Cómo el ITP de Safari afecta a tus decisiones con Google Analytics y A/B testing

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Con el Intelligent Tracking Prevention o ITP, Safari restringe el uso de las cookies para el seguimiento del comportamiento de los usuarios en cualquier página web.

En su versión 2.0, el ITP empezó a bloquear únicamente las cookies cargadas por servidores de terceros en todos los sitios web. Por tanto, desde que apareció esta versión, las cookies “Third-Party” desaparecen tan pronto como se crean. Esto afecta a la personalización, segmentación y retargeting de las audiencias. Las campañas de remarketing se vuelven menos personales que antes.

Además, las versiones posteriores del ITP afectan a todas las cookies JavaScript. La cookie “First-Party” de Google Analytics es una de ellas.

Primero, con el ITP 2.1, las cookies caducaban al cabo de 7 días. Si el usuario no volvía a visitar tu página web antes de que se acabaran estos 7 días, se convertía en usuario nuevo en su siguiente visita. La cantidad de usuarios recurrentes disminuía a la vez que el número de usuarios nuevos aumentaba.

Finalmente, el ITP 2.2 y, actualmente, el ITP 2.3 de Safari hacen desaparecer cualquier cookie JavaScript en 24 horas. A día de hoy, tus datos en Google Analytics y tus Tests A/B se ven aún más afectados por esta situación.

Foto de Glenn Carstens-Peters en Unsplash

Impacto del ITP en Google Analytics

Tipo de usuarios, atribución y conversiones son los tres elementos más importantes que el ITP altera en Google Analytics.

Tal y como hemos explicado anteriormente, la cantidad de usuarios nuevos aumenta en Safari pero no es el único problema que ITP provoca con respecto a Google Analytics.

Si tu modelo de atribución tiene en cuenta la primera campaña que ha llevado al usuario a tu página web y tu usuario no convierte en las 24 horas de vida de la cookie de Analytics, sino en su segunda sesión dos días después de la primera, no podrás atribuir la conversión de primera interacción a la verdadera primera campaña que atrajo al usuario.

Además, el seguimiento de las conversiones tiene una ventana al pasado de 30 días, pero como los usuarios vuelven a ser nuevos un día después de su primera sesión si no ha habido otra visita en estas 24 horas, las conversiones de los usuarios recurrentes bajan de igual manera que las de los usuarios nuevos aumentan.

Por tanto, no podrás tomar las decisiones más adecuadas ya que no obtendrás los datos correctos con respecto a tus campañas y a tus usuarios en Safari. 

Esta situación es más preocupante en el caso de los usuarios de móvil, ya que son más numerosos los que usan Safari en móvil. Asimismo, los usuarios que visitan una web a través de un móvil muchas veces son mayoritarios, y el iPhone es uno de los móviles más utilizados. 

Puedes analizar cómo el ITP afecta tus datos de usuarios en Google Analytics con nuestro nuevo dashboard.

Dashboard de Metriplica que muestra el impacto del ITP en Google Analytics

ITP de Safari y A/B Testing

Las herramientas de experimentos usan cookies para incluir al usuario en un experimento y entender si ya ha visto el experimento o no.

Cuando un usuario llega a una página que tiene un experimento A/B en marcha, la cookie determinará si este usuario se tiene que incluir en el experimento. Acto seguido, la misma cookie le asignará una experiencia u otra: grupo de control, variación A o variación B.

Cuando el usuario vuelva a la página web, tendrá la misma experiencia. Si vio la variación A, en su segunda visita verá la misma variación gracias a la cookie.

De igual manera, si el usuario convierte, la conversión se atribuirá a la experiencia correcta.

El ITP rompe esta dinámica ya que la cookie sólo funcionará 24 horas.

En este caso, un usuario recurrente será tratado como nuevo y la herramienta le mostrará una experiencia nueva o la misma.

Si le toca la misma experiencia, será considerado como 2 usuarios en vez de 1, lo cual puede bajar la tasa de conversión de esta variación del experimento.

En cambio, si se le muestra una variación nueva, tendrá una visita que se incluirá en una variación y la otra en otra variación. Si el usuario no convierte en ninguna de las dos variaciones, puede bajar la tasa de conversión de las dos experiencias. También puede subir la tasa de conversión de una de las variaciones y bajar la de la otra. Además, le proporcionamos dos experiencias diferentes en la misma web y es incorrecto en términos de experiencia de usuario.

Solución

Mediante el uso de un condicional a la hora de crear la cookie de _ga y un microservicio en la llamada de pageview, se guardará el clientID en una cookie server side, las cuales no son borradas por el ITP,  lo que permitirá darle un tiempo de vida de 2 años a dicha cookie.

El microservicio es un código que se pone en el servidor con el fin de crear nuestra cookie de Google Analytics con una caducidad de 2 años. 

La solución se puede aplicar a través del código de seguimiento de Google Analytics dentro del código fuente de la página web o a través de GTM, además del microservicio que se tendrá que desarrollar del lado del servidor.

Te recordamos que puedes consultar el impacto que tiene el nuevo ITP en tus datos de Google Analytics a través de nuestro dashboard público.

Contacta con nuestro equipo si quiere saber más sobre el funcionamiento de la solución o implementarla.

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