Las etiquetas FLoC, el sustituto de la cookie de terceros en Chrome

Las etiquetas FLoC, el sustituto de la cookie de terceros en Chrome

Los resultados obtenidos en las primeras pruebas confirman a Google que las etiquetas FLoC pueden ser una alternativa eficaz a la cookie en lo que respecta a la generación de audiencias según sus intereses.

Después de algo más de un año desde que anunciara la retirada de las cookies de terceros en Chrome para 2022, Google ha anunciado el nuevo sistema por el cual funcionarán sus productos publicitarios y de medición digital: el aprendizaje federado de cohortes (FLoC). 

Según ha explicado Chetna Brinda, group product manager del área de confianza del usuario y privacidad de Google en un encuentro virtual con medios, los primeros experimentos realizados por la compañía con etiquetas FLoC han dejado al gigante de la publicidad digital un buen sabor de boca. 

En concreto, las pruebas han presentado una conversión por dólar de inversión equivalente al 95% de la que obtienen ahora mismo con la publicidad basada en cookies. Un resultado que, para Brinda, muestra que “somos capaces de entregar anuncios segmentados con resultados similares a las cookies de terceros”. 

FLoC son las siglas de Federated Learning of Cohorts o aprendizaje federado de cohortes. El aprendizaje federado consiste en utilizar la analítica y el aprendizaje automático (machine learning) sin extraer datos en bruto de los dispositivos de los usuarios y sin necesidad de almacenarlos. Esto es posible gracias a que los modelos de machine learning se ejecutan en los dispositivos de los usuarios y solo se suben a los servidores los resultados de los cálculos. 

En el papel, el funcionamiento resulta sencillo. El navegador emplea algoritmos de aprendizaje automático para generar una cohorte de usuarios a partir de los sitios que visitan los usuarios individuales. El navegador garantiza que las cohortes estén bien distribuidas, de modo que cada una representa a miles de personas, y mantiene la privacidad de los usuarios porque los parámetros de entrada del algoritmo se quedan localmente en el navegador y éste sólo muestra la cohorte que se ha generado. 

Si todos los usuarios de una cohorte tienen intereses similares – lo que se deduce de compartir un mismo historial de navegación-, los modelos de targetización entrenados con identificadores de cohortes pueden ser tan buenos como los que se entrenan con datos de los individuos y, por tanto, puedan resultar una alternativa eficaz a la cookies de terceros para generar audiencias en Google en base a intereses. 

A pesar de que el resultado específico depende de la potencia del algoritmo de agrupación y del tipo de público al que se desea llegar, el hecho de que se haya logrado un 95% de conversión por dólar de inversión en las pruebas realizadas es un dato prometedor, señala Brinda. 

De ahí que la compañía haya decidido pasar a una segunda fase y haya anunciado que en marzo compartirán las cohortes basadas en FLoC con terceros para realizar pruebas de origen, aprovechando el lanzamiento de la última versión de Chrome. Asimismo, esperan que para el segundo trimestre, ya haya anunciantes que estén probando estas etiquetas en Google Ads

Abiertos a la colaboración

La responsable del área de confianza del usuario y privacidad de Google ha recalcado, de igual modo, que Privacy Sandbox, el campo de pruebas que anunció la compañía en agosto de 2019 para buscar propuestas que satisfagan al sector publicitario al tiempo que se garantiza la privacidad de los usuarios, es un proyecto abierto a todos los operadores del ecosistema digital

“Queremos enfatizar que esto es una plataforma abierta para toda la web”, y ha recordado la línea de actuación que se ha marcado la compañía, en cuyas directrices se encuentra la discusión sobre propuestas de forma pública antes de escribir el código; que se publique cada progreso de las APIs; o que se compartan los resultados y se respondan a dudas en GitHub y en W3C.