Smart Tracking: ¿por qué el cookie de 30 días + last click ya no es suficiente?
En marketing de performance, hay algo que importa por encima de todo: tomar buenas decisiones a partir de mediciones fiables. Sin embargo, en los últimos años el contexto tecnológico y legal ha cambiado profundamente. Comparar estadísticas basadas en un modelo “determinista con cookie de 30 días” con un enfoque moderno de múltiples señales suele equivaler a comparar dos realidades diferentes.
El objetivo de este artículo es explicar, de forma simple, por qué el tracking “cookie + last click” se ha vuelto incompleto y cómo el enfoque de Smart Tracking de Affilae permite recuperar una medición más consistente, sin “inflar” nunca la performance.
1) El verdadero tema: una pérdida estructural de medición
Durante mucho tiempo, el tracking fue relativamente lineal:
clic → cookie → conversión atribuida
Hoy, ese esquema se rompe con más frecuencia por restricciones que se han vuelto estructurales:
bloqueo de cookies y mecanismos anti-tracking (navegadores, CMP),
restricciones en iOS / Android,
adblockers que impiden el disparo de píxeles,
reglas de consentimiento (RGPD / CNIL) que reducen la cobertura observable,
pérdidas provocadas por configuraciones incorrectas o inconsistentes de UTM / Analytics.
Este punto es clave: cuando se rompe la cadena “clic → conversión”, la conversión puede seguir siendo real, pero queda huérfana desde el punto de vista de la atribución. Y esto no es solo un problema de reporting: puede provocar infraremuneración de editores/creadores y decisiones de presupuesto sesgadas.
Otro gran punto ciego: las conversiones in-app
Una parte creciente de los recorridos termina directamente dentro de aplicaciones móviles (e-commerce, retail, servicios), donde los cookies y píxeles web no son suficientes para conectar de forma fiable el clic inicial con la conversión. Sin un tracking in-app robusto, una parte de la performance se vuelve invisible… y por tanto potencialmente infra-atribuida e infra-remunerada.
Ejemplo concreto: en la app móvil de La Redoute, el tracking in-app representa más del 50%* de los ingresos generados por la influencia durante el periodo analizado (del 1 de abril al 30 de septiembre, inclusive). En otras palabras: si no mides bien el in-app, no mides bien la influencia.
* Periodo de análisis: del 1 de abril al 30 de septiembre (inclusive). Alcance: ingresos de influencia medidos dentro de la app móvil.
La respuesta de Affilae: Smart Tracking
La respuesta de Affilae a esta nueva realidad es el Smart Tracking. En términos prácticos, es un método de atribución multi-señal que reconcilia enfoques deterministas y probabilísticos para mantener una medición fiable en un entorno que se ha vuelto estructuralmente incompleto.
Prioriza las señales deterministas (Click ID, cookies 1st party, códigos/vouchers, identificadores transaccionales) y, cuando la relación clic → conversión no puede reconstruirse de forma determinista, utiliza un modelo dedicado para reconciliar la conversión con un clic inicial real. El objetivo es simple: producir una atribución más consistente y más representativa, para gestionar la performance —y la remuneración de los partners— con mayor precisión.
2) El Smart Tracking no “hace trampas”: repara un vínculo perdido
Cuando se introducen métodos probabilísticos o Machine Learning, suele aparecer una duda: “¿Esto infla mis resultados?”
Nuestra respuesta es simple: no.
El Smart Tracking no crea conversiones. Corrige una pérdida estructural de datos reconstruyendo el vínculo entre un clic real y una conversión real cuando el determinismo por sí solo ya no es suficiente.
En claro: no fabricamos performance. Evitamos que una parte de la performance real desaparezca de la medición.
3) El 100% de las conversiones atribuidas proviene de un clic inicial real
Este es el safeguard más importante:
Sin un clic inicial real, no hay atribución.
Cada conversión atribuida por Affilae está anclada a un clic trackeado (mediante identificadores de clic y señales trazables). El Smart Tracking interviene después únicamente para reconciliar ese clic con la conversión cuando obstáculos (consentimiento, fragmentación por dispositivo, bloqueos, etc.) impiden una coincidencia determinista directa.
Como consecuencia, el enfoque es más robusto y más justo para el ecosistema, especialmente para los partners de afiliación que no siempre son el “último clic”.
4) Cómo funciona el Smart Tracking (sin jerga)
El Smart Tracking unifica atribución determinista y probabilística con una lógica muy simple:
A) Deterministic-first: prioridad a las señales más fiables
Cuando es posible, la atribución se basa en señales de alta fiabilidad:
Click ID
cookies 1st party
códigos/vouchers
customer ID / identificadores transaccionales (cuando están disponibles y cumplen normativa)
Objetivo: maximizar una atribución cierta, trazable y estable.
B) Reconciliación ML multi-señal cuando el determinismo no es posible
Cuando la reconciliación determinista no puede conectar clic y conversión, un modelo dedicado reduce el punto ciego apoyándose en:
historial de sesión,
continuidad temporal y comportamental,
factores de engagement que mejoran la calidad de la atribución.
Clave: esto no es “a ojo”. Es una forma de hacer la medición más representativa en un entorno inevitablemente incompleto.
C) Quality score, anomalías y fraude: atribución ≠ sin control
Un tracking moderno debe incluir salvaguardas:
quality score (nivel de confianza / calidad del recorrido),
detección de anomalías,
señales anti-fraude y consistencia.
Porque una atribución “simple” puede parecer limpia… y aun así estar estructuralmente sesgada
5) Por qué tus cifras pueden diferir frente a otras soluciones de analítica?
Si una solución mide principalmente con cookie determinista de 30 días (a menudo combinado con last click), puede atribuir muy bien una parte de los recorridos… pero:
pierde mecánicamente los recorridos que salen de ese marco (multi-dispositivo, consentimiento, bloqueos de píxeles/cookies),
favorece los touchpoints de fin de recorrido, porque suelen ser los más visibles.
Affilae, mediante Smart Tracking, busca una medición más consistente y representativa, recuperando parte de las conversiones reales que se vuelven “inattribuibles” en un modelo old school, manteniendo la regla de oro: sin clic inicial, no hay atribución.
6) La forma correcta de comparar dos métodos de tracking
Comparar solo “el total atribuido” rara vez es pertinente. Para evaluar un modelo, hay que mirar:
Cobertura: ¿qué parte de las conversiones está vinculada a un clic?
Sesgo last click: ¿quién captura el final del recorrido y quién queda infravalorado?
Estabilidad: ¿se mantiene estable por dispositivo/OS/consentimiento?
Calidad: ¿qué salvaguardas existen contra anomalías y fraude?
Transparencia: reglas claras, niveles de confianza, auditabilidad.
Conclusión: el reto ya no es la simplicidad, es la fiabilidad
El “cookie 30 días + last click” tuvo su utilidad. Pero cada vez describe peor la realidad de los recorridos y las restricciones modernas.
El Smart Tracking es nuestra respuesta: atribución multi-señal, deterministic-first, reforzada por una reconciliación dedicada cuando es necesario, para una medición más justa, más estable y más representativa. Sin artificios. Sin crear conversiones. Con un principio simple: todo parte de un clic real.
