{"id":83020,"date":"2026-07-20T08:51:00","date_gmt":"2026-07-20T06:51:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dks.digital\/blog\/sin-categoria\/cookiless-el-futuro-de-la-analitica-digital-sin-cookies\/"},"modified":"2026-07-20T08:53:01","modified_gmt":"2026-07-20T06:53:01","slug":"cookiless-el-futuro-de-la-analitica-digital-sin-cookies","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dks.digital\/mx\/blog\/analitica-web\/cookiless-el-futuro-de-la-analitica-digital-sin-cookies\/","title":{"rendered":"Cookieless: qu\u00e9 es y c\u00f3mo afecta a los datos"},"content":{"rendered":"

Para garantizar la protecci\u00f3n de los datos personales de los usuarios cuando navegan por Internet, las cookies de terceros han empezado a desaparecer de los principales navegadores de Internet, lo que conocemos como Cookieless<\/strong> en la web.
Esto hace que las mediciones sobre el comportamiento de los usuarios se vuelvan m\u00e1s complicadas (pero por supuesto, no imposibles). Algunas de estas plataformas, tambi\u00e9n han decidido eliminar las cookies<\/a> propias de cada site en favor de la protecci\u00f3n de la privacidad. Te contamos en qu\u00e9 consiste el cookieless y c\u00f3mo podr\u00e1 llevarse a cabo la anal\u00edtica digital<\/a> sin estos datos.<\/p>\n

Qu\u00e9 significa cookieless<\/h2>\n

Las cookies de terceros tienen como objetivo realizar un seguimiento de los usuarios que visitan una p\u00e1gina Web concreta para mejorar las campa\u00f1as de marketing de las empresas. El cookieless web representa la desaparici\u00f3n de estas cookies en los principales navegadores<\/strong>, por lo que los profesionales del marketing deber\u00e1n establecer otros m\u00e9todos para poder establecer estas mediciones anal\u00edticas que les permitan entender el comportamiento de los usuarios y comprobar si sus estrategias funcionan. Se busca, por tanto, realizar un seguimiento sin entrometerse en la privacidad del usuario a la vez que se puedan personalizar servicios y productos en los sitios web.
Durante a\u00f1os, las cookies de terceros permitieron a anunciantes y plataformas recopilar informaci\u00f3n sobre el comportamiento de los usuarios para ofrecer publicidad personalizada, medir campa\u00f1as o realizar acciones de remarketing. Sin embargo, la eliminaci\u00f3n progresiva de estas cookies obliga a las empresas a adoptar nuevas estrategias basadas en datos obtenidos con consentimiento y tecnolog\u00edas que respeten mejor la privacidad. En este sentido, cobran protagonismo el first-party data<\/strong>, el consentimiento del usuario y nuevas soluciones de medici\u00f3n desarrolladas por los principales proveedores tecnol\u00f3gicos.<\/p>\n

Por qu\u00e9 el sector avanza hacia m\u00e1s privacidad<\/h3>\n

Los usuarios demandan un mayor control sobre sus datos personales y quieren decidir qu\u00e9 informaci\u00f3n comparten con las empresas, adem\u00e1s, la legislaci\u00f3n sigue avanzando con el objetivo de proteger mejor la privacidad durante la navegaci\u00f3n (Reglamento General de Protecci\u00f3n de Datos<\/strong> y la ePrivacy Directive<\/strong>, en Europa y la Consumer Privacy Act<\/strong> en Estados Unidos. En ellas se fijan los requisitos sobre consentimiento para el uso de cookies y el tratamiento de datos personales. Todas ellas, orientadas al fomento de estrategias de recopilaci\u00f3n de datos m\u00e1s transparentes y centrados en la confianza del usuario.<\/p>\n

Qu\u00e9 ha cambiado con las cookies de terceros en Chrome<\/h3>\n

En este cambio, han tenido mucho que ver los navegadores ya que han sido los impulsores de esta transformaci\u00f3n. Apple Safari<\/strong> fue uno de los primeros en limitar el seguimiento mediante Intelligent Tracking Prevention (ITP)<\/strong> y Firefox<\/strong> incorpor\u00f3 Enhanced Tracking Protection (ETP)<\/strong> para bloquear autom\u00e1ticamente numerosos rastreadores. De manera m\u00e1s reciente, Google Chrome<\/strong>, el navegador con mayor cuota de mercado, ha impulsado la Third-Party Cookie Deprecation<\/strong>, es decir, la eliminaci\u00f3n progresiva del soporte para cookies de terceros.
Como alternativa, Google est\u00e1 desarrollando Privacy Sandbox<\/strong>, un conjunto de tecnolog\u00edas que busca ofrecer soluciones de publicidad y medici\u00f3n compatibles con una mayor protecci\u00f3n de la privacidad. Entre ellas destacan Topics API<\/strong>, orientada a la publicidad basada en intereses; Protected Audience API (FLEDGE)<\/strong>, dise\u00f1ada para casos de remarketing; y Attribution Reporting API<\/strong>, que permite medir conversiones sin recurrir al seguimiento entre sitios.<\/p>\n

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Impacto del cookieless en marketing y anal\u00edtica<\/h2>\n

Al desaparecer las cookies de terceros, se hace necesario replantearse nuevas estrategias y modificar las utilizadas hasta ahora en marketing digital. En la actualidad, por tanto, cada vez es m\u00e1s necesario utilizar nuevas metodolog\u00edas y acceder a nuevas fuentes de datos que permitan la segmentaci\u00f3n de audiencias, la atribuci\u00f3n de conversiones y la medici\u00f3n del rendimiento, manteniendo el todo momento la privacidad del usuario.<\/p>\n

Segmentaci\u00f3n, remarketing y personalizaci\u00f3n<\/h3>\n

Las empresas ya no pueden depender \u00fanicamente del seguimiento entre diferentes sitios web para construir audiencias. En su lugar, cobran protagonismo los datos obtenidos directamente de los clientes, junto con modelos de segmentaci\u00f3n basados en el contexto o en informaci\u00f3n proporcionada voluntariamente por los propios usuarios.
Del mismo modo, se incorporan procesos como el Identity Resolution<\/strong>, que permiten relacionar distintos identificadores de un mismo usuario, y t\u00e9cnicas como el Deterministic Matching<\/strong> o el Probabilistic Matching<\/strong>, utilizadas para reconocer usuarios respetando las nuevas limitaciones de privacidad. A ello se le suma la Contextual Advertising<\/strong> vuelve a ganar protagonismo al mostrar anuncios seg\u00fan el contenido de la p\u00e1gina que est\u00e1 visitando el usuario, en lugar de basarse exclusivamente en su historial de navegaci\u00f3n.<\/p>\n

Medici\u00f3n, atribuci\u00f3n y modelado de conversiones<\/h3>\n

Antes era habitual seguir el recorrido completo de un usuario entre diferentes sitios web mediante cookies de terceros para poder realizar las mediciones pertinentes. En la actualidad, la mejor opci\u00f3n una de las principales alternativas es la Attribution Reporting API<\/strong>, integrada dentro de Privacy Sandbox<\/strong>, que permite medir conversiones generadas tras un clic o una impresi\u00f3n publicitaria sin realizar un seguimiento individual entre sitios web.
Por otro lado estar\u00eda el Conversion Modeling<\/strong>, una t\u00e9cnica basada en aprendizaje autom\u00e1tico que estima aquellas conversiones que no pueden observarse directamente debido a las restricciones de privacidad o a la ausencia de cookies. Pero, no son las \u00fanicas, a la hora de realizar mediciones tambi\u00e9n se usa el Marketing Mix Modeling (MMM)<\/strong>, que analiza el impacto de los distintos canales de marketing utilizando datos agregados, y el Uplift Modeling<\/strong>, que mide el efecto incremental de una campa\u00f1a para determinar qu\u00e9 resultados se deben realmente a una acci\u00f3n publicitaria.<\/p>\n

Calidad de datos y ROI de campa\u00f1as<\/h3>\n

Los datos que se recogen en un entorno cookiless son de calidad y numerosos, pero se obtienen de forma transparentes. En este sentido, todos los esfuerzos de las empresas deben destinarse a obtener la informaci\u00f3n de manera directa de sus clientes. Con lo que es posible mejorar sus bases de datos y establecer procesos de medici\u00f3n que sean m\u00e1s fiables y permitan calcular mejor el retorno de la inversi\u00f3n (ROI) para poder tomar decisiones m\u00e1s acertadas.
El comportamiento de los usuarios tambi\u00e9n puede medirse a trav\u00e9s de estrategias menos invasivas realizado un an\u00e1lisis por cohortes (Cohort Analysis)<\/strong>. Es decir, se puede estudiar el comportamiento de grupos de usuarios que comparten caracter\u00edsticas similares, cuando el seguimiento individual ya no es posible.<\/p>\n

Estrategias de datos en un entorno cookieless<\/h2>\n

Como ya hemos se\u00f1alado, es necesario realizar una transici\u00f3n hacia el modelo cookieless en el que se replanteen la forma de recopilar, gestionar y activar los datos de los que se dispone. Es decir, el objetivo ya no debe ser obtener la mayor cantidad de informaci\u00f3n posible, sino desarrollar una estrategia que se base en la confianza y el consentimiento a trav\u00e9s de datos de calidad.<\/p>\n

First-party data y zero-party data<\/h3>\n

Son los datos que una empresa recopila directamente de sus clientes mediante su p\u00e1gina web, aplicaci\u00f3n, CRM o cualquier otro canal propio, siempre con el consentimiento correspondiente. Por lo tanto, son los m\u00e1s importantes para cualquier negocio, porque son los que verdaderamente les interesan.
Por otro lado estar\u00edan los denominados, Zero-Party Data<\/strong>, que son aquellos que el usuario comparte con la plataforma de manera voluntaria. En este caso, el usuario proporciona sus preferencias intereses o intenciones de https:\/\/dks.digital\/blog\/marketing\/como-funciona-la-publicidad-contextual-estrategias-tecnologias-y-beneficios-para-anunciantes\/compra porque quiere, lo que hace que los datos obtenidos sean muy fiables y ayuden a personalizar las experiencias y con ellas la relaci\u00f3n con los clientes.<\/p>\n

Consentimiento, CMP y gesti\u00f3n de preferencias<\/h3>\n

El consentimiento es uno de los pilares fundamentales del nuevo entorno digital, por lo que es necesario aplicar diferentes m\u00e9todos. Para gestionar este proceso muchas organizaciones utilizan una Consent Management Platform (CMP)<\/strong>, una herramienta que permite informar a los usuarios sobre el tratamiento de sus datos, recoger sus preferencias y garantizar el cumplimiento de normativas como el Reglamento General de Protecci\u00f3n de Datos (RGPD)<\/strong> o la ePrivacy Directive<\/strong>. De esta forma es posible generar mayor confianza entre la marca y sus clientes.<\/p>\n

Server-side tagging y APIs de conversi\u00f3n<\/h3>\n

Es una t\u00e9cnica que traslada la gesti\u00f3n de las etiquetas desde el navegador del usuario a un servidor controlado por la propia organizaci\u00f3n. De esta forma es posible ejercer un mayor control sobre los datos recopilados, mejorar la seguridad y reducir la dependencia de las limitaciones impuestas por los navegadores.
En paralelo, muchas plataformas han desarrollado APIs de conversi\u00f3n<\/strong> que permiten enviar eventos directamente desde el servidor. Un ejemplo es Meta Conversions API (CAPI)<\/strong>, que facilita la medici\u00f3n de conversiones sin depender exclusivamente de las cookies del navegador y mejora la calidad de los datos utilizados para optimizar campa\u00f1as publicitarias.<\/p>\n

Publicidad contextual y data clean rooms<\/h3>\n

Contextual Advertising<\/strong> o publicidad contextual<\/a> es aquella que muestra anuncios seg\u00fan el contenido que est\u00e1 consultando el usuario en ese momento, en lugar de utilizar su historial de navegaci\u00f3n. En este contexto tambi\u00e9n se utilizan tecnolog\u00edas como las Data Clean Rooms<\/strong>, entornos seguros donde diferentes organizaciones pueden analizar datos de forma conjunta sin compartir la informaci\u00f3n original de cada una. De esta forma, es posible colaborar en campa\u00f1as, obtener conocimiento agregado y respetar al mismo tiempo la privacidad de los usuarios.<\/p>\n

Marketing mix modeling y cohortes<\/h3>\n

El Marketing Mix Modeling (MMM)<\/strong> permite evaluar la contribuci\u00f3n de cada canal de marketing utilizando datos agregados y el Cohort Analysis<\/strong> analiza la evoluci\u00f3n de grupos de usuarios con caracter\u00edsticas comunes para identificar patrones de comportamiento.
El Federated Learning<\/strong> permite entrenar modelos de inteligencia artificial directamente en los dispositivos de los usuarios, sin necesidad de transferir sus datos personales, reforzando as\u00ed la protecci\u00f3n de la privacidad y mejorando la calidad de los an\u00e1lisis en el nuevo entorno cookieless.<\/p>\n

Plataformas y tecnolog\u00edas relevantes<\/h2>\n

La transici\u00f3n hacia un entorno cookieless<\/strong> est\u00e1 impulsando el desarrollo de nuevas tecnolog\u00edas que permiten seguir recopilando informaci\u00f3n, medir campa\u00f1as y personalizar la experiencia del usuario respetando su privacidad. Tanto los grandes navegadores como las principales plataformas publicitarias est\u00e1n adaptando sus soluciones para responder a este nuevo escenario.<\/p>\n

Google Privacy Sandbox y alternativas de identidad<\/h3>\n

Como ya hemos citado, Google cuenta con su propio proyecto para sustituir las cookies de terceros mediante tecnolog\u00edas que reduzcan el seguimiento individual sin impedir la medici\u00f3n y la publicidad digital. Para ello se basan en distintas herramientas:<\/p>\n