La atribución probabilística ha sido a menudo malinterpretada y asociada de manera simplista con técnicas como el fingerprinting de dispositivos. Esta asociación ha desvirtuado el concepto, que en realidad engloba una amplia gama de actividades basadas en modelos que intentan asignar crédito publicitario a interacciones a nivel de usuario con productos, incluso en la ausencia de identificadores deterministas.

Enfoques de la atribución probabilística

Existen dos enfoques principales en la atribución probabilística:

1. Fingerprinting de dispositivos: Relacionar parámetros del dispositivo con interacciones publicitarias. Este enfoque se basa en lógica como: "Este usuario vio ese anuncio, y posteriormente apareció en la App anunciada, por lo que se atribuye la conversión a ese anuncio".

2. Señales de comportamiento en el sitio o App: Comparar comportamientos de usuarios desconocidos con usuarios cuyos canales de origen son conocidos. Por ejemplo: "Este usuario tiene comportamientos similares a otro usuario conocido proveniente de un canal específico, por lo que se atribuye la conversión a ese canal".

Estos enfoques se han vuelto indispensables en un entorno donde los identificadores deterministas ya no están disponibles, como en el ecosistema móvil actual, marcado por iniciativas como App Tracking Transparency (ATT) e Intelligent Tracking Prevention (ITP) de Apple, así como la próxima eliminación de las cookies de terceros en Google Chrome.

Limitaciones de la atribución probabilística

Aunque la atribución probabilística ofrece soluciones en un entorno sin identificadores, también se enfrenta con importantes limitaciones:

• Multiplicidad de canales: Los anunciantes que operan en varios canales suelen encontrar diferencias de "calidad" entre ellos. Sin embargo, estas diferencias no siempre son detectables en el corto plazo, lo que dificulta la utilidad de los modelos probabilísticos para decisiones rápidas.

• Sesgo por gasto publicitario: Los canales que absorben la mayor parte del presupuesto publicitario tienden a recibir más atribuciones, creando un sesgo peligroso en los modelos. Esto puede llevar a conclusiones erróneas sobre qué canales son realmente más efectivos.

• Complejidad operacional: Clasificar usuarios por canal no necesariamente mejora la optimización de las campañas, especialmente cuando las cohortes se subdividen en dimensiones demasiado granulares, lo que introduce complejidades innecesarias.

• Distribuciones desequilibradas: En muchos casos, los modelos de atribución no logran captar con precisión el comportamiento de los "usuarios buenos", ya que suelen basarse en distribuciones sesgadas que no reflejan la realidad completa de las cohortes.

La solución: personalización InApp

Dado que la atribución probabilística a nivel de canal o campaña resulta poco práctica, la personalización dentro de la app o producto emerge como la estrategia más efectiva en este nuevo entorno. Los desarrolladores deben tomar un rol activo en dividir a las audiencias en grupos más homogéneos, optimizando la experiencia del usuario en función de datos propios. Esto incluye:

• Señales tempranas: Utilizar datos recolectados en las primeras interacciones del usuario para personalizar ofertas o experiencias.

• Optimización basada en cohortes: Ajustar las experiencias dentro de la app para reflejar las preferencias de grupos de usuarios.

• First-party data: Aprovechar los datos propios para mejorar la relevancia de las interacciones y cerrar el ciclo de retroalimentación entre las plataformas publicitarias y los productos.

El futuro: un cambio de paradigma

Con la eliminación progresiva de los identificadores deterministas, las plataformas publicitarias ya no pueden segmentar audiencias con la misma precisión que antes. Esto obliga a los anunciantes a asumir la responsabilidad de optimizar la experiencia del usuario a través de estrategias de personalización basadas en datos. Este cambio no solo es necesario, sino que ofrece una oportunidad única para rediseñar las experiencias publicitarias de manera más eficiente y centrada en la privacidad.

La clave estará en que los anunciantes adopten enfoques que combinen tecnología, creatividad y un entendimiento profundo de sus usuarios, marcando el inicio de una nueva era en la publicidad digital.