Com score impact of cookie deletion in latin america spanish

Measuring the digital world.TM

El Impacto de la Eliminación de Cookies en Métricas Basadas en Servidor y Ad-Server en América Latina

Un Estudio Empírico de comScore

Mayo 2011


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Indice

Introducción y Antecedentes

Eliminación de Cookies: Un Problema y una Solución ......................................................................... 3

Medición Centrada en la Persona a partir de Datos de Servidor para Sitio Web .............................. 3

Resumen de Conclusiones del Estudio de Eliminación de Cookies ................................................. 4

Introducción a comScore ..................................................................................................................... 5

Cookies: Una Visión General

¿Qué es una Cookie? .......................................................................................................................... 6

Las Aplicaciones de Browser Administran Cookies ......................................................................... 6

Las Cookies son Objetos Transaccionales ....................................................................................... 7

Aplicaciones de Cookies .................................................................................................................. 7

Eliminación de Cookies ....................................................................................................................... 8

First-Party vs. Third-Party Cookies ................................................................................................... 9

Cookies: Una Visión General ........................................................................................................ 10

Metodología de Estudio

Visión General de la Metodología ..................................................................................................... 10

Obtención de Datos ....................................................................................................................... 11

Duplicación de Cookies y Metodología de Preservación ................................................................ 11

Análisis del Comportamiento de Eliminación de Cooki es

Eliminación de First-Party Cookies .................................................................................................... 13

Eliminación de Third-Party Cookies ................................................................................................... 14

Eliminación de Cookies por País ....................................................................................................... 15

Estudios Previos a la Eliminación de Cookies .................................................................................. 17

Resumen de Conclusiones .............................................................................................................. 18

Implicancias ..................................................................................................................................... 19

Solución de comScore

Una Métrica Mejorada de Visitante Único ......................................................................................... 20


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Introducción y Antecedentes

Eliminación de Cookies: Un Problema y una Solución

Este documento presenta los resultados de un estudio sobre la tasa en que las cookies son

eliminadas de los computadores por los usuarios y examina el impacto que dicha eliminación

de cookies tiene en el uso de los datos de servidor para estimar el tamaño de las audiencias de

sitios web o para medir el alcance y frecuencia de campañas publicitarias online. El estudio se

basa en un análisis de comportamiento de eliminación de cookies y subraya la importancia de

la creación de una medición centrada en la persona que esté aprobada por la industria para

contar visitas únicas a un sitio web. El reporte se enfoca en la región de América Latina con

análisis de mercados individuales dentro de la región incluyendo: Argentina, Brasil, Chile,

Colombia, México, Perú y Venezuela.

Medición Centrada en la Persona a partir de Datos d e Servidor para Sitio Web

El estudio de comScore muestra que al calcular las tasas de eliminación de cookies y aplicar

factores de ajuste apropiados a los datos de servidor para el sitio web, pueden derivarse

métricas correctas basadas en personas.

Luego, la eliminación de cookies deja de ser un problema para las analíticas de sitio y significa

más bien una solución definitiva, largamente esperada, a la necesidad de medición de

audiencias. Mediante Unified Digital Measurement™ (UDM) de comScore, metodología que

combina mediciones de audiencia basadas en censo (logs del servidor del sitio) con las

basadas en panel, comScore entrega una nueva métrica de “Visitante Único” que está basada

en la persona. Visitantes Únicos — una contabilización única y exa cta del número de

personas visitando cualquier contenido de un sitio web durante un período de tiempo

dado, registrando cualquier posible duplicación com o resultado de la eliminación de

cookie, rechazo de cookie, o cambios en dirección I P.

Este documento bosqueja las implicancias de la eliminación de cookies para las analíticas de

sitio web y medición de audiencia, mismas que comScore ha resuelto con Unified Digital

Measurement. Esta nueva metodología reconcilia los datos de servidor y panel para entregar

una medición de visitantes al sitio centrada en la persona, mientras acomoda los números de

log del servidor para impresiones de página.


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Resumen de Conclusiones del Estudio de Eliminación de Cookies

Para efectos del estudio, comScore analizó la “cookie B” first-party de Yahoo! y la cookie third-

party ad-server persistente de DoubleClick. Cada una de ellas es considerada ampliamente

representativa de las cookies entregadas a la población Latinoamericana y por separado

alcanzan aproximadamente a 65 millones de usuarios de Internet cada mes. El estudio

examina el grado en el cual los usuarios limpian estas cookies en sus computadores,

consecuentemente haciendo que los sitios y ad-servers depositen nuevas cookies, llevándolos

así, potencialmente a sobreestimar los usuarios únicos basados en cookies de servidor. Es

importante notar que Yahoo! y DoubleClick no participan en este estudio con comScore. Este

estudio de ninguna manera implica que Yahoo! o DoubleClick publiquen datos de servidor sin

ajustar por la sobreestimación causada por la eliminación de cookies.

Los resultados del estudio revelan que aproximadamente 33% de los usuarios de Internet en

América Latina limpian sus first-party cookies en un mes (o se limpian por software automático),

siendo observado un promedio de 4,6 cookies diferentes para el mismo sitio en este segmento

de usuario.

Usando la muestra de hogar y trabajo de comScore América Latina como base, un promedio de

2,5 cookies distintas fue observado por computador para Yahoo! Esto indica que, debido a la

eliminación de cookies, una medición centrada en servidor que utiliza first-party cookies para

medir el tamaño de la audiencia Usuario Único/Browser típicamente va a exagerar el verdadero

número de Visitantes Únicos por un factor de hasta 2,5 veces, lo que es igual a una

sobreestimación de hasta 150%. El potencial de sobreestimación en las mediciones de ad-

server es incluso mayor: el estudio concluyó que un sistema de ad-server que utiliza third-party

cookies para medir el alcance y frecuencia de una campaña online sobreestimará el alcance

por un factor de hasta 5,2 veces y subestimará la frecuencia en el mismo grado. La real

magnitud de la sobreestimación depende de la frecuencia de visitas al sitio o la exposición a la

campaña.

La exactitud relativa de los datos del servidor del sitio versus los datos de panel para medir

audiencias ha sido arduamente debatida por algún tiempo, con métricas de Usuario/Browser

basadas en servidor a menudo cifradas como más altas que los Visitantes Únicos

proporcionados por los datos de panel. Los resultados del estudio de comScore muestran que,


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sin ajustes significativos y cuidadosos para la eliminación de cookies, los números de Usuario

Único/Browser del servidor del sitio pueden conducir a exagerar significativamente el número

de Visitantes Únicos para un sitio y, como tal, simplemente no constituyen un sustituto

razonable para medir el verdadero número de personas que lo visita.

En Estados Unidos, el Internet Advertising Bureau (IAB), ha emitido normas que enfatizan que

la contabilización de audiencias iniciadas por el cliente es crucial: “Estas normas se apoyan en

el concepto central de que la contabilización debe ocurrir en el lado del cliente, no en el lado del

servidor, y que la contabilización debería ocurrir lo más cercana posible a la entrega final de un

aviso al cliente.” Las normas completas sobre Medición de Alcance de Audiencias de IAB

pueden ser descargadas en http://www.iab.net/media/file/Audience_Reach_Guidelines.pdf

Introducción a comScore

Por más de una década, comScore ha sido líder de la industria proveyendo análisis a lo ancho

de la web, relativos al comportamiento y actitudes de los usuarios de Internet. comScore deriva

su información y análisis de un panel representativo de más de dos millones de usuarios de

Internet a nivel mundial que han otorgado permiso expreso para que comScore instale su

tecnología de medición en sus computadores, mediante un sistema de datos patentado,

permitiendo que comScore mida su navegación online y otras actividades transaccionales a lo

largo de la red mundial de Internet.

Los panelistas de comScore también participan en estudios de actitud al completar

cuestionarios segmentados proporcionados por comScore, lo que permite que comScore

proporcione un entendimiento completamente integrado de comportamiento online y los

conductores de actitud. Armados con esta información, comScore atiende más de 1.600

clientes a nivel mundial con información accionable y análisis que ayudan a mejorar la toma de

decisiones de negocios.


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¿Qué es una Cookie?

Las Cookies son pequeños archivos de texto almacenados en el computador de un usuario que

contienen una colección de pares nombre-valor designando diferentes tipos de información

para ese usuario. Esos archivos de texto se asocian a un dominio específico (ej. aol.com o

amazon.com, etc.), y solo pueden ser accedidos o modificados por ese dominio específico.

El dominio puede usar la cookie para almacenar una variedad de información. Los dominios

tienen completa discreción sobre el tipo de información almacenada, el número y tipos de pares

de nombre-valor usados para organizar esa información. Uno de esos pares de nombre-valor

es usado para identificar un Browser de manera tal que un visitante repetido usando ese

Browser será reconocido. Todos los pares de nombre-valor almacenados por un dominio

específico, son típicamente guardados en un único archivo de cookies en el “almacén de

cookies” del Browser del usuario, la que es una ubicación específica que el Browser usa para

almacenar cookies.

Las Aplicaciones de Browser Administran Cookies

Las cookies son objetos usados por la aplicación Browser, no por el sistema operativo, el ISP o

Internet. Los almacenes de cookies son lugares donde Internet Explorer, Firefox u otro software

de Browser almacena la información solicitada por los sitios web y permitida implícita o

explícitamente por los usuarios web.

Importante es notar que cada Browser mantiene un único almacén de cookies. Internet Explorer

y Firefox mantienen almacenes de cookies separados. Así, un único usuario que accede al

mismo dominio utilizando dos Browsers diferentes, tendrá dos cookies separadas –una para

cada Browser (el Browser propio de AOL utiliza el mismo almacén que IE). Almacenes de

cookies independientes también existen para cada cuenta de Windows o acceso a Windows.

Por ejemplo, dos personas compartiendo un computador XP con diferentes accesos tendrán

almacenes de cookies independientes.


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Las Cookies son Objetos Transaccionales

Las cookies son objetos dinámicos, rutinariamente leídos y modificados por los sitios a medida

que los usuarios interactúan con su contenido. En cada solicitud de página, el servidor del sitio

le pedirá al Browser entregar cualquier información sobre cookies para ese sitio. Esto puede

ser denominado como el evento de “obtener cookie”.

Si una cookie se encuentra presente en el almacén activo de cookies para el dominio y no ha

expirado, el Browser devolverá toda información almacenada en el archivo de la cookie (las

cookies pueden programarse para una página o ubicación específica, pero esto no es común –

las cookies son usualmente asociadas a un dominio específico). Esta acción preserva

típicamente cualquier identificador único pasado por el Browser al servidor del sitio.

Si una cookie no está presente en el almacén de cookies activo o ha expirado, ningún par de

nombre-valor es devuelto al sitio desde el Browser durante el evento “obtener cookie”. El sitio

entonces solicitará típicamente que una nueva versión de cookie sea establecida por el

Browser (el evento “establecer cookie”). La nueva solicitud típicamente requerirá que el sitio

establezca un nuevo identificador único.

Si un Browser es configurado para rechazar cookies, ningún par de nombre-valor se encontrará

durante el evento “obtener cookie”. El sitio podría igualmente iniciar el evento “establecer

cookie”, pero el Browser no almacenará la información.

Aplicaciones de Cookies

No hay normas o estándares en cuanto a la forma en que los sitios pueden implementar el

seguimiento de cookies que vaya más allá del protocolo HTTP. Esto lleva a amplias y variadas

prácticas con fines similares y un amplio rango de aplicaciones. La aplicación más común

permite la retención de la información de acceso del usuario, o configura el sitio para “recordar”

el computador/browser cada vez que vuelve. Otra aplicación común es retener las referencias

de usuario, manteniendo la configuración para sesiones subsecuentes.

Las cookies también son usadas a través de redes extendidas de sitios relacionados por el

contenido que aparece en una página, en su mayoría son Ad networks que entregan avisos

online. Las redes extendidas usan cookies asociadas a objetos específicos en la página


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entregada bajo el dominio de un tercero. Estas aplicaciones permiten el seguimiento de

impresiones de avisos a través de diferentes sitios y, en algunos casos, informar la decisión de

cuál aviso debería ser entregado.

Eliminación de Cookies

La eliminación de cookies se refiere a la remoción de cookies desde el computador de un

usuario. La eliminación de cookies puede ocurrir cuando:

• Usuarios eliminan cookies manualmente desde sus archivos de usuarios.

• Usuarios eliminan cookies utilizando funciones del browser tales como “Opciones de

Internet” en Internet Explorer.

• Usuarios usan programas de protección de seguridad que rechazan las cookies.

• Los usuarios también pueden habilitar la configuración de su browser para que

rechace las cookies. El Internet Advertising Bureau (IAB) ha publicado estudios

mostrando que 12% de los usuarios rechazan cookies.

Mientras que esta dinámica sirve para aumentar la sobreestimación sobre Visitantes Únicos en

los logs de servidores de sitios, debe señalarse que los browsers que fueron configurados para

rechazar cookies no fueron incluidos en el estudio de comScore.

El impacto clave de la eliminación de cookies es que un usuario de PC puede ser contabilizado

como múltiples visitantes en los métodos basados en servidor. El siguiente ejemplo ilustra

cómo un único usuario que elimina sus cookies dos veces en el transcurso de un mes y visita

un sitio cuatro veces, registraría tres cookies únicas en los datos de log del servidor de sitio y

en consecuencia, es sobre contabilizado como tres Visitantes Únicos a ese sitio.


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First Party vs. Third-party Cookies

Las cookies first-party se encuentran asociadas a un sitio entregando contenido directamente

solicitado por el usuario y son aquellas cookies que son dejadas en un computador por un sitio

web que el usuario ha visitado. Tales cookies son típicamente usadas para mejorar la

experiencia del usuario con el sitio, y, hasta algún punto, el usuario conscientemente potencia

estas cookies cuando navega intencionalmente al sitio.

Las cookies third-party típicamente operan detrás, en el fondo, asociadas a objetos entregados

dentro del contexto de una página web más grande, pero no directamente solicitados por un

usuario. Las third-party cookies son aquellas dejadas por un dominio distinto al sitio que se está

visitando. Estas cookies pueden asociarse con publicidad, contenido incrustado, contenido

hospedado, o aplicaciones de rich media administradas por un dominio de tercero. Las third-

party cookies pueden ser establecidas por actividad intermedia ocurriendo entre páginas vistas

entregadas, tales como la solicitud de un aviso que aparece en la página, servida por un

tercero. Muchas aplicaciones de cookies third-party proporcionan medios para hacer

seguimiento de la actividad a través de una red amplia.

Muchas third-party cookies son denominadas “cookies de seguimiento o tracking”, un término

que lleva consigo el estigma del riesgo de privacidad. Como tal, muchas aplicaciones


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automatizadas de administración de cookies bloquearán o automáticamente borrarán cookies

que han sido determinadas para ser cookies de seguimiento.


Información adicional sobre cookies, sus aplicaciones y detalle técnico relacionado, puede

encontrarse en las siguientes direcciones:

• http://es.wikipedia.org/wiki/Cookie

• http://www.howstuffworks.com/cookie.htm

• http://www.cookiecentral.com/faq/

Metodología de Estudio

Visión General de la Metodología

El estudio de comScore apunta a determinar el grado en el cual los usuarios web individuales

pueden ser sobre contabilizados al ser medidos por los valores de identificadores únicos

establecidos por las cookies. El objetivo es determinar el ritmo general en el cual los usuarios

de Internet eliminan las cookies. La unidad de análisis es el usuario individual (ej. El

consumidor) y no un sitio web específico o cookie.

Generalmente hay dos tipos de identificadores únicos basados en cookies:

1. Cookies de acceso (log-in) que reflejan el identificador único verificado por el ingreso de

usuario.

2. Cookies pasivas que reflejan un identificador único de cookie fijado pasivamente y

mantenido por un sitio sin ingreso de usuario o verificación.

La base de la distinción de estos dos tipos de identificadores únicos de cookies es cómo el sitio

reacciona cuando la cookie no es encontrada en una solicitud de página. Para cookies de

acceso, el sitio va a entregar una forma genérica del sitio o va a solicitar al usuario que haga

ingreso, luego de esto, volverá a poner el identificador de la cookie con el valor del usuario

único. Este valor será consistente en el tiempo, derivado siempre de la cuenta de usuario. Los

identificadores pasivos únicos de cookies carecen del beneficio de un evento de verificación

para restablecer el identificador único de un usuario. Si el sitio no encuentra un valor para el

identificador pasivo único, éste establecerá y fijará un nuevo valor.


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El presente estudio de comScore evalúa la persistencia de identificadores únicos de cookies en

el tiempo para estimar la tasa general de actividad de eliminación de cookies. Como se notó

anteriormente, los computadores en el panel de comScore que están programados para

rechazar todas las cookies fueron excluidos del estudio.

Obtención de Datos

En términos generales, el corazón de la tecnología de medición de audiencias de comScore

observa todos los requerimientos abiertos en Internet. Una página típica o solicitud de objeto

incluirá toda la información asociada a la cookie, denominada aquí como evento “obtener

cookie”. La tecnología comScore puede ser configurada para extraer pares de nombre-valor

específicos desde la información de cookie incluida en estos eventos. Todas las observaciones

de pares de nombre-valor especificados son luego almacenadas junto con el identificador de

panelista y una marca de tiempo. Estas observaciones de pares de cookies nombre-valor, son

recolectadas para todos los pares de nombre-valor definidos para todos los panelistas activos.

Para efectos de este estudio, comScore analizó un identificador único first-party cookie pasivo

para una importante entidad web (Yahoo!) y un identificador único third-party pasivo para un

importante ad-server (DoubleClick). Cada cookie se considera representativa de cookies

entregadas a la población de Internet de América Latina y cada una alcanza aproximadamente

a 65 millones de usuarios de Internet por mes.

Estas dos cookies fueron seleccionadas para maximizar el alcance a través de la base de

usuarios de Internet, para así proveer la visión más completa posible del comportamiento

general de administración de cookies por parte del consumidor. El estudio está basado en

actividad observada durante el mes de Febrero de 2011. Esta muestra fue balanceada

estadísticamente para representar la población de usuarios de Internet en los mercados hogar

y trabajo, junto con variables clave geo-demográficas.

Duplicación de Cookies y Metodología de Preservació n

El error en la estimación de Visitantes Únicos derivado de identificadores de cookies pasivos es

proporcional al grado de identificadores múltiples para un usuario individual. Cualquier caso en

que un usuario individual entrega identificadores de cookies múltiples al mismo sitio web, inflará


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la contabilización de ese individuo como persona única. El grado de sobreestimación

dependerá de cuántos IDs de cookies son entregados al sitio web para ese usuario individual.

El error agregado en estimaciones de Visitantes Únicos de los datos del servidor del sitio,

depende de la frecuencia de visitas al sitio y el lapso de tiempo implicado. En un extremo, un

sitio con sólo visitantes de una sola visita, tendrían exactamente una cookie por visitante y, en

consecuencia, el número de cookies únicas iguala el número de usuarios únicos. Durante el

transcurso de un mes, un usuario individual puede tener muchos IDs de cookies diferentes,

pero durante el transcurso de una semana, el número de IDs diferentes es proclive a ser

menor, y así también la sobreestimación. A la inversa, un usuario único puede ser sobre-

contabilizado muchas más veces durante el período de un año.

Este estudio apunta a medir el impacto de las múltiples cookies que comScore observó por

máquina para el mismo sitio durante el curso del mes de Febrero 2011. Para contabilizar el

“carácter único” de cada una de las cookies en el estudio durante el mes, la serie de tiempo

completa de valores de identificador observados fue evaluada para cada panelista individual de

comScore. Dentro de esta serie de tiempo, la presunción base fue que el identificador inicial de

cookie sería preservado a lo largo del mes; el primer valor observado sería igual al último valor

observado. En caso de que la presunción base se cumpla, la conclusión de que el seguimiento

basado en cookie es una medición exacta sin defectos de Visitantes Únicos.

Si un nuevo valor de identificador apareciese en esta serie de tiempo y persistiere para las

observaciones restantes, la cookie inicial fue determinada para no ser preservada. Si una serie

de tiempo individual mostrara cambios subsecuentes en el valor de cookie, estos cambios

fueron tabulados, cediendo un estimado del número de valores de identificador de cookie

distinto entregados al sitio web por ese panelista individual.

Un patrón distintivo sí emergió durante el análisis que amerita ser considerado. Debido a que

los almacenes de cookies son asociados a browsers específicos, es posible entregar múltiples

cookies a un sitio web desde un mismo computador, en el caso que el usuario acceda al sitio

utilizando diferentes browsers. En el pequeño subconjunto de casos, fueron observados

patrones oscilantes, donde dos o más valores se alternarían a lo largo de las series de tiempo

para un panelista individual. Cualquier panelista mostrando un patrón oscilatorio fue clasificado


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como “preservado”, ya que las cookies fueron observadas como persistentes pese a su

duplicación.

Este tratamiento entregó dos grupos: panelistas cuyos identificadores de cookies fueron

preservados y aquellos cuyos identificadores de cookies no fueron preservados. El tamaño

relativo de estos grupos para cada cookie proporciona una medida de cuán propenso es el

consumidor general para preservar cookies y los identificadores únicos en ellas.

Dentro del grupo no preservado, la tabulación de diferentes observaciones de cookies por

panelista proporciona una medida del impacto de error de duplicación en estimaciones

agregadas de Visitantes Únicos.

Dentro del grupo preservado, el servidor de sitio contaría cada computador con cookies

múltiples como Visitantes Únicos múltiples.

Análisis del Comportamiento de Eliminación de Cooki es

Eliminación de First-Party Cookies

Utilizando el total de la muestra de América Latina de comScore como base, un promedio de

2,5 first-party cookies distintas fueron observadas por computador para el sitio examinado. Esto

indica que los registros de servidor web que cuentan cookies únicas para medir Visitantes

Únicos son proclives a estar exagerando el tamaño de la audiencia del sitio por un factor tan

alto como 2,5 veces, o una sobreestimación de 150%. La magnitud real de la sobreestimación

dependerá de la frecuencia de visitas al sitio y la duración del período de medición. Mientras

más frecuentemente es visitado el sitio, mayor es el grado de sobreestimación.


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First-Party Cookies

Porcentaje de PCs

Cookies Promedio por

PC

Porcentaje de Cookies Totales

TODAS 100,0% 2,5 100,0%

Preservadas 67,3% 1,5 39,6%

1+ Reinicios 32,7% 4,6 60,4%

1 Reinicios 18,1% 2,0 14,5%

2 Reinicios 5,5% 3,0 6,6%

3 Reinicios 2,6% 4,0 4,1%

4+ Reinicios 6,4% 13,4 35,2%

* La designación preservada incluye PCs donde dos o más valores distintos de cookies fueron observados alternando durante el período de observación. Tales patrones oscilatorios reflejan el uso de browsers múltiples, o cuentas múltiples en un PC, y no reflejan eventos de reinicio. Los datos son para Febrero 2011.

Aproximadamente 33% de los usuarios de Internet en América Latina limpiaron sus cookies

directas durante el mes. Dentro de este segmento de usuario, el estudio encontró un promedio

de 4,6 cookies diferentes para el sitio. Entre aquellos computadores donde los reinicios de

cookies ocurrieron, fue más común observar un reinicio (18% de todos los PCs). Sin embargo,

para el 6% de los computadores en los cuales cuatro o más reinicios de cookies ocurrieron, el

número promedio de cookies observado fue de 13,4 y aquellas cookies contabilizaron un 35%

de todas las cookies observadas en el estudio. En otras palabras, un segmento relativamente

pequeño de usuarios de PCs involucrados en “eliminación serial de cookies” tiene el potencial

de inflar dramáticamente los datos de registro basado en servidor de sitio.

Eliminación de Third-Party Cookies

El análisis de comScore de third-party cookies reveló un promedio de 5,2 cookies distintas por

computador en el mes, indicando una incluso mayor tasa de sobreestimación que en las first-

party cookies. Para aquellos computadores donde ocurrió al menos un reinicio de cookie, el

número de third-party cookies observado (8,4) fue más alto que el de las first-party cookies

(4,6).


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Third-Party Cookies

Porcentaje de PCs

Cookies Promedio por

PC

Porcentaje de Cookies Totales

TODAS 100,0% 5,2 100,0%

Preservadas 56,7% 2,6 28,9%

1+ Reinicios 43,3% 8,4 71,1%

1 Reinicios 18,2% 2,0 7,7%

2 Reinicios 6,7% 3,0 4,3%

3 Reinicios 3,5% 4,0 3,0%

4+ Reinicios 14,9% 18,7 56,1%

Datos para Febrero 2011.

Las tasas de eliminación para third-party cookies son incluso mayores que las tasas de

eliminación para cookies directas: un 43% de los usuarios de Internet de América Latina

limpiaron sus third-party cookies durante el mes. Los usuarios podrían ser más proclives a

remover selectivamente las third-party cookies, las que generalmente son reputadas como más

invasivas y menos útiles que las first-party cookies. Los “Eliminadores Seriales” compusieron

un incluso mayor porcentaje de aquellos que eliminaron sus third-party cookies: el cerca de

15% de los computadores donde cuatro o más reinicios de third-party cookies ocurrieron

representaron un 56% de todas las cookies, un promedio de 18,7 cookies por PC.

El resultante grado de sobreestimación de alcance variará con la frecuencia de exposición a la

campaña publicitaria y la duración de la misma. Mientras mayor la frecuencia, mayor será el

grado de sobreestimación; mientras más larga la campaña, mayor será la vulnerabilidad de la

sobreestimación.

Eliminación de Cookies por País

El análisis de los patrones de eliminación de cookies entre los países en la región, reveló

comportamientos de consumidor similares a lo largo de los mercados. El siguiente cuadro

proporciona datos de eliminación de cookies específicas para los mercados de Argentina,

Brasil, Chile, Colombia, México, Perú y Venezuela . A través de todos los mercados, cada

third-party cookie observada fue eliminada en 42-45% de los computadores, y en cada caso el


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número de cookies por computador fue de al menos 4. En términos de first-party cookies, las

tasas de eliminación fueron de más de 30% en cada caso y el número promedio de cookies por

computador fue generalmente entre 2 y 3. Argentina exhibió las tasas más altas de eliminación

de cookies para ambas, first y third party en 36% y 45% de los usuarios de Internet,

respectivamente. Los usuarios de Internet en Perú tuvieron el promedio mayor por computador

con 6,2 third-party cookies por computador y 2.9 first-party cookies.

Los Destacados del Mercado: Brasil y México

Brasil

El estudio encontró que 32% de la audiencia de Internet de Brasil limpió sus first-party cookies

durante el mes, mientras que las tasas de eliminación de third-party cookies fueron incluso más

altas con 43,3%. Debido a la alta tasa de eliminación de cookies, un sistema de medición

centrado en servidor que utiliza cookies como base para medir los visitantes del sitio,

típicamente sobreestimará el verdadero número de Visitantes Únicos en Brasil en un factor de

hasta 2,4 veces. De manera similar, el estudio encontró que un sistema de ad-server que utiliza

cookies para seguir el alcance y frecuencia de una campaña online, sobreestimará el alcance

en un factor de hasta 5,5 veces y subestimará la frecuencia en un mismo grado.

México

El estudio encontró que 31% de la audiencia de Internet de México limpió sus first-party cookies

durante Febrero 2011, mientras que la eliminación de third-party cookies tuvo una tasa mayor,

con cerca de 43%. En consecuencia, métodos de contabilizar basados en cookie típicamente

sobreestimarán el verdadero número de Visitantes Únicos en México por un factor de hasta 2,4

veces. De manera similar, el estudio encontró que un sistema de ad-server que utiliza cookies

para seguir el alcance y frecuencia de una campaña online sobreestimará el alcance por un

factor de hasta 4,8 veces y subestimará la frecuencia en el mismo grado.


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Third-Party First -Party

(sin Log-in o acceso de verificación)

País/Región*

N° de Reinicios de Cookies en

el Mes Computadores

(%)

N° Promedio de Cookies por Computador

Cookies (%)

Computadores (%)

N° Promedio de Cookies por Computador

Cookies (%)

América Latina

TODOS 100,0% 5,2 100,0% 100,0% 2,5 100,0%

1+ Reinicios 43,3% 8,4 71,1% 32,7% 4,6 60,4%

4+ Reinicios 14,9% 18,7 56,1% 6,4% 13,4 35,2%

Argentina

TODOS 100,0% 5,4 100,0% 100,0% 2,6 100,0%

1+ Reinicios 45,1% 8,5 72,5% 36,1% 4,4 61,7%

4+ Reinicios 17,2% 18,0 58,9% 7,9% 11,5 35,0%

Brasil

TODOS 100,0% 5,5 100,0% 100,0% 2,4 100,0%

1+ Reinicios 43,3% 8,8 71,1% 32,2% 4,1 56,9%

4+ Reinicios 15,4% 19,6 57,6% 5,9% 11,3 29,3%

Chile

TODOS 100,0% 4,4 100,0% 100,0% 2,0 100,0%

1+ Reinicios 43,0% 7,0 69,7% 29,5% 3,8 55,9%

4+ Reinicios 13,1% 16,6 51,4% 5,6% 9,6 27,4%

Colombia

TODOS 100,0% 4,7 100,0% 100,0% 2,5 100,0%

1+ Reinicios 45,1% 7,1 69,7% 35,4% 4,0 57,3%

4+ Reinicios 15,2% 15,7 53,0% 6,3% 11,1 28,6%

México

TODOS 100,0% 4,8 100,0% 100,0% 2,4 100,0%

1+ Reinicios 42,8% 8,1 73,0% 31,1% 4,5 59,3%

4+ Reinicios 15,1% 17,8 57,7% 6,5% 12,0 33,6%

Perú

TODOS 100,0% 6,2 100,0% 100,0% 2,9 100,0%

1+ Reinicios 44,6% 10,1 74,1% 34,4% 5,2 63,9%

4+ Reinicios 17,5% 20,8 61,8% 9,2% 12,9 42,9%

Venezuela

TODOS 100,0% 4,1 100,0% 100,0% 2,1 100,0%

1+ Reinicios 42,7% 6,6 71,1% 32,0% 3,9 60,2%

4+ Reinicios 13,1% 15,2 51,7% 4,1% 12,9 25,6%

*Datos son para Febrero 2011

Estudios Previos a la Eliminación de Cookies

Debería destacarse que estudios independientes previos también han encontrado altas tasas

de eliminación de cookies. Específicamente, Belden Associates (2004), Jupiter Research

(2005) y Nielsen/NetRatings (2005) observaron que al menos 30% y hasta un 47% de los

usuarios eliminando sus cookies en un mes. Un estudio más reciente de Forrester en los

Estados Unidos en 2008, concluyó que 50% de los usuarios de Internet eliminan sus cookies.

Los estudios Belden, Jupiter y Forrester se apoyaron en metodología de estudio de encuesta

mientras que el estudio Nielsen/NetRatings se basó en estudio de comportamiento:


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• http://www.poynter.org/column.asp?id=31&aid=64373

• http://www.jupitermedia.com/corporate/releases/05.03.14-newjupresearch.html

• http://publications.mediapost.com/index.cfm?fuseaction=Articles.san&s=28883&Nid=128

55&p=297686

• http://www.netratings.com/press.jsp?section=ne_press_releases&nav=1#

• http://www.forrester.com/rb/Research/crumbling_cookie/q/id/52132/t/2

Las conclusiones del estudio de Belden son particularmente relevantes para el actual estudio

de comScore:

• Los datos de archivos Log, con respecto a las contabilizaciones de visitantes únicos,

están errados.

• Los sitios que tienen lejos menos visitantes que lo reportado, pero con mucha mayor

frecuencia.

El Interactive Advertising Bureau (IAB) en Estados Unidos también publicó sus “Normas de

Medición de Alcance de Audiencia”, que destacan las falencias de la contabilización de

audiencia desde el lado del servidor. Las normas explícitamente señalan que la “contabilización

debería ocurrir en el lado del cliente, no en el lado del servidor, y que la contabilización debe

ocurrir lo más cercana posible a la entrega final del aviso al cliente”. El documento completo

puede ser obtenido en la siguiente ubicación: http://www.iab.net/audiencemeasurement

Resumen de Conclusiones

El estudio de comScore de tasas de eliminación de cookies en América Latina reveló las

siguientes conclusiones claves:

• Aproximadamente 33% de los usuarios de Internet eliminan sus first-party cookies en un

mes. Las tasas de eliminación de third-party cookies son incluso mayores que las tasas

de eliminación de cookies directas, con cerca de 43% de los usuarios de Internet

eliminando las third-party cookies en un mes.

• “Eliminadores Seriales de Cookies” tienen un profundo impacto en inflar los logs de

servidores de sitio porque representan un pequeño porcentaje de computadores, pero

una larga porción de cookies observadas, por ejemplo, el 6% de los computadores en

los cuales cuatro o más reinicios de first-party cookies ocurrieron, el número promedio

de cookies observadas fue 13,4 y esas cookies representaron un 35% de todas las

cookies observadas en el estudio, y el 14,9% de los computadores donde cuatro o más


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third-party cookies ocurrieron, representaron 56% de todas las cookies, un promedio de

18,7 cookies por PC.

• Debido a la alta tasa de eliminación de cookies, un sistema de medición centrado en

servidor que utiliza cookies para medir el tamaño de la base de visitantes a un sitio

típicamente sobreestimará el verdadero número de Visitantes Únicos en un factor de

hasta 2,5 veces.

• Asimismo, el estudio concluyó que un sistema de ad-server que usa cookies para seguir

el alcance y frecuencia de una campaña online sobreestimará el alcance en un factor de

hasta 5,2 veces y subestimará la frecuencia en el mismo grado.

Implicancias

Las implicancias de la eliminación de cookies llegan lejos, afectando las analíticas centradas en

servidor de sitio y de ad-server, y a la larga conllevando a inexactitudes para aquellos

escogiendo apoyarse únicamente en datos basados en servidor de Usuario Único/Browser para

números de audiencia semanal o mensual.

La eliminación de Cookie lleva a las siguientes inexactitudes en medición centrada en sitio

cuando los números de Usuario Único/Browser son usados como proxy para Visitantes Únicos

a un sitio web:

• Sobreestimación de contabilización de Visitante Únicos

• Subestimación de contabilización de visitantes repetidos

• Subestimación de tasas de conversión

La eliminación de cookies lleva a las siguientes inexactitudes en medición de ad-server cuando

los números de Usuario Único/Browser son usados como proxy para la contabilización de

receptores únicos de avisos:

• Sobreestimación de Alcance

• Subestimación de Frecuencia


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Solución de comScore

Una Métrica Mejorada de Visitante Único

La frecuente disparidad entre analíticas basadas en datos del servidor del sitio web y datos de

medición basada en panel, por largo tiempo ha sido el Talón de Aquiles de la medición de los

medios digitales. Debido a que las dos técnicas de medición tienen objetivos diferentes, ellas

emplean diferentes tecnologías de contabilización, las que comúnmente resultan en métricas

que difieren y que pueden causar confusión e incertidumbre entre medios y anunciantes.

Con la introducción de Unified Digital Measurement, comScore implementó una solución

mejorada para la medición de audiencia digital al unir metodologías de panel y servidor en una

aproximación que proporciona un enlace directo y reconciliación de datos entre las mediciones

de servidor y de panel. Este acercamiento combina medición de panel de 2 millones de

personas de comScore con datos censales en orden de incrementar la visibilidad del rango

completo de actividad que se lleva a cabo en el sitio web del medio.

Las compañías participantes colocan etiquetas (tags) para medición censal en su contenido y

avisos, los que generan llamadas que son registradas por los servidores de comScore cada vez

que se accede al ese contenido. Así, comScore tiene la capacidad de observar estas llamadas

dentro de su panel mundial y adicionalmente medir todas (ej. un censo) las llamadas directas al

servidor. Esta perspectiva única le permite a comScore validar que las llamadas a las etiquetas

censales son actividades de medición consistentes con las metodologías de estudio de

audiencia aceptadas por la industria.

Unified Digital Measurement se basa en una metodología centrada en panel consistente con las

Normas de Alcance de Audiencia de IAB emitidas en Estados Unidos en Diciembre 2008. La

incorporación de datos a nivel censal a la medición basada en panel de comScore requiere una

validación extensiva y reconciliación en orden a definir completamente un Visitante Único. Las

mediciones censales de tag son apropiadamente filtradas y validadas para remover tráfico no

humano, tráfico internacional (fuera del mercado), URLs no elegibles y luego procesadas a

través de la aplicación de metodología de page views y edición de Media Metrix (ej. dominios

no esenciales, removiendo toda incidencia o tags múltiples por página, etc.). Una vez que este

proceso de filtro se encuentra completo y un sitio está siendo medido bajo la metodología UDM,

El Impacto de la Eliminación de Cookies en Métricas

ambas, páginas vistas y visitantes únicos pueden ser

esencialmente la suma de los tags censales filtrados.

El cálculo de Visitantes Únicos UDM está

El Factor de Deflación de Cookie puede ser expresado como:

donde, α es uso total, β es frecuencia de visitas y

este factor de ajuste en la tasa de uso

la experiencia comScore reconciliando datos de los tags censales

Esta ecuación considera el hecho

por persona en ubicaciones de trabajo y hogar, múlti

factores de dependencia de b

otras consideraciones, que necesitan ser incluidas para

Es posible derivar empíricamente

la observación directa del panel comSc

las cookies censales y los datos centrados en el

persona proporcionado por la medición de personas, por otro,

deficiencias inherentes de la otra

basado en cookies con la medición centrada en panel

más exacta, confiable y robusta de la industria.

Como resultado, en el servicio Media Metrix

a los datos del servidor del sitio

realmente basado en persona

datos de panel.


y visitantes únicos pueden ser calculados. Las páginas vistas

la suma de los tags censales filtrados.

El cálculo de Visitantes Únicos UDM está más involucrado y puede ser conceptualizado como:

El Factor de Deflación de Cookie puede ser expresado como:

es frecuencia de visitas y µ es intensidad de uso. Los elementos en

este factor de ajuste en la tasa de uso, asumen formas funcionales de creciente complejidad en

reconciliando datos de los tags censales y la medición

a ecuación considera el hecho que hay máquinas múltiples por hogar, máquinas múltiples

en ubicaciones de trabajo y hogar, múltiples personas por máquina, y

browser y sistema operativo para la eliminación de cookies

que necesitan ser incluidas para el cálculo de Visitante

e derivar empíricamente valores para los diversos términos de esta ecuación mediante

la observación directa del panel comScore. La belleza de la técnica de medición UDM es que

las cookies censales y los datos centrados en el sitio, por un lado, y el detalle a nivel de

r la medición de personas, por otro, sirven para subsanar las

de la otra. De este modo, la integración de datos de servidor censal

medición centrada en panel, entrega la medición de Visitantes Únicos

más exacta, confiable y robusta de la industria.

Como resultado, en el servicio Media Metrix de comScore, el número de páginas corresponderá

del servidor del sitio web editados mientras que el número de visitantes será

realmente basado en personas y reflejará una integración de los datos del servidor y de los

en América Latina

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culados. Las páginas vistas UDM son

involucrado y puede ser conceptualizado como:

es intensidad de uso. Los elementos en

asumen formas funcionales de creciente complejidad en

medición de panel.

r, máquinas múltiples

ples personas por máquina, y que existen

la eliminación de cookies, entre

el cálculo de Visitantes Únicos.

valores para los diversos términos de esta ecuación mediante

edición UDM es que

sitio, por un lado, y el detalle a nivel de

n para subsanar las

gración de datos de servidor censal

entrega la medición de Visitantes Únicos

de comScore, el número de páginas corresponderá

web editados mientras que el número de visitantes será

y reflejará una integración de los datos del servidor y de los


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Finalmente, hay una medida para “Visitantes Únicos” que se basa en

personas y que puede ser aceptada por todas las par tes en la

medición de medios digitales.

LEVÁNTESE Y SEA CONTADO

Para aprovechar los beneficios de Unified Digital Measurement, visite el portal directo de

autoservicio de comScore y comience el proceso de implementación de tags hoy:

www.comscoredirect.com

Acerca de comScore, Inc.

comScore, Inc. (NASDAQ: SCOR) es líder mundial en medición del mundo digital y fuente

predilecta de información analítica para negocios digitales. comScore ayuda a sus clientes a

entender mejor, beneficiarse y obtener ganancias del panorama de marketing digital de rápida

evolución, al proporcionar datos, analíticas y soluciones de software on-demand para la

medición de avisos y audiencias online, planificación de medios, analíticas de sitios web,

efectividad de publicidad, copy-testing, redes sociales, búsquedas, video, móvil, cross-media,

e-commerce, y una amplia variedad de formas emergentes del comportamiento del consumidor

digital. Los servicios de comScore, los cuales ahora incluyen el conjunto de productos de sus

adquisiciones recientes, siendo estas Nedstat, Nexius XPlore, ARSGroup y Certifica, son

usadas por más de 1,600 clientes alrededor del mundo, incluyendo líderes mundiales tales

como AOL, Baidu, BBC, Best Buy, Carat, Deutsche Bank, ESPN, Facebook, France Telecom,

Financial Times, Fox, Microsoft, MediaCorp, Nestle, Starcom, Terra Networks, Universal

McCann, Verizon Services Group, ViaMichelin y Yahoo!. Para más información favor visite

www.comScore.com.

PARA MÁS INFORMACIÓN, FAVOR CONTACTAR A:

Jasna Seguic

comScore, Inc.

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+56 2 242 8160

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