Los desafíos del seguimiento multidispositivo implican los obstáculos técnicos y relacionados con la privacidad que impiden que una empresa siga a un mismo usuario a través de múltiples dispositivos. Este problema ocurre porque la mayoría de las tecnologías de seguimiento dependen de cookies que son específicas de un solo navegador. Cuando una persona cambia de una aplicación móvil al navegador de una computadora portátil, la conexión se rompe. Para una agencia de marketing digital, resolver esto es esencial para comprender el verdadero retorno de la inversión publicitaria y la duración real del recorrido del cliente.
¿Por qué el seguimiento multidispositivo es cada vez más difícil?
La razón principal de la creciente dificultad para rastrear a los usuarios a través de dispositivos es el cambio hacia estándares de privacidad más estrictos. Los navegadores web modernos han implementado funciones como la Prevención Inteligente de Seguimiento de Apple y la Protección Mejorada contra el Seguimiento de Firefox. Estos sistemas están diseñados para bloquear cookies de terceros y limitar la vida útil de las cookies de origen. Cuando una cookie caduca en solo veinticuatro horas, la posibilidad de conectar un clic móvil del lunes por la mañana con una compra de escritorio del miércoles por la noche desaparece. Esta fragmentación obliga a los especialistas en marketing a encontrar nuevas formas de cerrar la brecha sin depender de los métodos de seguimiento tradicionales que los navegadores ahora bloquean activamente.
Otro factor es la complejidad del entorno de hardware moderno. Un consumidor típico puede usar una computadora portátil de trabajo, un teléfono inteligente personal, una tableta e incluso un televisor inteligente. Cada uno de estos dispositivos opera en un entorno aislado. Las aplicaciones en un teléfono inteligente no comparten datos con el navegador móvil en el mismo dispositivo, creando aún más capas de separación. Sin un identificador unificador, como un inicio de sesión, estos diferentes puntos de contacto aparecen como usuarios completamente separados en sus informes de análisis. Esto conduce a una sobreestimación del alcance y una subestimación de cuántas interacciones se necesitan realmente para generar una conversión.
¿Cuáles son los principales obstáculos técnicos en el mapeo de dispositivos?
Los obstáculos técnicos a menudo comienzan con la capa de datos. La mayoría de los sitios web no están configurados para pasar identificadores únicos a sus herramientas de análisis de manera consistente. Cuando un usuario inicia sesión, el sitio debe generar una versión segura y hash de su ID y enviarla a la capa de datos para que Google Tag Manager pueda capturarla. Si este proceso es inconsistente o falla en ciertas páginas, la cadena de seguimiento se rompe. Además, la dependencia de scripts del lado del cliente hace que la recopilación de datos sea vulnerable a los bloqueadores de anuncios y a las restricciones del navegador. Si el script no puede cargarse, no se envían datos y el usuario permanece invisible para sus esfuerzos de mapeo multidispositivo.
El segundo obstáculo principal es la dependencia de la coincidencia probabilística. Este método utiliza puntos de datos como direcciones IP, resoluciones de pantalla y versiones de navegador para adivinar si dos sesiones pertenecen a la misma persona. Sin embargo, a medida que aumentan las protecciones de privacidad, los navegadores están ocultando o enmascarando estos detalles para evitar la toma de huellas digitales. Esto hace que los modelos probabilísticos sean mucho menos precisos de lo que eran hace unos años. Los especialistas en marketing tienen una opción: pueden aceptar una menor calidad de datos o implementar métodos deterministas más avanzados que requieren que los usuarios se identifiquen a través de inicios de sesión o interacciones por correo electrónico.
Modelos de datos deterministas versus probabilísticos
Comprender la diferencia entre estos dos modelos de datos es clave para cualquier especialista en marketing senior. El seguimiento determinista se basa en hechos conocidos. Cuando un usuario inicia sesión en su sitio en su teléfono y luego inicia sesión en la misma cuenta en su computadora de escritorio, tiene una coincidencia 100% segura. Este es el estándar de oro para el seguimiento. El seguimiento probabilístico, por otro lado, utiliza algoritmos para buscar patrones. Puede notar que un teléfono inteligente y una computadora portátil están frecuentemente en la misma red Wi-Fi y asumir que pertenecen a la misma persona. Si bien esto puede llenar los vacíos, nunca es tan confiable como una coincidencia directa basada en un ID de usuario.
- Determinista: Utiliza direcciones de correo electrónico hash, números de teléfono o ID de cuenta internos para una alta precisión.
- Determinista: Requiere un inicio de sesión o una interacción directa donde el usuario se identifica.
- Probabilístico: Utiliza direcciones IP, tipos de dispositivos y patrones de hora del día para estimar coincidencias.
- Probabilístico: No requiere un inicio de sesión, pero está siendo bloqueado cada vez más por las funciones modernas de privacidad del navegador.
- Enfoque híbrido: Combina ambos métodos para maximizar el volumen de datos mientras se mantiene un núcleo de coincidencias de alta precisión.
Cómo aplica Alien Road el seguimiento multidispositivo
Alien Road aborda la resolución de identidad a través de un proceso estructurado que prioriza los datos de origen. En una configuración de cuenta típica, nuestro equipo comienza mapeando cada punto de contacto donde un usuario podría proporcionar un identificador, como una dirección de correo electrónico o un número de teléfono. No dependemos de proveedores de datos de terceros inestables. En su lugar, utilizamos Google Tag Manager del lado del servidor para recopilar y aplicar hash a esta información antes de enviarla a las plataformas de análisis. Este método garantiza que los datos permanezcan seguros mientras proporciona una base sólida para el reconocimiento multidispositivo. Nuestro equipo luego configura la identidad de informes en Google Analytics 4 para priorizar los datos de ID de usuario sobre la información basada en dispositivos.
Durante un compromiso típico, Alien Road también se enfoca en extender la vida útil de las cookies a través de configuraciones del lado del servidor. Al configurar cookies desde su propio dominio en lugar de un servidor de terceros, a menudo podemos eludir las restricciones de navegador más agresivas que eliminan las cookies después de veinticuatro horas. Este flujo de trabajo específico permite a nuestros clientes ver un camino más preciso hacia la conversión, revelando a menudo que los anuncios móviles contribuyen más a las ventas de lo que se pensaba anteriormente. Proporcionamos informes claros que muestran la superposición entre diferentes categorías de dispositivos, ayudando a las marcas a asignar sus presupuestos a los canales que realmente inician el recorrido del cliente, no solo a los que lo terminan.
¿Cómo maneja Google Analytics 4 los recorridos multidispositivo?
Google Analytics 4 se creó con el seguimiento multidispositivo como una característica central. Utiliza una jerarquía llamada ‘Identidad de informes’ para decidir cómo asociar eventos con usuarios. La capa superior de esta jerarquía es el ID de usuario. Si su sitio web envía un ID único para un usuario que ha iniciado sesión, GA4 lo usará como la forma principal de unir sesiones. Si no hay un ID de usuario disponible, busca datos de Google Signals. Esta función utiliza datos de usuarios que han iniciado sesión en sus cuentas de Google y han activado la Personalización de anuncios. Permite a Google reconocer a los usuarios en diferentes dispositivos incluso si aún no han iniciado sesión en su sitio web específico.
Si ni el ID de usuario ni Google Signals proporcionan una coincidencia, GA4 recurre al ID de dispositivo, que es esencialmente el ID de cliente almacenado en una cookie del navegador. Este enfoque de múltiples capas es mucho más efectivo que la versión anterior de Universal Analytics, que a menudo mantenía estos tipos de datos separados. Sin embargo, para que esto funcione correctamente, debe asegurarse de que su política de privacidad esté actualizada y de que tenga las señales de consentimiento correctas en su lugar. Sin la configuración adecuada del ‘modo de consentimiento’, GA4 puede verse obligado a ignorar estos datos para cumplir con las regulaciones, lo que genera brechas en sus informes multidispositivo.
El impacto de las limitaciones de cookies en la medición
Las limitaciones de cookies tienen un impacto directo en cómo ve sus costos de adquisición de clientes. Cuando la Prevención Inteligente de Seguimiento de Safari limita una cookie a siete días, cualquier usuario que tarde ocho días en decidir una compra aparecerá como un usuario nuevo cuando regrese. Esto rompe el enlace al clic original del anuncio. Como resultado, sus informes de marketing podrían mostrar un número muy alto de conversiones ‘Directas’ o de ‘Búsqueda orgánica’, mientras que sus campañas de búsqueda pagada y sociales parecen tener un rendimiento inferior. Esta atribución errónea puede llevar a malas decisiones presupuestarias, donde recorta el gasto en los mismos anuncios que están impulsando su conocimiento inicial de marca.
Para combatir esto, las empresas deben alejarse de una dependencia total de las cookies del lado del navegador. Implementar un entorno de etiquetado del lado del servidor le permite emitir cookies con fechas de caducidad más largas porque se ven como provenientes de su propia infraestructura de servidor. Además, capturar datos de origen temprano en el embudo, como a través de una suscripción al boletín informativo, proporciona un ancla permanente para la identidad de ese usuario. Una vez que tiene una dirección de correo electrónico hash, ya no necesita preocuparse por si una cookie sobrevive siete o treinta días, ya que puede volver a identificar al usuario cada vez que interactúa con sus correos electrónicos o inicia sesión.
Errores comunes en la atribución multidispositivo
Un error frecuente es confiar únicamente en los modelos de atribución de último clic, que tienden a favorecer las conversiones de escritorio. En muchas industrias, el descubrimiento inicial ocurre en el móvil, pero la transacción final ocurre en una computadora de escritorio donde el usuario se siente más seguro ingresando los detalles de pago. Si solo mira el último clic, podría concluir que sus campañas móviles están fallando. Otro error es ignorar la configuración técnica de la función de ID de usuario. Simplemente recopilar un correo electrónico no es suficiente; ese correo electrónico debe transformarse en una cadena consistente y no personalmente identificable que la plataforma de análisis pueda reconocer en diferentes sesiones. No hacer esto resulta en datos fragmentados.
Otro escollo común es no validar los datos provenientes de Google Signals. Si bien Signals es una herramienta poderosa para llenar vacíos, a veces puede llevar a umbrales en sus informes. Esto sucede cuando no hay suficientes datos para garantizar el anonimato del usuario, lo que hace que Google oculte ciertas filas en sus tablas de análisis. Los especialistas en marketing que no se dan cuenta de esto podrían pensar que su tráfico ha disminuido cuando, en realidad, solo está siendo ocultado por filtros de privacidad. Es vital monitorear su configuración de identidad de informes y cambiar entre las vistas ‘Combinada’ y ‘Basada en dispositivo’ para comprender cuánto de sus datos se está estimando frente a lo que se observa directamente.
¿Cómo configurar una estrategia sólida de ID de usuario?
Construir una estrategia de ID de usuario requiere la cooperación entre sus equipos de marketing y desarrollo. El objetivo es crear un identificador persistente que siga al usuario independientemente del dispositivo que utilice. Esto comienza identificando todas las ‘puertas’ en su sitio web donde un usuario podría identificarse. Estas incluyen pantallas de inicio de sesión, páginas de pago y formularios de generación de leads. Una vez que el usuario es identificado, el servidor backend debe generar una cadena única y anónima para ese usuario y pasarla a la capa de datos del frontend. A partir de ahí, Google Tag Manager puede capturarla y enviarla a sus diversas plataformas de marketing y análisis.
- Audite su sitio web para encontrar cada ubicación donde un usuario proporciona un correo electrónico o crea una cuenta.
- Trabaje con los desarrolladores para enviar una versión hash y no PII del ID de usuario a la capa de datos.
- Habilite la función de ID de usuario en la configuración de su propiedad de Google Analytics 4.
- Configure sus etiquetas de Google Tag Manager para incluir el parámetro user_id en cada evento enviado a GA4.
- Actualice su política de privacidad y banner de cookies para asegurarse de tener el consentimiento legal para la unión de identidades.
Por dónde empezar esta semana
Comience verificando su identidad de informes actual en Google Analytics 4. Navegue a la sección de Administración, busque debajo de la columna de Propiedad y seleccione ‘Identidad de informes’. Si actualmente está configurado como ‘Basado en dispositivo’, se está perdiendo las capacidades multidispositivo de Google Signals y el ID de usuario. Cambie a ‘Combinada’ para ver cómo cambian sus datos. Este simple paso a menudo puede revelar un recorrido del cliente más complejo de inmediato. Por separado, mire su informe de ‘Comparación de modelos’ en la pestaña de Publicidad para ver cómo los diferentes modelos de atribución, como el basado en datos frente al último clic, cambian el valor asignado a su tráfico móvil.
El siguiente paso es hablar con su equipo técnico sobre el etiquetado del lado del servidor. Pregúnteles si sus scripts de seguimiento actuales están siendo bloqueados por bloqueadores de anuncios comunes o configuraciones de privacidad del navegador. Mover incluso una pequeña parte de su seguimiento a un entorno del lado del servidor puede mejorar la precisión de los datos y ayudarlo a mantener duraciones de cookies más largas. Al tomar estos pequeños pasos ahora, puede comenzar a construir una imagen mucho más precisa de cómo sus clientes se mueven entre dispositivos, lo que lleva a inversiones de marketing más inteligentes y un mejor rendimiento general.
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