Desde enero de 2024 está en vigor la nueva normativa de cookies de la Agencia Española de Protección de Datos sobre los banner de consentimiento en los dominios españoles.
Para adaptar la norma a la europea, el nuevo protocolo obliga a proporcionar a los usuarios la opción de poder rechazar las cookies en el mismo nivel en el que se incluya la opción de aceptar. Tampoco permite el uso de color o contrastes del texto o de los botones de una manera obviamente engañosa, con tal de evitar el consentimiento involuntario.
Como consultora de negocios digitales, en Flat 101 llevamos tiempo analizando la relación de los españoles con las cookies y cuál es el banner de consentimiento más óptimo, para descubrir soluciones duraderas y respetuosas con la privacidad.
En busca de banner de consentimiento de cookies óptimo
Así es como en 2023 diseñamos un banner de consentimiento de cookies óptimo que aumentó nuestro ratio de consentimiento hasta el 90%. Este banner seguía la práctica más habitual hasta el momento, que era situar un botón de “Aceptar todas” las cookies junto al de “Configurar”, donde el usuario tenía más opciones para aceptar o rechazar las cookies.
Hemos llevado a cabo una serie de experimentos basados en test A/B para identificar la forma más óptima de adaptarse al nuevo protocolo para lograr el mayor ratio de aceptación posible.
Experimento 1: Distribución de los botones
Puesto que la nueva norma obliga a situar el botón de “rechazar” las cookies en el mismo nivel que el de “aceptar”, el primer test se basaba en averiguar cómo afectaba el orden de los call to action (CTAs) en el ratio de consentimiento1.
Testamos tres variantes:
- La variante A mostraba primero el botón ‘Aceptar todas’, seguido de ‘Rechazar’ y, por último, ‘configurar’.
- La variante B situaba en primer lugar la opción de ‘configurar’, después ‘rechazar’ y ‘aceptar todas’ como tercera opción.
- La variante C también situaba ‘aceptar todas’ arriba, mientras que ‘rechazar’ en este caso era la última opción, tras el botón de ‘configurar’.
La variante que mejor ratio de aceptación tuvo fue la C, que logró que el 73% de los usuarios pulsaran en el botón ‘aceptar todas’ que se mostraba en primer lugar. El éxito de este modelo sobre los demás se dio también por la colocación de la opción ‘rechazar’ en último lugar, que generó una tendencia a rechazar menos las cookies que en las otras variantes.
Por su parte, la variante logró un ratio de aceptación del 63% y la variante B obtuvo peores resultados, con un consentimiento del 59%.
Experimento 2: Variantes de color de los botones
El objetivo de este experimento era identificar cómo afectaba incorporar colores destacados en los CTAs al ratio de aceptación del banner de cookies2. Según la nueva norma, en ningún caso el uso del color debe perjudicar la accesibilidad o empujar engañosamente a la elección de una de las opciones.
Para asegurarnos de que cumplíamos el reglamento, seguimos los criterios de conformidad de accesibilidad que fijan las Pautas de Accesibilidad para el Contenido Web (WCAG por sus siglas en inglés). Seleccionamos además un color corporativo, sin connotaciones negativas o positivas como podría ocurrir con el rojo o el verde.
Partiendo de la versión que mejor ratio de consentimiento había logrado en el anterior test, testamos tres variantes de color:
- La variante A mostraba todas las opciones en blanco sin ningún color.
- La variante B destacaba en color la primera opción ‘aceptar todas’ y la segunda, ‘configurar’, y dejaba el botón ‘rechazar’ sin color.
- La variante C destaca en color solo el CTA ‘aceptar todas’ situado primero.
La opción C, que destacaba en color solo el CTA de ‘aceptar todas’ obtuvo el ratio de aceptación más alto, con un 73%. La otra variante que utilizaba colores en sus botones obtuvo un 69%, mientras que el menor porcentaje de consentimiento fue para la opción sin colores, con un 64%.
A la vista de los resultados obtenidos, decidimos implantar la variante C en la configuración de nuestra banner de consentimiento de cookies actual:
Modelización impulsada por IA para compensar la reducción del ratio de consentimiento
La nueva normativa otorga una mayor transparencia y autonomía en materia de privacidad a los usuarios. En los experimentos observamos que esto tiene un efecto directo en la disminución del ratio de aceptación, desde el 90% alcanzado en la anterior optimización de Flat 101, hasta el máximo logrado ahora del 73%. Esta será sin duda una cuestión clave en materia de medición para los anunciantes españoles en 2024.
La medición tradicional del rendimiento de las campañas y la atribución se ve afectada por los cambios tecnológicos y regulatorios, que restringen la recogida de datos para dar respuesta a las demandas de privacidad de los consumidores. Esto afecta directamente a la ingesta de datos de calidad a los algoritmos de IA para que esta pueda tomar buenas decisiones.
Modo de consentimiento cumple una doble función fundamental para los profesionales del marketing. Por un lado, comunica a Google el estado de consentimiento de cookies o de identificadores de aplicaciones de tus usuarios. Las etiquetas ajustarán su comportamiento y respetarán las preferencias de los usuarios.
Por otro lado, habilita la modelización de las conversiones y métricas de comportamiento (como por ejemplo las visitas) para aquellos usuarios que rechazan las cookies, permitiendo recuperar hasta el 65% de las conversiones perdidas por falta de consentimiento. Esto es fundamental para proveer de data de calidad a las herramientas impulsadas por IA de Google, tales como Smart Bidding.
Modo consentimiento permite recuperar hasta el 65% de las conversiones perdidas por falta de consentimiento.
Recursos como la guía paso a paso para implementar el Modo consentimiento de Marketing Expert Journey de Google, o los pasos esenciales para usar la IA para mejorar sus estrategias de privacidad están disponibles para ayudar a los profesionales del marketing a sacar el máximo provecho de las nuevas herramientas.
Incorporar herramientas tecnológicas respetuosas con la privacidad, junto a una mentalidad abierta de experimentación, ayudará a los especialistas en marketing a definir estrategias de medición duraderas para sus negocios y respetuosas con las preferencias de los usuarios.
