Dlaczego cookies się kończą: technologia, regulacje, oczekiwania użytkowników
Czym były cookies stron trzecich i dlaczego były tak ważne
Cookies stron trzecich przez lata były paliwem reklamy internetowej. To małe pliki zapisywane w przeglądarce, ustawiane nie przez odwiedzaną stronę, ale przez zewnętrzne domeny: sieci reklamowe, systemy analityczne, platformy retargetingowe.
Dzięki nim możliwe było śledzenie użytkownika między różnymi serwisami i budowanie profili: jakie strony odwiedza, co ogląda, w co klika, kiedy kupuje. Na tej podstawie działały najpopularniejsze formaty marketingu efektywnościowego: retargeting, lookalike, zaawansowana atrybucja cross‑device.
Dla reklamodawców oznaczało to wysoką skuteczność, dla wydawców – monetyzację ruchu, dla platform – ogromne zbiory danych o zachowaniach milionów ludzi. Dla użytkowników – często poczucie bycia śledzonym wszędzie i brak realnej kontroli.
Technologiczne uderzenie: przeglądarki i adblockery
Pierwszy cios w third‑party cookies przyszedł nie z regulacji, ale z przeglądarek. Safari wprowadziło ITP (Intelligent Tracking Prevention), Firefox – ETP (Enhanced Tracking Protection), a wiele mobilnych przeglądarek poszło tą samą drogą. Efekt: drastyczne skrócenie czasu życia ciasteczek i blokowanie ich w standardowej konfiguracji.
Do tego dochodzą adblockery i blokery skryptów. Coraz częściej są wbudowane w przeglądarki, a nie tylko instalowane jako wtyczki. Dla reklamodawców oznacza to dziury w ścieżkach użytkownika, spadającą widoczność reklam, problemy z mierzeniem konwersji.
Największy symboliczny ruch to zapowiadane wygaszenie cookies 3rd party w Chrome (Privacy Sandbox). Chrome ma dominujący udział w rynku, więc gdy ten krok stanie się w pełni faktem, era post-cookie stanie się stanem normalnym, a nie eksperymentem.
Regulacje: RODO, ePrivacy i decyzje organów
Prawne otoczenie tylko przyspieszyło proces. RODO wprowadziło jasne zasady: celowość przetwarzania, minimalizacja danych, ograniczenie czasowe, rozliczalność. Dyrektywa ePrivacy (i jej implementacje w krajach) dodały wymóg zgody na cookies niekonieczne technicznie.
Organy nadzorcze, w tym UODO i inne europejskie urzędy, zaczęły wydawać decyzje dotyczące narzędzi analitycznych, transferów danych do USA, banerów cookies stosujących dark patterns. W części krajów uznano, że standardowe wdrożenie popularnych narzędzi analitycznych może naruszać przepisy, jeśli dane trafiają poza EOG bez odpowiednich zabezpieczeń.
Dodaj do tego orzeczenia pokroju Schrems II, które podważyły prosty mechanizm transferów danych do USA, oraz rosnącą presję na przejrzystość mechanizmów profilowania. W efekcie wiele firm zaczęło odchodzić od agresywnego trackingu, nawet jeśli technicznie było to nadal możliwe.
Zmiana nastawienia użytkowników: od akceptacji do nieufności
Przez lata użytkownicy akceptowali śledzenie, bo zwyczajnie niewiele o nim wiedzieli. Dziś duża część osób rozumie, że reklama, którą widzi, wynika z ich aktywności w sieci i danych gromadzonych przez platformy.
Zmienia się też ton debaty publicznej: prywatność stała się tematem mainstreamowym, pojawia się presja na platformy, rosną ruchy pro‑privacy, zyskują przeglądarki i systemy stawiające na ochronę danych. Użytkownik oczekuje prostego wyboru: chcę, żebyś mnie śledził albo nie chcę – bez pułapek i zrozumiale.
Dla marketerów oznacza to przesunięcie z domyślnego trackingu „na bogato” do modelu, w którym dane są zdobywane świadomie, w zamian za realną wartość, a nie ukryte w długim regulaminie.
Konsekwencje dla marketerów, analityków, wydawców i e‑commerce
Dla marketerów performance kończy się czas taniego, precyzyjnego retargetingu z wykorzystaniem third‑party cookies. Kampanie będą bardziej oparte na danych własnych (first‑party) i sygnałach kontekstowych, a mniej na śledzeniu indywidualnego użytkownika w całej sieci.
Analitycy tracą możliwość odtworzenia pełnej ścieżki użytkownika. Coraz więcej danych w raportach to modele i estymacje, a nie surowe logi. Zmienia się też paradygmat: z analizy pojedynczych osób na analizę zdarzeń i grup zachowań.
Wydawcy muszą budować własne relacje z użytkownikami: loginy, newslettery, kluby, paywalle. Sprzedaż powierzchni tylko po third‑party danych traci rację bytu. E‑commerce, zwłaszcza mniejsze, musi przestawić się z kupowania ruchu i retargetingu na budowę lojalnej bazy i lepszą pracę z CRM oraz marketing automation.
Podstawy nowej ery: first‑party data, zero‑party data i identyfikatory
Typy danych: first‑party, zero‑party, second‑party, third‑party
Porządki w słowniku ułatwiają projektowanie strategii danych. Podstawowe kategorie wyglądają tak:
- First‑party data – dane zbierane bezpośrednio przez Twoją firmę w wyniku interakcji z Twoimi kanałami: strona, aplikacja, sklep stacjonarny, infolinia.
- Zero‑party data – informacje, które użytkownik świadomie i dobrowolnie podaje, najczęściej w odpowiedzi na pytanie: preferencje, zainteresowania, deklaracje.
- Second‑party data – w praktyce czyjeś first‑party data, którymi się z Tobą dzieli w ramach partnerstwa lub umowy (bez publicznego obrotu).
- Third‑party data – dane agregowane i sprzedawane przez zewnętrznych brokerów, niezwiązane bezpośrednio z relacją użytkownik–Twoja firma.
Era post-cookie premiuje first‑party i zero‑party data. To na nich buduje się nową analitykę, personalizację i targetowanie – przy zachowaniu wymogów prywatności i większej kontroli po stronie użytkownika.
Typowe źródła danych własnych w biznesie
Nawet małe firmy mają więcej first‑party data, niż im się wydaje. Trzeba je tylko uporządkować i świadomie wykorzystać. Najczęstsze źródła to:
- Systemy logowania – konta użytkowników w sklepie, panelu klienta, aplikacji SaaS.
- CRM i system sprzedaży – historia transakcji, leady, kontakt z handlowcami, reklamacje.
- Newsletter i e‑mail marketing – adresy e‑mail, status zgód, reakcje na kampanie, preferencje komunikacji.
- Aplikacja mobilna – zachowanie w aplikacji, funkcje najczęściej używane, historia zakupów in‑app.
- Offline – paragony z kasy fiskalnej, programy lojalnościowe, ankiety w punktach sprzedaży.
Kluczowe wyzwanie to integracja tych źródeł. Bez centralnego identyfikatora klienta trudno mówić o sensownym wykorzystaniu danych w reklamie i analityce. Rozwiązaniem jest Customer Data Platform (CDP) lub przynajmniej dobrze spięty CRM z narzędziami marketingowymi.
Identyfikacja użytkownika bez cookies 3rd party
W świecie po cookies identyfikacja użytkownika opiera się na innych mechanizmach niż globalne ID śledzące ruch w wielu domenach. Najczęściej wykorzystywane są:
- Loginy – użytkownik loguje się na Twojej stronie lub w aplikacji, dzięki czemu możesz przypisać działania do konta.
- Hashed e‑mail – zaszyfrowane, jednokierunkowo zakodowane adresy e‑mail używane jako identyfikator w systemach reklamowych (np. w uploadach list klientów).
- Identyfikatory urządzeń – w ograniczonym zakresie i z rosnącymi restrykcjami (np. ograniczenie dostępu do IDFA w ekosystemie Apple).
- Aliansy loginów – wspólne systemy logowania (np. logowanie kontem dużego portalu) używane przez kilka serwisów – choć ich skala jest zwykle ograniczona.
Te metody działają głównie w obrębie Twojego ekosystemu lub w konkretnych platformach (np. Facebook, Google, sieci reklamowe oparte o loginy). Nie zastąpią bezpośrednio third‑party cookies, ale pozwalają budować własny, trwały obraz relacji z klientem.
Mały sklep internetowy: przejście z retargetingu cookie na segmentację klientów
Przykład z praktyki: mały sklep z odzieżą działał latami w modelu: ruch z porównywarek i social, retargeting porzuconych koszyków i odwiedzonych produktów oparty na ciasteczkach 3rd party. Gdy część przeglądarek zaczęła blokować cookies, skuteczność kampanii spadła, a raporty zaczęły się rozjeżdżać.
W odpowiedzi właściciel sklepu skupił się na budowie bazy: zachęta do logowania (rabaty, szybkie zwroty), program lojalnościowy, zbieranie zgód e‑mail i SMS. Do tego prosty system marketing automation z segmentacją po: częstotliwości zakupów, średniej wartości koszyka, kategorii zainteresowań.
Retargeting w sieciach reklamowych został ograniczony, a główny nacisk położony na:
- kampanie do list klientów (Customer Match w Google, lookalike w Meta),
- personalizowane e‑maile i webpush do segmentów o wysokim potencjale,
- lepszą pracę z contentem i SEO, aby obniżyć koszt pozyskania ruchu.
Efekt: mniejsza zależność od third‑party cookies i platform, stabilniejsza sprzedaż oparta na własnej bazie, lepsze wykorzystanie budżetu, choć wymagało to więcej pracy nad danymi i komunikacją.
Ryzyka i ograniczenia strategii opartej na danych własnych
First‑party i zero‑party data mają przewagę, ale nie są pozbawione wad. Najważniejsze ograniczenia to:
- Skala bazy – małe firmy mają ograniczoną liczbę klientów i kontaktów, co wpływa na możliwości segmentacji i modelowania.
- Jakość danych – duplikaty, przestarzałe informacje, brak standardów nazewnictwa utrudniają wykorzystanie danych w reklamie i analityce.
- Zgody i cele – dane zebrane w jednym celu nie zawsze można wykorzystać w innym bez dodatkowej zgody.
- Organizacja – brak właściciela danych w firmie, silosy między marketingiem, sprzedażą, IT i prawem prowadzą do chaosu.
Bez porządku w CRM i jasnej strategii zarządzania danymi nawet najlepsze narzędzia reklamowe i analityczne nie pomogą, bo będą operować na błędnych lub niekompletnych informacjach.
Nowa analityka internetowa: od śledzenia użytkownika do modelowania zdarzeń
Zmiana paradygmatu: eventy zamiast sesji i user journey
Klasyczna analityka webowa (np. stara wersja Google Analytics) opierała się na sesjach i użytkownikach powiązanych z identyfikatorami cookie. W świecie z ograniczonymi cookies i rosnącą ochroną prywatności podejście to przestaje działać.
Narzędzia nowej generacji (GA4, Piwik PRO, Snowplow i inne) budują obraz zachowań wokół zdarzeń (eventów): kliknięć, wyświetleń, zakupów, logowań, odtworzeń wideo. Sesja jest tylko jednym z wymiarów, a nie podstawą modelu danych.
Zmiana ta ma kilka konsekwencji:
- łatwiej mierzyć zachowania cross‑platform (web + aplikacja),
- mniej zależności od pojedynczego identyfikatora użytkownika,
- większy nacisk na konfigurację kluczowych eventów biznesowych, a nie „śledzenie wszystkiego”.
Anonimizacja, brak identyfikatorów reklamowych i agregacja danych
Nowe standardy prywatności wymuszają techniczne ograniczenia w danych zbieranych przez analitykę. Typowe zmiany to:
- Anonimizacja IP – adres IP jest skracany lub usuwany, co utrudnia identyfikację konkretnej osoby lub dokładnej lokalizacji.
- Brak lub ograniczenie identyfikatorów reklamowych – np. w systemach Apple identyfikator IDFA dostępny jest tylko po wyrażeniu zgody przez użytkownika.
- Agregacja danych – raporty prezentują dane zgrupowane, a nie „surowe” rekordy na poziomie pojedynczego użytkownika.
- Krótsze okresy przechowywania – dane szczegółowe są dostępne tylko przez kilka miesięcy, a starsze pozostają w formie zagregowanej.
Realnie oznacza to utratę pełnej widoczności ścieżek użytkownika oraz ograniczenie możliwości manualnego budowania złożonych modeli atrybucji. W zamian dostajemy modele statystyczne, które próbują zrekonstruować brakujące elementy na poziomie grup.
Rola AI i modelowania danych w analityce marketingowej
Gdy nie można śledzić każdego kliknięcia i użytkownika w detalach, wchodzi modelowanie oparte na statystyce i AI. Zamiast wiedzieć, że konkretny użytkownik X kliknął w reklamę Y i po siedmiu dniach kupił produkt, system szacuje prawdopodobieństwo, że dana kampania przyczyniła się do konwersji.
Modelowanie konwersji, atrybucja oparta na danych (data‑driven attribution), estymacja ruchu z kanałów, w których część danych jest niedostępna – to standard w GA4 i innych narzędziach. Modele uczą się na fragmentach kompletnych danych i przenoszą wnioski na resztę.
To przesuwa rolę analityka. Zamiast ręcznie budować raporty ścieżek i liczyć konwersje last click, trzeba rozumieć, jak działa model, jakie ma założenia i gdzie się myli. Ważne staje się też łączenie danych z różnych źródeł: analityka web, CRM, dane o kosztach kampanii, dane offline.
Jak czytać raporty, gdy część danych jest modelowana
Praktyczne podejście do metryk w świecie danych częściowo modelowanych
Raporty z modelowaniem kuszą dokładnością do drugiego miejsca po przecinku, ale ich wiarygodność jest różna dla poszczególnych metryk. Sensowne podejście to podział na trzy kategorie:
- Metryki twarde – faktyczne transakcje, przychód z systemu sprzedaży, liczba przesłanych formularzy. Tu modelowanie zwykle nie ingeruje lub robi to minimalnie.
- Metryki mieszane – konwersje z częściowo brakującym źródłem / ścieżką, wizyty z kanałów o ograniczonym śledzeniu. Są częściowo mierzone, częściowo szacowane.
- Metryki miękkie – atrybucja między kanałami, udział poszczególnych kampanii w konwersjach, ścieżki wielokanałowe. W dużej mierze oparte na modelach.
Decyzje budżetowe lepiej opierać na miksie twardych metryk (czy sprzedaż rośnie) i trendach w metrykach miękkich, zamiast na absolutnych wartościach z jednego raportu atrybucji.
Porównywanie kanałów i kampanii przy niepełnych danych
Porównywanie kanałów „1:1” jest coraz mniej sensowne. Lepsze efekty daje praca na zmianie oraz testach kontrolowanych.
Przydatne praktyki to m.in.:
- Testy z grupą kontrolną – np. wyłączenie kampanii na części rynku i porównanie wyników z regionem, gdzie kampania działa.
- Analiza przyrostowa (incrementality) – patrzenie na to, co dzieje się, gdy dodajesz lub wycinasz konkretny kanał, zamiast rozkładania jednej konwersji na procenty.
- Konsekwentne okna czasowe – te same zakresy dat, te same okna atrybucji w raportach, aby ograniczyć „szum”.
Narzędzia z modelowaniem pomagają, ale bazą pozostaje prosty eksperyment: sprawdzić, co się stanie z wynikiem, gdy realnie zmienisz budżet.
Architektura danych pod nową analitykę
Coraz częściej standardem staje się własny magazyn danych (data warehouse) zamiast polegania wyłącznie na interfejsach narzędzi. Nawet w średniej firmie opłaca się spiąć w jednym miejscu:
- logi z analityki web / app,
- dane z CRM i systemu sprzedaży,
- koszty z systemów reklamowych,
- dane offline: call center, POS, eventy.
Taki układ pozwala budować własne modele atrybucji, raporty LTV, analizy kohort. Dla mniejszych firm alternatywą jest przynajmniej eksport danych z narzędzi do prostszej hurtowni (np. BigQuery, Snowflake) i proste dashboardy na Looker Studio / Power BI.
Reklama bez cookies: kluczowe filary nowego ekosystemu
Po ograniczeniu third‑party cookies reklamodawcy tracą możliwość masowego śledzenia użytkowników między witrynami. Ciężar przesuwa się z identyfikacji jednostki na pracę na kontekście, grupach i sygnałach agregowanych.
Fundamenty takiego podejścia to cztery filary: kontekst, kohorty, sygnały behawioralne i dane agregowane od wydawców oraz platform.
Targetowanie kontekstowe 2.0
Targetowanie kontekstowe nie polega już tylko na dopasowaniu słów kluczowych na stronie. Platformy analizują strukturę treści, ton, typ użytkownika odwiedzającego daną sekcję.
Rozszerzone możliwości obejmują m.in.:
- Mapy tematyczne – klasyfikacja treści do rozbudowanych kategorii (np. „oszczędzanie na emeryturę”, a nie tylko „finanse”).
- Sygnatury jakości – ocena widoczności reklam, ryzyka brand safety, stopnia zaangażowania ludzi w danym kontekście.
- Dynamiczne kreacje – dostosowanie przekazu do kategorii treści zamiast do danych o konkretnej osobie.
Dla reklamodawcy oznacza to konieczność lepszej pracy nad strukturą kampanii: grupy reklam budowane pod konteksty, a nie „ktoś, kto wszedł na moją stronę tydzień temu”.
Kohorty i segmenty zamiast użytkowników
Kohorty to grupy użytkowników o podobnych cechach lub zachowaniach, widziane zbiorczo, nie indywidualnie. Może to być np. „osoby, które regularnie czytają artykuły o kredytach hipotecznych” albo „użytkownicy aplikacji, którzy kupili w ostatnich trzech miesiącach”.
Systemy reklamowe i analityczne tworzą takie grupy na bazie:
- first‑party data reklamodawcy (listy klientów, segmenty z CRM),
- danych wydawców (zachowania w obrębie ich domen i aplikacji),
- sygnałów z urządzeń i systemów operacyjnych (tam, gdzie to dopuszczalne i za zgodą).
Reklamodawca definiuje typ osób, które chce pozyskać, a system dobiera kohorty z odpowiednim prawdopodobieństwem konwersji, nie ujawniając danych jednostkowych. To bardziej zbliżone do pracy z „audience’ami” niż z listą konkretnych ID.
Sygnały behawioralne i dane agregowane
W miejsce dokładnych historii przeglądania pojawia się zestaw streszczonych sygnałów. To dane o zasięgu i zachowaniu całych grup, przetworzone tak, by nie dało się odtworzyć pojedynczej osoby.
Przykładowe kategorie sygnałów:
- Zaangażowanie – czas spędzony w danym typie treści, liczba powrotów do sekcji tematycznej.
- Preferowane formaty – czy użytkownicy danej kohorty częściej reagują na wideo, karuzele, krótkie formy tekstowe.
- Okna czasowe reakcji – typowe pory dnia i dni tygodnia, w których dana grupa konwertuje.
Planowanie kampanii polega na doborze kombinacji: kontekst + kohorta + format + częstotliwość, a nie na gonieniu konkretnej osoby przez cały internet.
Budowa zasięgu na podstawie danych wydawców (publisher first‑party)
Silni wydawcy (portale, serwisy tematyczne, sieci VOD) budują własne bazy zalogowanych użytkowników. To ich first‑party data, do których reklamodawca nie ma bezpośredniego wglądu, ale może z nich korzystać w formie segmentów.
Typowe scenariusze współpracy:
- wybór gotowych segmentów (np. „entuzjaści motoryzacji premium”),
- tworzenie customowych segmentów na zlecenie (np. zestaw tematów i zachowań),
- dopasowanie list klientów reklamodawcy do bazy wydawcy (tzw. clean rooms, gdzie dane są łączone w sposób kontrolowany i zanonimizowany).
Dla marek oznacza to powrót do silniejszych relacji z wybranymi wydawcami, a nie tylko poleganie na otwartym programmatic opartym o cookies.
Rola automatyzacji i kampanii „black box”
Kampanie typu Performance Max, Advantage+ i podobne systemy to odpowiedź platform na brak pełnych danych o użytkownikach. Reklamodawca podaje cele, budżet, zasoby kreatywne, a algorytm decyduje, komu i gdzie wyświetlać reklamy.
Z perspektywy prywatności to korzystne: systemy operują na modelach i sygnałach zbiorczych. Z perspektywy marketera oznacza to mniejszą kontrolę nad detalem, większe znaczenie jakości danych wejściowych i dobrze zdefiniowanych celów (mikrokonwersje, wartości transakcji, marginesy).
Przykład z praktyki: firma B2B ograniczyła setki ręcznie zarządzanych kampanii do kilku zautomatyzowanych, ale zainwestowała w lepsze oznaczanie jakości leadów w CRM. Dopiero gdy sygnał o „dobrym leaddzie” zaczął wracać do systemu reklamowego, automatyzacja przestała przepalać budżet.
Rola AI w nowej reklamie i analityce: modelowanie, predykcje, automatyzacja
Modele predykcyjne oparte na danych własnych
W świecie ograniczonego śledzenia przewagę daje nie tyle sam dostęp do danych, ile umiejętność prognozowania. Modele predykcyjne na first‑party data pozwalają ocenić m.in.:
- prawdopodobieństwo zakupu lub rezygnacji (churn),
- przyszłą wartość klienta (LTV) w horyzoncie kilku miesięcy,
- szanse reaktywacji „uśpionych” kontaktów.
Takie modele można zbudować od prostych regresji po bardziej złożone algorytmy uczenia maszynowego. Kluczem jest jakość danych wejściowych oraz sensownie wybrane zmienne: częstotliwość kontaktu, historia zakupów, typ produktów, źródło pozyskania.
Optymalizacja budżetów i miksu kanałów przez AI
Systemy marketing mix modeling (MMM) i ich lżejsze wersje analizują wpływ kanałów na sprzedaż na poziomie zagregowanym. Nie potrzeba do tego ciasteczek, a jedynie stabilnych serii czasowych: wydatków i wyników.
Nowe narzędzia SaaS potrafią automatycznie:
- oszacować elastyczność sprzedaży względem zmian budżetu w kanale,
- podpowiedzieć optymalny rozkład wydatków na kolejny okres,
- uwzględnić czynniki zewnętrzne, jak sezonowość czy promocje offline.
W praktyce dział marketingu przestaje patrzeć tylko na CPA z jednego systemu reklamowego, a zaczyna zarządzać budżetem całościowo, korygując wskazania modeli o wiedzę rynkową i ograniczenia operacyjne.
Personalizacja treści bez naruszania prywatności
AI pozwala budować personalizację bardziej „kontekstową” niż „osobową”. Zamiast przechowywać profil Jana Kowalskiego, system rozpoznaje wzorce zachowań w aktualnej sesji i dopasowuje treść w locie.
Typowe zastosowania:
- rekomendacje produktów oparte na aktualnie oglądanych kategoriach i danych agregowanych innych użytkowników,
- dynamiczne strony główne, które zmieniają układ sekcji w zależności od sygnałów z sesji,
- automatyczne dobieranie wariantów kreacji w kampaniach display / social.
Taki styl personalizacji redukuje potrzebę długotrwałego przechowywania szczegółowych profili, a opiera się na krótkotrwałych sygnałach i modelach trenowanych na danych zanonimizowanych.
AI po stronie wydawcy: optymalizacja inventory i cen
Wydawcy używają algorytmów do zarządzania powierzchnią reklamową. Systemy przewidują, jakie konfiguracje formatu, placementu i częstotliwości dadzą najwyższą wartość przy zachowaniu parametrów viewability i brand safety.
W praktyce oznacza to:
- dynamiczne ustalanie cen floor price w aukcjach programmatic,
- inteligentne ograniczanie liczby reklam na stronie przy zachowaniu przychodów,
- priorytetyzację kampanii o wyższej wartości przewidywanej, nie tylko deklarowanej w stawce CPM.
Dla reklamodawcy efektem jest bardziej stabilna jakość emisji, ale też większa zmienność cen, szczególnie w atrakcyjnych kontekstach.
Systemy rekomendacyjne i content intelligence
AI w analityce to także narzędzia, które analizują treści: artykuły, wideo, podcasty. Na tej podstawie budowane są mapy powiązań tematycznych i profile konsumpcji mediów.
Takie systemy służą do:
- rekomendacji kolejnych materiałów użytkownikowi (co zwiększa zaangażowanie i powierzchnię reklamową),
- identyfikacji „dziur kontentowych”, gdzie jest popyt na dany temat, ale mało treści,
- planowania kampanii branded content dopasowanych do faktycznych zainteresowań odbiorców.
Reklama natywna i partnerstwa treściowe korzystają z tych analiz, często skuteczniej niż klasyczny display, bo opierają się na głębszym dopasowaniu do potrzeb odbiorcy.
Regulacje w tle: RODO, ePrivacy, decyzje organów nadzorczych
RODO jako rama dla pracy z danymi marketingowymi
RODO nie zakazuje marketingu ani analityki, ale jasno określa warunki przetwarzania danych osobowych. Dla praktyki reklamowej kluczowe są:
- podstawa prawna – zgoda, uzasadniony interes lub inna, jasno udokumentowana podstawa,
- minimalizacja danych – zbieranie tylko tych informacji, które są niezbędne do celu,
- ograniczenie celu – brak dowolnego „przepinania” danych na nowe zastosowania bez odpowiedniego uzasadnienia i często nowej zgody.
Konsekwencją jest konieczność projektowania procesów marketingowych razem z działem prawnym i inspektorem ochrony danych, a nie „po fakcie”.
ePrivacy i zgody na cookies / tracking
Przepisy ePrivacy (w Polsce implementowane m.in. w Prawie telekomunikacyjnym) regulują korzystanie z technologii przechowujących lub uzyskujących dostęp do informacji w urządzeniu użytkownika – czyli nie tylko cookies, lecz także localStorage czy fingerprinting.
W praktyce oznacza to, że:
- na wiele rodzajów śledzenia potrzebna jest uprzednia zgoda,
- banery cookie muszą rzeczywiście dawać wybór, a nie wymuszać akceptację,
- kategorie celów (np. analityka, marketing) powinny być jasno opisane.
Decyzje organów nadzorczych a praktyka marketingowa
Organy takie jak UODO, CNIL czy niemieccy regulatorzy od kilku lat precyzują w decyzjach, co jest dopuszczalne w reklamie i analityce. To często ważniejsze niż same ogólne przepisy.
Typowe wątki pojawiające się w decyzjach:
- brak ważnej zgody na cookies marketingowe lub analityczne,
- przekazywanie danych do podmiotów trzecich bez odpowiedniej podstawy,
- profilowanie „wysokiego ryzyka” bez oceny skutków (DPIA),
- zbyt długie przechowywanie identyfikatorów i logów.
W praktyce firmy reagują audytami tagowania, skracaniem retencji danych, zmianą konfiguracji narzędzi (np. wyłączenie funkcji reklamowych, włączenie IP anonymization, ograniczenie integracji zewnętrznych).
Transfery danych poza EOG i rola dostawców technologii
Po wyroku Schrems II temat transferów danych do USA i innych krajów wraca w kontekście każdego większego narzędzia marketingowego.
Przy wyborze dostawcy trzeba sprawdzić nie tylko funkcje, ale też:
- lokalizację serwerów i podwykonawców,
- stosowane mechanizmy transferu (np. standardowe klauzule umowne),
- możliwość ograniczenia przesyłania danych osobowych (np. anonimizacja IP, przetwarzanie po stronie przeglądarki).
Coraz częściej pojawia się model hybrydowy: dane surowe są przetwarzane lokalnie lub w europejskiej chmurze, a do zewnętrznych systemów trafiają jedynie zanonimizowane lub silnie zredukowane zbiory.
Ocena skutków dla ochrony danych (DPIA) w projektach marketingowych
Zaawansowane profilowanie, łączenie wielu źródeł danych czy wykorzystywanie AI do przewidywania zachowań może wymagać przeprowadzenia DPIA.
Kluczowe kroki takiej oceny to:
- opis procesów i przepływów danych (skąd, dokąd, w jakiej formie),
- identyfikacja ryzyk dla osób (np. nieuprawnione ujawnienie profilu zakupowego),
- dobór środków ograniczających ryzyko (pseudonimizacja, agregacja, ograniczenie dostępu, skrócenie retencji).
Dobrze przeprowadzona DPIA pomaga uporządkować architekturę danych marketingowych i często ujawnia zbędne integracje, które można po prostu odciąć.
Dokumentacja, rejestry i polityki a codzienna praca marketerów
Formalne dokumenty RODO często powstają w działach prawnych, ale to marketing generuje znaczną część przetwarzania.
W praktyce potrzebne są proste artefakty robocze:
- lista używanych narzędzi i celów (analityka, reklama, personalizacja),
- matryca: jakie dane, jaka podstawa prawna, jaki okres przechowywania,
- procedura wdrażania nowych narzędzi (checklista zgodności).
Dzięki temu nowe kampanie, integracje CDP czy testy A/B nie powstają „na skróty”, a kontroler danych jest w stanie wykazać zgodność w razie kontroli.
Samoregulacja branży i standardy techniczne
Poza twardym prawem rośnie znaczenie standardów branżowych: IAB TCF, specyfikacji dotyczących sygnałów zgody czy inicjatyw wokół privacy sandbox.
Dla firm korzystających z reklamy cyfrowej oznacza to konieczność:
- aktualizacji CMP (platform do zarządzania zgodami) do najnowszych wytycznych,
- weryfikacji, czy partnerzy technologiczni prawidłowo odczytują i respektują sygnały zgody,
- monitorowania zmian w specyfikacjach przeglądarek i SDK mobilnych.
Samoregulacja nie zastąpi przepisów, ale często wyprzedza je technicznie, co ułatwia późniejsze dostosowanie się do nowych wymogów prawnych.
Organizacja, kompetencje i procesy w erze prywatności
Współpraca marketingu, IT i działu prawnego
Rozdzielenie odpowiedzialności „marketing robi kampanie, IT stawia serwery, prawo pisze klauzule” przestaje działać przy złożonych ekosystemach danych.
W praktyce potrzebne są stałe fora robocze:
- przeglądy nowych narzędzi i integracji z udziałem trzech działów,
- wspólne decyzje o architekturze tagów, identyfikatorów i przepływów danych,
- krótkie „impact assessment” dla większych kampanii i projektów marketing automation.
Nawet prosty rytuał: 30-minutowe spotkanie przed wdrożeniem nowego narzędzia analitycznego, często oszczędza późniejszych kosztów i nerwów.
Nowe role: marketing techniczny, data governance, privacy by design
W zespołach pojawiają się stanowiska łączące kompetencje biznesowe i technologiczne.
Przykładowe role:
- marketing techniczny / marketing operations – odpowiada za konfigurację narzędzi, tagów, integracji,
- data steward / data owner – pilnuje jakości i spójności danych w określonym obszarze (np. dane klientów),
- specjalista ds. privacy / DPO z orientacją marketingową – tłumaczy wymagania prawne na praktyczne wytyczne dla kampanii.
Dzięki temu decyzje o tym, jakie eventy śledzić, jak je nazywać, gdzie przechowywać i jak długo, przestają być przypadkowe.
Projektowanie architektury danych marketingowych
Rozproszone skrypty, dziesiątki pixeli, niespójne nazwy zdarzeń – efekt lat chaotycznego rozwoju – stają się poważnym ryzykiem prawnym i technicznym.
Lepszym podejściem jest:
- centralny system zarządzania tagami (TMS) z kontrolą dostępu,
- zestandaryzowany słownik zdarzeń (event taxonomy) używany we wszystkich kanałach,
- jasne granice między danymi identyfikowalnymi a zagregowanymi.
Przykład: zamiast 15 różnych eventów „klik” od różnych zespołów, jedna wspólna definicja z parametrami typu typ_przycisku, lokalizacja, kampania.
Strategie retencji i anonimizacji danych
Zostawianie danych „na wszelki wypadek” było normą przy taniej pamięci masowej i braku presji regulacyjnej. Teraz staje się obciążeniem.
Praktyczne podejście obejmuje:
- ustalenie maksymalnych okresów przechowywania dla poszczególnych typów danych (logi, eventy, profile),
- automatyczne procesy anonimizacji lub pseudonimizacji po określonym czasie,
- oddzielenie kluczy identyfikujących od danych behawioralnych w różnych systemach.
Dzięki temu można wciąż trenować modele na bogatych danych zagregowanych, jednocześnie ograniczając liczbę miejsc, gdzie obecne są dane osobowe.
Edukacja zespołów i dostawców
Nawet najlepsze procedury nie zadziałają, jeśli osoby planujące kampanie nie rozumieją konsekwencji wyboru określonego narzędzia lub formy targetowania.
Skuteczna edukacja to m.in.:
- krótkie warsztaty dla marketerów o podstawach RODO i ePrivacy w praktyce,
- materiały „jak zrobić X zgodnie z prawem” (np. retargeting, lookalike, lead ads),
- wymogi wobec agencji i dostawców: opisy przepływów danych, DPIA po ich stronie, wsparcie w konfiguracji privacy-friendly.
To przesuwa rozmowę z poziomu „czy wolno?” na „jak zrobić to mądrzej, z mniejszą ilością danych i lepszym efektem”.
Praktyczne kierunki działania dla firm
Audyt obecnego ekosystemu danych i narzędzi
Przed wdrażaniem nowych rozwiązań potrzebny jest przegląd tego, co już działa (lub nie działa) na stronie, w aplikacji i w kampaniach.
Taki audyt zwykle obejmuje:
- inwentaryzację wszystkich skryptów, pixeli i SDK,
- sprawdzenie konfiguracji narzędzi analitycznych i reklamowych,
- porównanie stanu faktycznego z polityką prywatności i rejestrem czynności przetwarzania.
W wielu firmach już na tym etapie udaje się wyeliminować znaczną liczbę zbędnych integracji i „dzikich” skryptów dodanych ad hoc.
Wzmocnienie first‑party data i jakości zgód
Własne dane pozostają podstawą działań marketingowych, ale muszą być zebrane legalnie i świadomie.
Kluczowe działania:
- projektowanie formularzy i procesów logowania tak, by jasno rozdzielać cele (np. obsługa zamówienia vs. marketing),
- wdrożenie granularnych zgód i ich realne respektowanie w systemach,
- walidacja adresów e‑mail, numerów i innych danych już na etapie pozyskania, aby ograniczyć „szum” w bazie.
Przykład: e‑commerce, który zmienił checkbox „Zgadzam się na wszystko” na kilka prostych opcji, odnotował mniejszą liczbę zgód, ale znacznie lepsze wskaźniki zaangażowania i mniejszą liczbę reklamacji.
Przejście z mikrozarządzania kampaniami na projektowanie sygnałów
W świecie kampanii „black box” i modelowania zdarzeń główną dźwignią staje się to, jakie sygnały otrzymują systemy, a nie ręczne ustawienia setek wariantów.
Praktyczny zestaw działań:
- zdefiniowanie kluczowych zdarzeń (mikrokonwersji) istotnych biznesowo,
- spójne oznaczenie ich w całym ekosystemie (web, app, CRM),
- zbudowanie pętli zwrotnej: informacje o jakości leadów, wartości klienta, rezygnacjach wracają do systemów reklamowych.
Dzięki temu automatyzacja ma realne dane do optymalizacji, zamiast opierać się na prostych sygnałach typu „klik” czy „dodanie do koszyka”.
Testowanie alternatyw dla cookies: kontekst, modele, panele
Uzależnienie wyników od jednego źródła (np. cookies third‑party) jest ryzykowne i technicznie, i regulacyjnie.
Bezpieczniejszym podejściem jest portfel metod:
- silniejsze wykorzystanie kontekstu i segmentów wydawców,
- modelowanie atrybucji i skuteczności kampanii na danych zagregowanych,
- współpraca z panelami badawczymi i rozwiązaniami typu „kalibracja” wyników z kilku źródeł.
To przesuwa nacisk z „dokładnego śledzenia każdej osoby” na „wiarygodne oszacowanie efektu” na poziomie grup i kanałów.
Wybór i konfiguracja narzędzi z myślą o prywatności
Przy wyborze platform analitycznych, CDP czy systemów reklamowych kluczowe stają się opcje kontroli danych.
Warto sprawdzić, czy narzędzie umożliwia m.in.:
- przetwarzanie danych na własnej infrastrukturze lub w wybranej chmurze,
- elastyczne zarządzanie retencją i poziomem szczegółowości (sampling, agregacja),
- łatwą integrację z CMP i mechanizmem zgód.
Lepsza jest często prostsza platforma dobrze skonfigurowana pod względem prywatności niż „kombajn”, którego nie da się w pełni kontrolować.
Stopniowe wdrażanie AI z jasnymi ramami odpowiedzialności
AI w marketingu i analityce kusi obietnicą „magicznej optymalizacji”, ale bez nadzoru może pogłębiać błędy danych albo prowadzić do nieakceptowalnych form profilowania.
Rozsądna ścieżka wdrażania obejmuje:
- pilotaże na ograniczonym zakresie danych i kanałów,
- monitorowanie jakości predykcji i ich wpływu na decyzje (np. budżetowe),
- zdefiniowanie granic: jakich danych modele nie używają, jakich decyzji nie podejmują automatycznie.
To pozwala korzystać z przewag AI – lepszego modelowania, szybszych eksperymentów – bez rezygnacji z kontroli nad ryzykiem prawnym i reputacyjnym.
Najczęściej zadawane pytania (FAQ)
Co to są cookies stron trzecich i dlaczego znikają?
Cookies stron trzecich to pliki zapisywane w przeglądarce przez zewnętrzne domeny, np. sieci reklamowe czy narzędzia analityczne. Umożliwiają śledzenie użytkownika między różnymi stronami i budowę szczegółowych profili reklamowych.
Znikają z trzech głównych powodów: przeglądarki wprowadzają blokady (Safari, Firefox, a teraz Chrome z Privacy Sandbox), rosną ograniczenia wynikające z RODO i ePrivacy oraz zmienia się nastawienie użytkowników, którzy nie chcą być śledzeni bez realnej kontroli.
Jak brak cookies 3rd party wpłynie na reklamę internetową?
Reklama efektywnościowa oparta na retargetingu i precyzyjnym śledzeniu w wielu serwisach stanie się trudniejsza i droższa. Modele typu „gonienie” użytkownika po całej sieci będą miały dużo mniejszy zasięg i dokładność.
Na znaczeniu zyskają kampanie oparte na danych własnych (np. listy klientów, aktywność w sklepie), targetowanie kontekstowe (dopasowanie do treści strony) oraz większe wykorzystanie automatyzacji i modelowania po stronie platform reklamowych.
Jak prowadzić analitykę web bez cookies stron trzecich?
Podstawą stają się dane first‑party: zbierane bezpośrednio na Twojej stronie lub w aplikacji. W praktyce oznacza to poprawne wdrożenie analityki opartej na zdarzeniach (eventach), skrócenie czasu przechowywania danych i mniejszą szczegółowość profili pojedynczych osób.
Coraz więcej raportów będzie wynikiem modelowania (np. atrybucja oparta na statystyce) zamiast pełnego odtworzenia ścieżki użytkownika krok po kroku. Firmy, które połączą dane z różnych źródeł (www, CRM, aplikacja, offline) zyskują przewagę, nawet przy większych lukach w śledzeniu.
Czym różni się first‑party data od zero‑party data?
First‑party data to informacje zbierane automatycznie w wyniku interakcji z Twoimi kanałami: logowania, historia zakupów, kliknięcia na stronie, otwarcia newslettera. Użytkownik często nie podaje ich „ręcznie”, ale są zapisywane przez systemy.
Zero‑party data to dane, które użytkownik deklaruje świadomie, zwykle odpowiadając na konkretne pytania. Przykłady: zaznaczone preferencje w profilu, ankieta o zainteresowaniach, wybór częstotliwości wysyłki maili. W erze post‑cookie ten typ danych jest szczególnie cenny, bo jest dokładny i uzyskany wprost.
Jak mały sklep internetowy może zastąpić retargeting oparty na cookies?
Zamiast polegać głównie na retargetingu, sklep powinien budować własną bazę klientów i kontaktów. Pomagają w tym: zachęty do założenia konta, zapis na newsletter z realną korzyścią, prosty program lojalnościowy, dobrze ustawione kampanie e‑mail.
Dalszy krok to segmentacja klientów na podstawie first‑party data: częstotliwość zakupów, kategorie produktów, średnia wartość koszyka. Na tej bazie można uruchamiać automatyczne scenariusze (np. porzucony koszyk, reaktywacja nieaktywnych klientów) zamiast liczyć na banery „śledzące” użytkownika w innych serwisach.
Jakie identyfikatory mogą zastąpić cookies stron trzecich?
W praktyce stosuje się kilka rozwiązań, ale każde ma ograniczony zasięg. Najważniejsze to: loginy użytkowników w Twoim serwisie, hashowane adresy e‑mail używane w systemach reklamowych, identyfikatory urządzeń (coraz silniej ograniczane) oraz różnego typu aliansy loginów.
Te mechanizmy nie tworzą jednego globalnego ID działającego w całym internecie. Pozwalają jednak spójnie łączyć dane o tym samym kliencie w Twoim ekosystemie i skuteczniej korzystać z własnych list odbiorców w kampaniach na platformach reklamowych.
Jak pogodzić wykorzystanie danych z wymaganiami RODO i ePrivacy?
Podstawą jest jasne określenie celów przetwarzania danych, ograniczenie ich zakresu do tego, co naprawdę potrzebne, oraz czytelne informowanie użytkownika o tym, co się z jego danymi dzieje. Zgoda na cookies i marketing nie może być „wymuszona” ani ukryta w niejasnym banerze.
W praktyce firmy przechodzą na krótsze okresy przechowywania danych, dokładniej dokumentują procesy (rozliczalność) i selektywnie wybierają narzędzia analityczne oraz reklamowe, tak aby transfery poza EOG i integracje z zewnętrznymi platformami były zgodne z prawem.
Co warto zapamiętać
- Upadek cookies stron trzecich wynika z połączenia trzech sił: zmian technologicznych w przeglądarkach, regulacji (RODO, ePrivacy, Schrems II) oraz rosnącej świadomości i nieufności użytkowników wobec śledzenia.
- Blokowanie third‑party cookies przez Safari, Firefox, adblockery oraz zapowiadane wygaszenie ich w Chrome oznacza trwały koniec dotychczasowego modelu śledzenia użytkownika między serwisami.
- Regulatorzy wymuszają przejrzystość i ograniczanie zakresu danych: zgoda na cookies, kontrola transferów poza EOG, zakaz dark patterns i ryzyko uznania standardowych wdrożeń analityki za niezgodne z prawem.
- Użytkownicy oczekują prostego, binarnego wyboru co do śledzenia oraz realnej wartości w zamian za dane, co wypycha z rynku agresywny, „domyślny” tracking ukryty w regulaminach.
- Marketing efektywnościowy traci tani, masowy retargeting oparty na third‑party cookies i przesuwa się w stronę wykorzystania danych własnych, kontekstu oraz modelowania zamiast pełnego śledzenia jednostkowych ścieżek.
- Analityka przechodzi z poziomu pojedynczego użytkownika na analizę zdarzeń i grup zachowań; coraz większa część raportów to estymacje i modele, a nie pełne, surowe logi.
- Nowy standard to budowanie strategii wokół first‑party i zero‑party data oraz własnych identyfikatorów: loginy, newslettery, programy lojalnościowe i CRM stają się kluczowym aktywem wydawców i e‑commerce.
