Los publishers que buscan una buena noticia en su búsqueda de formas sostenibles de escalar sus datos sin cookies de terceros pueden haberla obtenido, gracias a los Data Clean Rooms.

Más concretamente, las tasas de coincidencia en esas salas. Normalmente, no son nada del otro mundo. Pueden ser bastante bajos y a veces inexactos, lo que no es un buen precedente para la tecnología que se basa en la coincidencia correcta de conjuntos de datos. Hay formas de aumentar esas probabilidades, por supuesto. Pero, en el mejor de los casos, son difíciles y, en el peor, poco realistas. Por ello, hace que los datos se limpien buscando formas de mejorar esas tasas de coincidencia.

"Al fin y al cabo, tener un clean room que no conduzca a maximizar las tasas de coincidencia es como invertir en una membresía de gimnasio cuando uno se opone moralmente a la vida sana", dijo Kevin Bauer, líder de estrategia de datos e identidad de Prohaska Consulting en Norteamérica. "¿Qué sentido tiene?".

Tal vez sea inesperado que haya bastante expectación en torno a la última asociación de la Data Clean Room de InfoSum. Trabaja con la empresa de gestión de datos Acxiom, propiedad de IPG, o más bien con la parte de la empresa creada para aumentar las tasas de coincidencia entre diferentes conjuntos de datos, denominada "Match Multiplier". En términos sencillos, el acuerdo funciona así: Los datos del "Match Multiplier" de Acxiom se encuentran en una clean room de InfoSum que es propiedad de Acxiom y está bajo su control.

Los anunciantes y propietarios de medios que deseen ampliar las tasas de concordancia que pueden conseguir de forma nativa en una concordancia uno a uno pueden utilizar la Data Clean Room en una concordancia a tres bandas en la que actúa como una especie de puente entre todos ellos. Este emparejamiento tiene lugar en la Data Clean Room sin exponer o compartir los datos subyacentes con ninguna de las partes respectivas.

Unas mejores tasas de coincidencia deberían significar un mayor interés por parte de los ejecutivos de la publicidad. Y la asociación tiene el potencial de aumentar esos índices considerablemente. Según InfoSum, los clientes han observado un aumento del 40% en las coincidencias entre dos o más conjuntos de datos.

Estas tasas podrían ser más bajas o más altas dependiendo de los conjuntos de datos involucrados, pero incluso un ligero aumento en las tasas de coincidencia podría (en teoría) tener un impacto material tanto en los anunciantes como en los publishers. Además, la mejora de las tasas de concordancia alivia la presión de los anunciantes que tienen que hacer el trabajo pesado para conseguir que las Data Clean Rooms funcionen para ellos. De hecho, el éxito de la segmentación a través de estas tecnologías suele requerir grandes conjuntos de datos para superar las bajas tasas de coincidencia. La realidad es que la mayoría de los profesionales del marketing nunca han tenido que definir estas audiencias por sí mismos, y mucho menos hacer un seguimiento del rendimiento, etc., a lo largo del ciclo de vida de los medios.

“Sin duda, prevemos, y ya estamos viendo, un mayor interés por parte de los anunciantes", afirma Brian Lesser, presidente y director general de InfoSum. "Con cada asociación importante que hacemos en el mercado, hemos llegado a un punto de inflexión en el que el éxito de las Data Clean Rooms se ha hecho inevitable. En este momento hay un poco de juego de espera con los publishers para ver dónde las principales marcas hacen sus elecciones para las data clean room antes de comprometerse con sus planes".

En otras palabras, los publishers van a respaldar las Data Clean Room que cuenten con el apoyo de la mayoría de los anunciantes. Y los anunciantes apostarán por las Data Clean Room en las que las tasas de coincidencia sean más altas. Como explicó Lincoln Gunn, VP de ingresos programáticos, operaciones y data partnerships: "Algunos clientes tienen acuerdos específicos con determinados proveedores, por lo que tenemos que asegurarnos de satisfacer sus necesidades. Así, si trabajan con una marca que utiliza una Data Clean Room y otra que utiliza una alternativa, tenemos que decidir en qué centrar nuestra atención y nuestros recursos, porque esas plataformas no se comunican necesariamente entre sí".

No hay que esperar que este tipo de asociaciones sean la solución a los problemas de las Data Clean Room. La interoperabilidad sigue siendo un importante punto de confusión y no todas las identidades son iguales. Cada marca, publisher y proveedor de software define la identidad y las audiencias de forma ligeramente diferente, lo que supone un reto técnico y de planificación empresarial y parece un oxímoron para las marcas.

Fuente: Digiday