia de nuestros usuarios. Espero ver en el futuro mejores formas de cumplir con los compromisos que adquirimos con nuestros clientes que, a su vez, nos sirvan para alcanzar nuestros objetivos de comunicación y de eficiencia en la gestión de los presupuestos que manejamos.

Empezaré diciendo que creo en el concepto detrás del Behavioral Targeting. La capacidad de utilizar la información del comportamiento de un usuario (independientemente de como entiende cada solución del mercado el concepto de comportamiento) para segmentarle y hacerle llegar un mensaje “personalizado” tiene todo el sentido desde una perspectiva de Marketing. No soy yo el único que cree en este tipo de segmentación, eMarketer afirma que la facturación del BT en este año alcanzará los 775 millones de dolares para alcanzar el nada despreciable porcentaje del 25% del total de la inversión en medios digitales.

Sin embargo hay algo que las soluciones de BT suelen menospreciar y es el contexto. No es nada nuevo que el contexto es importante, llevamos años utilizándolo para segmentar audiencias más allá de la afinidad. De hecho hay toda una disciplina, la publicidad contextual, en la que se basa la oferta de empresas como MIVA o de AdSense presentar los mensajes al usuario en función del contexto de la página que está visitando.

La evolución del mundo de la publicidad en general y de los medios particular en los últimos años, y muy especialmente de los medios gráficos, a llevado a unos más que otros tener en su versión digital la esperanza de la sostenibilidad de su modelo de negocio. Son muchos los soportes que han puesto parte de sus esperanzas de ingresos futuros en el BT. Para estos soportes el BT supone fundamentalmente la posibilidad de conseguir dos cosas: vender mayor inventario publicitario e incrementar el precio que cobra en base a una mayor efectividad publicitaria (medida en función de los objetivos del anunciante bien sea notoriedad bien retorno de la inversión).

Como siempre la tecnología (o la ausencia de esta) ha dado lugar a la aparición de terceras partes que han desarrollado herramientas que permiten a estos soportes segmentar a los usuarios en base a su comportamiento en toda la red cuyo inventario agregan y servir la publicidad haya donde se encuentren independientemente del contexto. Y precisamente esa es la cuestión el contexto no es independiente del resultado del impacto publicitario.

La actitud de un usuario ante un mensaje publicitario no es sólo cuestión de que el usuario sea potencial consumidor del producto que estamos comunicando, la actitud del usuario ante el mensaje variará en función del contexto. Por ejemplo si un usuario está buscando en Google un determinado producto su actitud será muy receptiva a un mensaje debidamente segmentado, incluso si no corresponde al target objetivo definido por el anunciante.

Lo contrario probablemente también sea cierto, el contexto en el que está un usuario del target objetivo seguramente condicionará su respuesta a nuestro mensaje convirtiendo la capacidad de segmentación del BT en un factor multiplicador de la probabilidad de que responda al mensaje.

Acabo de leer un artículo de Joshua Koran, VP de targeting y optimización en ValueClick en Imedia Connection sobre el Behavioral Targeting (BT) que define de manera muy clara las formas de BT más habituales que tenemos en el mercado. Me ha parecido muy interesante asi que voy a hacer un pequeño resumen de cada una de ellas:

• Retargeting: es la manera más sencilla de BT, se trata de segmentar a los usuarios a partir de una actividad que han realizado previamente en nuestro site, por ejemplo haber visitado una determinada página o haber comprado un determinado producto. Esta actividad quedará registrada en la cookie del usuario y de esta manera podremos identificarle allá donde se encuentre y lanzarle una creatividad determinada cuando le identifique la red.  El gran problema es que el retargeting requiere de una red con suficiente inventario como para poder conseguir masa crítica suficiente que nos permita encontrar suficientes usuarios cualificados previamente por haber realizado dicha actividad.
• Cluster: Se trata del método que utilizan empresas como Experian o Tacoda. Se basa en que un individuo pertenece a un segmento y sólo a uno, no es posible que este en dos clusters al mismo tiempo. Los clusters que crean estas compañías suelen tener nombres curiosos, por decirlo de alguna forma  (active gamers, music enthusiasts, news followers…). Los clusters se definen por intereses comunes.
• Segmentación por variables personalizadas: Es la más flexible de las opciones aunque la más compleja. Permite al anunciante definir cuales son las variables que permiten cualificar a un usuario (por ejemplo un usuario tiene que haber hecho X en un periodo Y) e identificarle como miembro de un determinado cluster. El gran problema está en la posibilidad de una mala definición de las variables que definen un segmento de valor y su sostenibilidad en el tiempo.
• Segmentación por variables predicitvas: según Koran, este planteamiento permite automatizar las reglas que identifican el recencia y frecuencia ideales de las actividades que mejor correlacionan con la marca y los objetivos fijados. El sistema aprende continuamente y se adapta a los cambios de comportamiento para identificar múltiples variable en cada individuo. La principal diferencia con los anteriores es que las agrupaciones de usuarios en un segmento no se basa en las actividades que han realizado anteriormente sino en predecir la probabilidad de un determinada actividad en el futuro.

Los medios gráficos y la prensa tradicional llevan años luchando contra la migración de Usuarios a medios electrónicos alternativos o a sus propias versiones online. El gran problema para estos medios es que su modelo de negocio se basa fundamentalmente en la publicidad e idealmente en el pago por los contenidos. Lamentablemente estos medios no han encontrado una forma de que sus lectores estén dispuestos a pagar por el contenido (de hecho en el papel apenas el pago por ejemplar apenas cubría los gastos de producción y distribución) por lo que su esperanza para la supervivencia se basa en el potencial publicitario.

Pero el problema se acrecienta cuando la migración de la audiencia a los medios electrónicos no se traduce en los mismo ingresos publicitarios para el medio. No sólo por que las tarifas publicitarias no son comparables sino por que además la competencia por la audiencia se multiplica por N en Internet.

Si bien lo anterior es cierto, no es menos cierto que los medios tradicionales son los algunos de los principales generadores de contenido original a través de staffs cualificados y especializados en diversas disciplinas, mientras que muchos de sus competidores online son meros agregadotes del contenido generado por estos o se dedican a coger la información publicada por estos y a comentarla, ampliarla o polemizar sobre ella.

No son buenos tiempos para los medios gráficos, eso está claro. Ahora parece que en busca de una solución a sus problemas vuelven la mirada hacia el santo grial de la segmentación por comportamiento o behavioral targeting.

Como comenta Danny Williamson en Wikinomics es sorprendente lo dispuestos que estamos los usuarios a proporcionar todo tipo de información sobre lo que hacemos en cada momento (microblogging), lo que nos gusta y cómo somos o como queremos mostrarnos a los demás (nuestro perfil en las redes sociales), a donde vamos o queremos ir ( dopplr o aplicaciones como Cities I’ve visited), nuestro currículo (linked In o Neurona/Xing), etc. Utilizar esa información para ofrecer al usuario publicidad más segmentada a sus gustos e intereses es sinónimo de resultados y, al menos en teoría, será una publicidad por la que el usuario estará dispuesto a pagar más.

El problema está en la cuestión de la privacidad. Que los usuarios estemos cada vez más dispuestos a dar información sobre nosotros mismos no significa necesariamente que estemos dispuestos a que esa información se use sin nuestro consentimiento. Como decía mi abuela para muestra un botón, no tenemos más que dar un vistazo al proyecto Beacon de Zuckenberg (ver mi post en Zed) para observar que los usuarios no sólo son sensibles a este tema sino que además están más que dispuestos a organizarse y luchar por sus derechos.

Precisamente esa sensibilidad es la que ha llevado a la FTC (Federal Trade Commision) a crear un código ético para el uso de la información privada de los usuarios. Curiosamente muchos de los aspectos que detecta y trata esta iniciativa son comunes a nuestra legislación vigente en materia de protección de datos de carácter personal (LOPD). Estos aspectos son los siguientes:

1. Trasparencia en la captación de la información, explicando claramente y de manera transparente el propósito para el que se captará dicha información.
2. Seguridad en la custodia de la información, para garantizar que la información almacenada no será accesible a terceros malintencionados.
3. Periodo de tiempo en que se conserva dicha información, ya que a mayor tiempo de permanencia mayor riesgo en la seguridad de la custodia.
4. Consentimiento expreso y restringido a la naturaleza del mismo, no sirven farragosas cláusulas en lenguaje demasiado técnico y ocultas tras un enlace no demasiado visible.
5. Restricción de la recogida la de información sólo para su uso publicitario, es decir el poseedor de la información no podrá cederla a terceros o usarla para fines distintos de los originales.

Es más que evidente la importancia que este sector le concede a esta nueva forma de segmentación de los mensajes publicitarios puesto que han respondido a esta iniciativa en defensa de los derechos de los lectores con un documento en el que defienden su postura y la importancia de poder hacer una segmentación por comportamiento. Veremos como evoluciona este tema y si de verdad es la clave de la supervivencia de su modelo de negocio