Privacy Sandbox foi oficialmente encerrado pela Google — e isso levanta dúvidas sobre o futuro da publicidade online. O que causou a decisão e como anunciantes, desenvolvedores e publishers devem reagir?
O que é o Privacy Sandbox e por que importava
Privacy Sandbox foi uma iniciativa para reduzir o rastreamento por cookies no navegador. A ideia era proteger a privacidade sem destruir a publicidade online. O projeto propunha novas APIs que mantinham dados no próprio navegador.
Como funcionava
As APIs processavam informações localmente e devolviam resultados agregados. Em vez de identificar uma pessoa, o sistema mostrava tendências e grupos. Isso dificultava o rastreamento individual por anunciantes.
Principais objetivos
Proteger a privacidade dos usuários enquanto mantinha anúncios relevantes. Reduzir fraudes e limitar a exposição de dados pessoais. Oferecer métricas úteis sem compartilhar identificadores diretos.
Por que importava para anunciantes
Anunciantes precisam de sinais para medir campanhas e achar públicos. O Privacy Sandbox prometia métricas que não dependiam de cookies. Isso mudaria como as campanhas eram planejadas e otimizadas.
Por que importava para publishers
Publishers dependem da venda de espaço publicitário para gerar receita. Eles precisavam de formas confiáveis de medir audiência e vender inventário. Sem alternativas eficazes, a receita poderia cair bastante.
Impacto no ecossistema de ad tech
Ferramentas e plataformas teriam que se adaptar a menos dados diretos. Empresas pequenas poderiam perder vantagem frente a grandes plataformas. Havia também necessidade de novos padrões de medição e privacidade.
Limitações e preocupações
Críticos apontaram risco de concentração de poder em navegadores e grandes empresas. A adoção das APIs foi baixa em muitos casos, o que frustrou a proposta. Isso ajudou a criar dúvidas sobre a viabilidade do projeto.
As 10 APIs e tecnologias que foram interrompidas
Privacy Sandbox incluía várias APIs pensadas para reduzir o rastreamento por cookies. Essas tecnologias queriam proteger dados sem acabar com a publicidade online.
FLoC (Federated Learning of Cohorts)
O FLoC agrupava usuários por interesses, em vez de identificar alguém. O navegador criava os grupos localmente e compartilhava apenas o grupo.
FLEDGE
O FLEDGE permitia anúncios de remarketing sem cookies terceiros. Ele rodava leilões no navegador para escolher anúncios relevantes.
Topics
O Topics sugeria interesses semanais do usuário, calculados no navegador. Esses temas ajudavam anunciantes a segmentar sem perfis individuais.
Protected Audience API
A Protected Audience API visava proteger leilões de anúncios no navegador. Ela tentava permitir publicidade sem expor dados sensíveis.
Attribution Reporting / Conversion Measurement
Essas ferramentas mediam conversões sem enviar IDs pessoais. Elas ofereciam relatórios agregados para avaliar campanhas.
Shared Storage API
A Shared Storage dava um espaço local para dados de anúncio no navegador. Era uma alternativa ao armazenamento por cookies de terceiros.
Aggregatable Reporting
O Aggregatable Reporting somava dados de eventos em relatórios anônimos. Isso ajudava métricas sem revelar comportamento individual.
Trust Tokens
Trust Tokens eram uma forma de reduzir fraudes sem usar cookies. Eles provavam autenticidade do tráfego sem ligar ao usuário.
Event-Level Reporting
Essa tecnologia entregava relatos de eventos de anúncio em nível granular e privado. Ela buscava balancear precisão e proteção de dados.
Private State Tokens
Private State Tokens tentavam validar interações sem criar perfis permanentes. Eles eram uma opção para manter estados sem rastreamento clássico.
Por que o projeto foi cancelado: feedback e baixa adoção
Privacy Sandbox recebeu críticas de várias partes da indústria desde o início. Muitos anunciantes acharam as APIs complexas para implementar em escala. Publishers reclamaram que as métricas não eram claras ou confiáveis.
Feedback da indústria
Agências e plataformas alertaram sobre perda de precisão na mensuração. Testes mostraram variação grande entre resultados e contextos diferentes. Faltou consenso sobre padrões e como as novas APIs deveriam funcionar.
Baixa adoção
Várias empresas optaram por não migrar do modelo baseado em cookies. A complexidade técnica e o custo de adaptação foram decisivos para isso. Sem volume de uso, os testes não mostraram benefícios claros e rápidos.
Problemas técnicos e de confiança
Algumas APIs afetaram o desempenho do navegador em cenários reais. Preocupações com privacidade surgiram mesmo com dados sendo processados localmente. Muitos não confiaram que o modelo evitaria rastreamento individual eficazmente.
Pressão regulatória e alternativas
Reguladores e concorrentes apontaram risco de concentração de poder. Isso aumentou o escrutínio e freou a adoção por segurança jurídica. Soluções alternativas surgiram e muitas equipes preferiram esperar ou testar outras opções.
Contexto: cookies, recuos e mudanças na estratégia do Chrome
Cookies são pequenos arquivos que guardam dados sobre sua navegação na web. Os cookies de terceiros comparavam usuários entre sites para anúncios mais precisos.
Contexto do Chrome
Chrome anunciou mudanças por preocupações com privacidade e pressão regulatória global. A meta era eliminar cookies de terceiros sem quebrar o ecossistema de anúncios.
Recuos e prazos
Google adiou a remoção dos cookies várias vezes após críticas e testes extensos. Empresas pediram mais evidências e alternativas claras antes de migrar suas plataformas.
Mudança de estratégia
A estratégia mudou para priorizar APIs menores e focadas em autenticação e privacidade. Algumas tecnologias foram canceladas; outras receberam atenção por serem menos invasivas.
Reação da indústria
Anunciantes e publishers testaram soluções alternativas como identificação por servidor e modelos internos. ‘Walled gardens’ ficaram mais populares; são plataformas que concentram dados dentro delas.
Regulação e confiança
Reguladores questionaram mudanças que poderiam favorecer grandes empresas e reduzir competição. Isso levou a mais revisões públicas, transparência e exigência de provas antes de avançar.
Ferramentas mantidas (CHIPS, FedCM, Private State Tokens)
Privacy Sandbox manteve algumas ferramentas que pareciam mais práticas e menos invasivas. Essas APIs buscavam equilibrar privacidade, medição e autenticação de usuários.
CHIPS
CHIPS oferecia um espaço isolado no navegador para dados ligados a um domínio principal. Isso ajudava a manter estados entre sites relacionados sem expor identidades individuais.
FedCM
FedCM permitia login federado via navegador sem expor credenciais a terceiros diretamente. Isso dava a sites uma forma segura de autenticar usuários, com mais privacidade.
Private State Tokens
Private State Tokens ajudavam a validar interações sem criar perfis persistentes do usuário. Eles ajudavam a reduzir fraudes e permitir verificação sem rastreamento direto.
Vantagens práticas
Essas ferramentas mantinham sinais úteis para medir campanhas com menos dados pessoais. Também buscavam reduzir a dependência de cookies e algumas integrações complexas.
Limitações a considerar
Apesar disso, as ferramentas tinham limitações técnicas e requisitos de adoção. Sem uso amplo, elas não entregavam os benefícios esperados nem métricas consistentes.
Impacto para anunciantes, publishers e ecossistema de ad tech
Privacy Sandbox mudou regras e gerou impacto direto em anunciantes, publishers e ad tech.
Impacto para anunciantes
Muitos anunciantes perderam sinais de audiência e sofreram queda na precisão.
Campanhas precisaram de testes constantes e ajustes nas formas de medir resultados.
Ferramentas de automação e dados do servidor ganharam atenção para suprir lacunas.
Efeito para publishers
Sites viram incerteza sobre receita ao depender de anúncios programáticos menos previsíveis.
Publishers buscaram assinaturas, ofertas diretas e parcerias para diversificar renda.
Negociação de inventário passou a exigir mais transparência e métricas confiáveis.
Impacto no ecossistema de ad tech
Plataformas de ad tech redesenharam sistemas para operar com menos dados pessoais.
Empresas menores perderam vantagem frente a grandes plataformas integradas e centralizadas.
Novos padrões de medição e parcerias surgiram para substituir dependência em cookies.
Medição e atribuição
Atribuição tornou-se mais difícil sem identificadores persistentes como cookies de terceiros.
Surgiram métricas agregadas que não revelam indivíduos, mas permitem análises úteis.
Riscos e oportunidades
Houve risco de concentração de poder em navegadores e grandes provedores de dados.
Sistemas server-side (processamento no servidor) e identidades limpas ganharam espaço como alternativas.
Medidas práticas
Testes contínuos e experimentos ajudam a entender novas métricas e sinais disponíveis.
Dados primários e parcerias diretas com publishers ajudam a recuperar insights relevantes.
Próximos passos: como a indústria pode se adaptar e o que esperar da Google
Privacy Sandbox terminou, então o setor precisa definir novos caminhos com urgência.
Priorize dados primários
Colete e valorize dados primários diretamente dos seus clientes e dos usuários.
Esses dados ajudam a segmentar campanhas sem depender de cookies de terceiros.
Invista em medição privacy-first
Adote métricas agregadas que preservam anonimato e ainda mostram desempenho real da campanha.
Considere clean rooms para combinar dados sem expor identidades dos usuários.
Teste abordagens cookieless
Faça testes controlados com abordagens server-side e soluções de identidade limpa privada.
Mensure resultados com experimentos A/B, e compare o desempenho principalmente entre métodos.
Reforce parcerias com publishers
Negocie acordos diretos com publishers para garantir inventário e dados primários valiosos.
Modelos de parceria e assinaturas ajudam a reduzir a dependência de leilões públicos.
Automatize e ajuste campanhas
Use automação com metas de valor e sinais contextuais sempre que possível.
Mantenha ciclos curtos de teste para ajustar lances, criativos e segmentações rapidamente.
Acompanhe a Google e participe
Monitore anúncios e atualizações do Chrome para entender novas diretrizes públicas e técnicas.
Participe de testes públicos e dê feedback construtivo para influenciar decisões futuras.
Checklist rápido
- Mapear fontes de dados primários e pontos de coleta.
- Rodar experimentos A/B com abordagens cookieless.
- Estabelecer acordos diretos com publishers-chave.
- Implementar clean rooms para análises seguras.
- Revisar automações com metas centradas em valor.
Fonte: www.Adweek.com
