El problema de la brecha de datos

Las normativas de privacidad han creado una brecha de medición para los anunciantes digitales. En el Espacio Económico Europeo, las tasas de consentimiento de cookies suelen oscilar entre el 50 y el 70 por ciento, lo que significa que entre el 30 y el 50 por ciento de las sesiones del sitio web generan datos de conversión limitados o nulos. Para los anunciantes que dependen de Google Ads, esta brecha afecta directamente a la optimización de campañas, la segmentación de audiencias y los cálculos del retorno de la inversión publicitaria.

La respuesta de Google a este desafío es la modelización de conversiones, un enfoque de aprendizaje automático que utiliza datos observados de usuarios que han dado su consentimiento para estimar las conversiones de sesiones sin consentimiento. Cuando se implementa mediante Consent Mode V2, esta modelización puede recuperar una parte sustancial de los datos de conversión perdidos manteniendo al mismo tiempo el pleno cumplimiento normativo.

Qué es realmente la modelización de conversiones

La modelización de conversiones no es adivinación ni una simple extrapolación. Es un sistema de aprendizaje automático que analiza patrones de comportamiento de los usuarios que sí dieron su consentimiento a las cookies y utiliza esos patrones para predecir el comportamiento probable de los usuarios que no dieron su consentimiento.

El modelo tiene en cuenta señales como:

• Hora del día y día de la semana: las tasas de conversión varían según el momento, y este patrón se aplica tanto a usuarios con consentimiento como sin él.
• Tipo de dispositivo y navegador: el comportamiento de conversión difiere entre móvil y escritorio, y entre tipos de navegador.
• Región geográfica: las tasas de conversión varían según la ubicación, y esto sigue siendo cierto independientemente del estado de consentimiento.
• Contenido de la página y patrones de navegación: qué páginas vio un usuario y en qué secuencia puede predecir la probabilidad de conversión.
• Fuente de referencia: el canal que llevó al usuario al sitio es un fuerte predictor de la intención de conversión.

Al combinar estas señales, los modelos de Google pueden estimar los recuentos de conversiones con una precisión razonable, ofreciendo a los anunciantes una visión más completa del rendimiento de las campañas.

Cómo funcionan los pings sin cookies

La base de la modelización de conversiones es el ping sin cookies, una petición HTTP ligera que se envía a los servidores de Google cuando un usuario ha denegado el consentimiento. Entender qué contienen estos pings (y qué no contienen) es esencial tanto para la implementación técnica como para el cumplimiento de la privacidad.

Un ping sin cookies incluye:

• Estado de consentimiento: la información explícita de que el usuario ha denegado analytics_storage, ad_storage o ambos.
• URL de la página: la página que el usuario está viendo.
• Marca de tiempo: cuándo se produjo el evento.
• User agent: la información del navegador y del dispositivo (no lo suficientemente única como para identificar a un individuo).
• Información funcional: si la interacción con la página fue una vista de página, un desplazamiento, un clic o el envío de un formulario.

Un ping sin cookies explícitamente no incluye:

• Ningún identificador de cookie (_ga, _gid o cualquier otro).
• Ninguna información de seguimiento entre sitios.
• Ninguna información de identificación personal.
• La dirección IP del usuario en una forma utilizable para la identificación (solo se utiliza para geolocalización aproximada y luego se descarta).

Estos pings proporcionan a Google suficiente información contextual para alimentar los modelos de conversión sin comprometer la privacidad individual del usuario.

Modo avanzado vs modo básico: una elección crítica

Consent Mode V2 ofrece dos niveles de implementación, y la diferencia entre ellos es drástica en términos de recuperación de datos:

El modo básico no envía absolutamente ningún dato a Google hasta que el usuario otorgue su consentimiento. Es la implementación más sencilla: básicamente, bloquear las etiquetas de Google hasta que se otorgue el consentimiento. La ventaja es la máxima simplicidad; la desventaja es una recuperación nula de datos de las sesiones sin consentimiento. Sin pings sin cookies no hay datos de entrada para la modelización.

El modo avanzado envía pings sin cookies para las sesiones sin consentimiento, respetando plenamente la decisión del usuario al no establecer ninguna cookie ni recopilar ningún identificador personal. Esto es lo que hace posible la modelización de conversiones. Google recomienda el modo avanzado y lo exige para el cumplimiento completo de Consent Mode V2.

La elección entre estos modos tiene un impacto directo y medible en tus datos. Un sitio con una tasa de consentimiento del 60 por ciento que utiliza el modo básico solo ve el 60 por ciento de sus datos de conversión. El mismo sitio que utiliza el modo avanzado puede llegar a ver potencialmente entre el 80 y el 90 por ciento de las conversiones estimadas gracias a la combinación de datos observados (con consentimiento) y modelizados (sin consentimiento).

Umbrales de activación: cuándo entra en juego la modelización

La modelización de conversiones no se activa automáticamente para todos los sitios web. Google exige volúmenes mínimos de datos para garantizar que los modelos sean estadísticamente fiables. Los umbrales clave son:

• Modelización de conversiones de Google Ads: aproximadamente 1.000 clics de anuncios al día durante al menos 7 días consecutivos. Por debajo de este umbral, no hay suficientes datos de conversiones con consentimiento para que el modelo pueda aprender de forma fiable.
• Modelización de comportamiento en GA4: umbrales más bajos, pero Google sigue exigiendo un mínimo de 1.000 eventos al día con consentimiento otorgado para cada tipo de evento que se modele.
• Requisito de consistencia: los umbrales deben cumplirse de forma constante. Picos de tráfico esporádicos seguidos de períodos de baja actividad no activarán la modelización.

Para los sitios web que no alcanzan estos umbrales, la modelización de conversiones aparecerá como no disponible en tu cuenta de Google Ads. Esta es una frustración habitual para los anunciantes pequeños y medianos, pero refleja una limitación estadística real: los modelos entrenados con muy pocos datos producirían estimaciones poco fiables.

¿Cuántos datos puedes recuperar realmente?

Los datos publicados por Google y estudios independientes sugieren que la modelización de conversiones mediante Consent Mode V2 en modo avanzado puede recuperar entre el 50 y el 70 por ciento de las conversiones que de otro modo se perderían debido al rechazo del consentimiento. La tasa exacta de recuperación depende de varios factores:

• Tasa de consentimiento: los sitios con tasas de consentimiento más altas proporcionan más datos de entrenamiento para el modelo, lo que mejora su precisión para el segmento sin consentimiento.
• Volumen de tráfico: un mayor tráfico implica más señales y un mejor rendimiento del modelo.
• Tipo de conversión: las conversiones sencillas y de alto volumen (como objetivos basados en vistas de página) son más fáciles de modelizar que las conversiones complejas y de bajo volumen (como envíos de leads empresariales).
• Diversidad del comportamiento del usuario: si los usuarios con y sin consentimiento se comportan de forma muy diferente, el modelo tiene un trabajo más difícil. En la práctica, la principal diferencia de comportamiento suele ser la propia decisión de consentimiento, por lo que los modelos funcionan razonablemente bien.

En términos prácticos: un sitio con una tasa de consentimiento del 60 por ciento que pierde el 40 por ciento de sus datos de conversión puede esperar recuperar aproximadamente entre 20 y 28 puntos porcentuales mediante la modelización, lo que eleva el total de conversiones observadas más modelizadas a aproximadamente entre el 80 y el 88 por ciento del total real.

Impacto en Smart Bidding y ROAS

La modelización de conversiones no solo tiene que ver con la precisión de los informes: afecta directamente a las estrategias de puja automatizada. Los algoritmos de Smart Bidding de Google Ads (Target CPA, Target ROAS, Maximise Conversions) utilizan los datos de conversión como su principal señal de entrenamiento. Cuando los datos de conversión están incompletos debido a brechas de consentimiento, estos algoritmos toman decisiones de puja subóptimas.

Sin modelización, Smart Bidding ve menos conversiones de las que realmente se producen y puede:

• Pujar por debajo en palabras clave valiosas, perdiendo cuota de impresiones frente a los competidores.
• Atribuir mal el rendimiento entre campañas, desviando presupuesto de campañas eficaces que casualmente tienen tasas de rechazo de consentimiento más altas.
• Informar de un ROAS artificialmente bajo, lo que puede llevar a recortes de presupuesto en campañas que en realidad son rentables.

Con la modelización de conversiones activa, Smart Bidding recibe una visión más completa del volumen real de conversiones, lo que le permite pujar de forma más agresiva cuando corresponde y asignar el presupuesto de manera más eficaz entre campañas.

Por qué esto importa a los anunciantes ahora mismo

Google ha convertido Consent Mode V2 en un requisito para los anunciantes que se dirigen a usuarios del EEE y del Reino Unido. Desde marzo de 2024, las funciones de publicidad personalizada para estas audiencias solo están disponibles para los anunciantes que utilizan un CMP certificado por Google con Consent Mode V2. No es opcional: es un requisito aplicado de forma estricta.

Los anunciantes que no han implementado Consent Mode V2 con un CMP certificado ya están experimentando:

• Pérdida de datos de audiencias de remarketing para usuarios del EEE/Reino Unido.
• Ausencia de modelización de conversiones, lo que se traduce en brechas de datos mayores.
• Rendimiento degradado de Smart Bidding.
• Menor capacidad para medir y optimizar el ROAS de las campañas.

FlexyConsent es un CMP certificado por Google que implementa Consent Mode V2 en modo avanzado por defecto. Gestiona automáticamente todos los parámetros de consentimiento necesarios — analytics_storage, ad_storage, ad_user_data, ad_personalization y functionality_storage — garantizando que tus configuraciones de Google Ads y GA4 reciban las señales que necesitan para activar la modelización de conversiones.

Con compatibilidad con IAB TCF 2.3, integraciones nativas para WordPress, Shopify y PrestaShop, y planes desde EUR 0 al mes, FlexyConsent elimina tanto las barreras técnicas como las financieras para una implementación adecuada de Consent Mode V2.

Idea clave: la modelización de conversiones no es un “nice-to-have”; es el mecanismo que cierra la brecha entre el cumplimiento de la privacidad y una medición publicitaria eficaz. Sin ella, estás tomando decisiones de puja y presupuesto basadas en datos incompletos. Con Consent Mode V2 en modo avanzado y un CMP certificado por Google, puedes recuperar entre el 50 y el 70 por ciento de las conversiones perdidas y proporcionar a tus algoritmos de Smart Bidding la señal que necesitan para rendir de forma óptima.