Come riconoscere un banner cookie corretto da uno obsoleto? Come capire come funziona la consent mode?
Come riconoscere un banner cookie corretto da uno obsoleto?
Negli anni abbiamo assistito ad un gran numero di banner cookie, presenti sul mercato, alcuni molto utili allo scopo, altri, invece usati come mero placeholder.
Ma come riconoscere un banner cookie utile da uno elaborato solo per cercare di essere compliant?
Solitamente il banner cookie obsoleto è caratterizzato dal classico disclaimer cookie, arricchito da una X cliccabile, o, se un po’ più avanzato, contiene il classico disclaimer corredato di un pulsante OK. o con qualsiasi altra scritta a tema.
Nel caso di cui sopra, il click sul “read more” implicava, spesso, il redirect alla pagina delle politiche sui cookie, creata a mero scopo informativo, quindi non si poteva accettare alcun che.
Cliccare ok, alright o x significava solo chiudere il banner, ma non c’era alcuna accettazione esplicità, quindi volenti o nolenti, il dato cookie sarebbe stato salvato e processato dagli strumenti di analisi presenti sul sito.
Oggi, al contrario, esiste non solo un banner cookie apposito, ma esiste un datalayer dettagliato che deve processare tutti i tipi di cookie a cui il sito aderisce.
Se il cliente rifiuta i cookie, il sito e il banner cookie devono “dimenticarsi” di questo utente.
Se il cliente accetta solo una parte di cookie (esempio base e tecnici, non di marketing) il sito e il banner cookie devono immagazzinare solo le informazioni base del cliente, non il suo intero comportamento sul sito web.
Come capire come funziona la consent mode?
Ecco perchè, quindi, è importante inserire un banner cookie tecnicamente corretto ed a norma di legge. Ogni cookie che noi accettiamo o rifiutiamo deve far scattare una dimensione del datalayer specifico.
Ciò significa che, accettare o rifiutare tutte o parte le funzioni di cui sopra, deve dare una risposta diversa in codice.
Nello specifico, avviando l’anteprima di debugging del datalayer via Google Tag Manager, deve dare tutto rifiutato come situazione di default, come in immagine sottostante.
Mentre, avviando l’anteprima del tag manager in modalità accetta tutti, deve dare il risultato che segue:
Questi dettagli mostrano una installazione corretta, che permetterà alle varie piattaforme online di essere compliant ed attivare con precisione la loro attività di “modelling” dei cookie sul comportamento effettivo degli utenti che arrivano sul sito.
Per ovviare alla mancanza, almeno iniziale, di dati derivanti dai rifiuti dei cookie, Google ha creato il principio della modellazione dei dati.
Ovvero basarsi sulle proiezioni statistiche dei rifiuti, stimate sulle potenziali accettazioni degli stessi, per fare in modo da poter capire come si comporti il 100% degli utenti che navigano, a prescindere dalla loro volontà di navigazione.
Affinchè questo “modelling” sia il più possibile fedele ai dati reali, occorreranno alcune settimane, in cui potremmo assistere ad una diminuzione virtuale degli utenti sul sito, per poi tornare alla situazione pre applicazione legge europea, con i dati allineati allo storico in possesso.
Per fare un’esempio pratico: fatto 10 il numero di clienti sul sito, ipoteticamente 6 accettano i cookie, 4 li rifiutano: nel breve periodo avremo un 40% in meno di utenti, quindi potenziali vendite, rispetto ai dati reali. L’attività di modelling di Google andrà a rapportare questo dato con il comportamento dei 6 utenti che accettano i cookie e il nostro storico, per “indovinare” cosa fanno esattamente i 4 utenti che rifiutano.
Dopo aver stimato il loro comportamento, comincerà ad associare questi valori virtuali ai nostri dati reali, per dare una proiezione della realtà il più possibile fedele.
Il punto è che queste discrepanze cambiano anche la percezione che lo smart bidding di Google, e l’intelligenza artificiale di tutte le piattaforme di marketing, hanno dell’attuale mercato e della sua esigenza: per loro gli utenti sono 6, ma con lo stesso budget di sempre, il che implica un’aumento visibile del CPA o diminuzione del ROAS. Quindi i vari algoritmi cercheranno disperatamente di ricalibrarsi per cercare nuovi potenziali clienti, entrando in virtuale modalità apprendimento, quindi investendo budget in modo meno efficente.
