Привет, коллеги! Сегодня поговорим о фундаментальном сдвиге в digital – cookieless будущем и как он меняет правила игры для компаний FMCG e-commerce. По сути, мы стоим на пороге эпохи, где традиционные методы трекинга пользователей через сторонние cookie становятся неэффективными и даже недопустимыми. Google уже отложил полное отключение third-party cookies до 2024-2025 годов (источник: [ссылка на источник о Phase-Out]), но это лишь вопрос времени. Игнорировать эту тенденцию – значит терять конкурентное преимущество.
Cookieless будущее – это переход к веб-среде, где отслеживание пользователей осуществляется без использования сторонних cookie. Почему это происходит? Всё просто: растущие опасения по поводу конфиденциальности данных и ужесточение регулирования (GDPR, CCPA) подталкивают браузеры и платформы к поиску альтернативных решений. Согласно исследованию IAB Europe, около 60% пользователей блокируют сторонние cookie в своих браузерах (данные на Q4 2023). Это означает, что традиционные методы таргетинга и атрибуции становятся всё менее точными.
Основные тренды сейчас – это фокус на first-party data (данные, собираемые непосредственно с вашего сайта), развитие моделирования конверсий в Google Analytics 4 (GA4) и переход к контекстной рекламе. По данным Statista, рынок first-party data вырастет до $358 млрд к 2027 году. Кроме того, всё больше внимания уделяется маркетингу согласия (consent marketing) – построению доверительных отношений с клиентами на основе прозрачности и уважения к их приватности. Нельзя забывать и о роли машинного обучения в cookieless аналитике для компенсации потери данных.
Ключевые слова: сайт,аналитика без cookies для fmcg,google analytics 4 и cookieless,контекстная реклама в cookieless среде,альтернативные идентификаторы для рекламы,first-party данные для fmcg ecommerce,маркетинг согласия (consent marketing),рост бренда в cookieless будущем.
Важно: Переход к cookieless миру требует комплексного подхода и переосмысления всей вашей digital-стратегии. Мы рассмотрим подробнее инструменты и методы адаптации в следующих разделах, фокусируясь на GA4 и Google Ads.
Cookieless будущее – это не просто технический апгрейд, а фундаментальная перестройка digital-экосистемы. По сути, речь идет об отказе от использования сторонних cookie для отслеживания пользователей в интернете. Third-party cookies долгое время были краеугольным камнем цифровой рекламы, позволяя таргетировать аудиторию и измерять эффективность кампаний. Однако, растущая обеспокоенность по поводу приватности данных (около 70% потребителей выражают беспокойство – данные Pew Research Center, 2024) вынуждает к поиску альтернатив.
Google планирует окончательно отказаться от поддержки сторонних cookie в Chrome к концу 2025 года ([ссылка на анонс Google]). Это означает, что привычные методы ретаргетинга и поведенческой рекламы станут неработоспособными. Браузеры Safari и Firefox уже заблокировали сторонние cookie по умолчанию, что создало прецедент.
Варианты развития событий:
- Privacy Sandbox (Google): Предлагает набор API для конфиденциального таргетинга и измерения рекламы.
- Unified ID 2.0 (The Trade Desk): Альтернативный идентификатор на основе хешированных email-адресов.
- First-Party Data Strategies: Сбор и использование собственных данных о клиентах.
Последствия для FMCG e-commerce: Уменьшение точности таргетинга, снижение эффективности ретаргетинга, необходимость переосмысления стратегий атрибуции.
Ключевые слова: cookieless будущее, third-party cookies, конфиденциальность данных, Privacy Sandbox, Unified ID 2.0, first-party data.
Статистика: По данным eMarketer, около 85% digital-маркетологов обеспокоены влиянием отказа от сторонних cookie на свои кампании (опрос 2024).
Итак, углубляемся в тренды. First-party data – фундамент будущего. Сбор через email-подписки (конверсия до 4%), программы лояльности (удержание +15%) и прямые взаимодействия на сайте становятся критичными. Второе – моделирование конверсий в GA4, использующее машинное обучение для заполнения пробелов данных. Google заявляет о точности моделирования до 98% в некоторых случаях (источник: документация GA4).
Контекстная реклама возвращается! Таргетинг по содержанию страницы, а не по поведению пользователя. По данным eMarketer, расходы на контекстную рекламу вырастут на 20% в 2024 году. Альтернативные идентификаторы, вроде Unified ID 2.0 (UID2), набирают популярность, но требуют согласия пользователей. Важно также развитие маркетинга согласия (consent marketing) – прозрачность и уважение к приватности формируют лояльность.
Ключевые слова: сайт,аналитика без cookies для fmcg,google analytics 4 и cookieless,контекстная реклама в cookieless среде,альтернативные идентификаторы для рекламы,first-party данные для fmcg ecommerce,маркетинг согласия (consent marketing).
Важно: Не забывайте о машинном обучении – оно поможет вам анализировать огромные объемы first-party данных и находить скрытые закономерности. И помните про атрибуцию в cookieless эпоху – традиционные модели сломаны, нужны data-driven атрибуции.
Итак, переходим к инструментам. Google Analytics 4 – это не просто апгрейд Universal Analytics, а принципиально новая платформа, разработанная с учетом требований cookieless будущего. GA4 делает акцент на event-based модели данных и использует машинное обучение для заполнения пробелов в данных, вызванных отсутствием cookie (как упоминалось ранее, Google внедряет predictive modeling). Это критически важно для компаний FMCG e-commerce.
Universal Analytics сильно зависела от cookie для идентификации пользователей и атрибуции конверсий. GA4 же использует комбинацию подходов: first-party cookies (если пользователь дал согласие), User ID, Google signals (агрегированные и анонимизированные данные от аккаунтов Google) и, самое главное – моделирование конверсий. По данным внутренних тестов Google, моделирование конверсий в GA4 позволяет восстановить до 70% данных о конверсиях, потерянных из-за блокировки cookie (источник: внутренние отчеты Google Marketing Platform). Кроме того, GA4 лучше интегрируется с другими продуктами Google, такими как Google Ads.
2.Настройка и использование моделирования конверсий в GA4
Моделирование конверсий в GA4 использует алгоритмы машинного обучения для прогнозирования конверсий на основе исторических данных. Доступны два основных типа:
- Конверсии, основанные на моделях атрибуции: GA4 предлагает различные модели атрибуции (Data-driven, Last Click, First Click и т.д.), которые можно использовать для распределения ценности конверсий между различными точками касания пользователя с вашим брендом.
- Моделирование данных: Этот тип моделирования используется для заполнения пробелов в данных о пользователях, которые отказались от отслеживания cookie или используют блокировщики рекламы.
Для эффективной настройки необходимо убедиться, что у вас достаточно данных (рекомендуется минимум 500 конверсий за месяц) и правильно настроены события электронной коммерции.
Ключевые слова: сайт,аналитика без cookies для fmcg,google analytics 4 и cookieless,моделирование конверсий в ga4,сбор данных без cookie для fmcg.
Важно: GA4 требует пересмотра подхода к аналитике. Вместо фокусировки на сессиях (как в Universal Analytics) необходимо концентрироваться на событиях и жизненном цикле пользователя. Начните внедрять GA4 уже сейчас, чтобы подготовиться к будущему без cookie!
2.1. Преимущества GA4 перед Universal Analytics в контексте конфиденциальности данных
Переход с Universal Analytics (UA) на Google Analytics 4 (GA4) – это не просто апгрейд, а принципиально новый подход к аналитике, разработанный с учетом ограничений, связанных с cookie-less будущим. UA сильно полагался на сторонние cookie для идентификации пользователей и атрибуции конверсий. GA4 же делает акцент на моделировании данных и использовании машинного обучения.
Ключевое преимущество – это фокус на событиях (event-based data model) вместо сессий (session-based). Это позволяет собирать более детализированную информацию о взаимодействии пользователей с вашим сайтом, даже если cookie недоступны. GA4 использует различные методы для заполнения пробелов в данных, вызванных отсутствием cookie, включая моделирование конверсий на основе исторических данных и машинного обучения.
Кроме того, GA4 предлагает более гибкие настройки конфиденциальности: анонимизация IP-адресов по умолчанию (в Европе) и возможность контролировать сбор данных в соответствии с требованиями GDPR и CCPA. Согласно данным Google, использование моделирования конверсий в GA4 позволяет восстановить до 70% потерянных данных о конверсиях.
Ключевые слова: google analytics 4 и cookieless,конфиденциальность данных и fmcg маркетинг,моделирование конверсий в ga4.
Важно: GA4 предлагает более продвинутые инструменты для защиты конфиденциальности пользователей и повышения точности аналитики в условиях cookie-less мира по сравнению с UA. Необходимо срочно переходить на эту систему!
2.2. Настройка и использование моделирования конверсий в GA4
Итак, моделирование конверсий в GA4 – это ваш спасательный круг в cookieless будущем! Когда данные о пользователях ограничены (из-за блокировки cookie или согласия), GA4 использует машинное обучение для прогнозирования конверсий, которые бы произошли, если бы трекинг был полным. Это критически важно для FMCG e-commerce, где точная атрибуция покупок – залог эффективных рекламных кампаний.
Как это работает? GA4 анализирует данные о пользователях, которые согласились на отслеживание, и строит модель, которая прогнозирует поведение тех, кто не дал согласия. Существуют два основных типа моделирования: моделирование конверсий на основе данных (data-driven attribution) и моделирование поведенческих данных (behavioral modeling). Первый тип использует исторические данные о конверсиях для прогнозирования будущих, а второй – анализирует поведение пользователей на сайте.
Настройка: В GA4 перейдите в “Конфигурация” -> “Моделирование данных”. Активируйте моделирование конверсий и выберите подходящий тип. Важно понимать, что точность моделирования зависит от объема имеющихся у вас first-party data. Google рекомендует иметь не менее 500 конверсий в месяц для получения достоверных результатов (источник: документация Google Analytics).
Ключевые слова: google analytics 4 и cookieless,моделирование конверсий в ga4,машинное обучение в cookieless аналитике.
Важно: Не воспринимайте моделируемые данные как абсолютную истину! Используйте их для получения общих представлений о трендах и улучшения таргетинга, но всегда проводите A/B-тестирование для подтверждения результатов. GA4 постоянно совершенствует алгоритмы моделирования, поэтому регулярно проверяйте актуальность данных.
Cookie-free стратегии для Google Ads в FMCG e-commerce
Итак, переходим к практическим шагам: как адаптировать ваши кампании в Google Ads к реальности без cookie? Основной вызов – потеря возможности точного таргетинга и ретаргетинга. Но выход есть! Необходимо сместить фокус на альтернативные решения, которые позволяют охватывать аудиторию эффективно, не нарушая её приватность. Ключевое: cookie-free стратегии должны быть построены вокруг данных, полученных с согласия пользователя.
3.1. Альтернативные идентификаторы для рекламы (Alternative Identifiers)
Какие варианты? Во-первых, это Google Privacy Sandbox – набор технологий, разрабатываемых Google для замены сторонних cookie. Включает в себя Topics API (интересы пользователя на основе истории браузера), FLoC (Federated Learning of Cohorts – группировка пользователей по интересам) и другие решения. Однако стоит помнить, что эффективность этих инструментов пока находится на стадии тестирования. Во-вторых, альтернативные идентификаторы для рекламы, такие как Unified ID 2.0 (UID2), но их внедрение требует согласия пользователя и интеграции с платформой. По данным AdExchanger, UID2 охватывает около 75% адресатов в США (данные на начало 2024 года).
Вместо традиционного ретаргетинга на основе cookie, используйте: Customer Match – загрузка списков email-адресов клиентов в Google Ads для создания аудиторий (требуется соблюдение правил конфиденциальности). Similar Audiences – поиск пользователей, похожих на ваших существующих клиентов. Контекстный таргетинг – показ рекламы на сайтах и страницах, релевантных вашему продукту или бренду. По данным Think with Google, контекстная реклама может увеличить узнаваемость бренда на 20% (данные за 2023 год). Важно использовать моделирование конверсий в GA4 для оценки эффективности кампаний и оптимизации ставок.
Ключевые слова: cookie-free стратегии для google ads,альтернативные идентификаторы для рекламы,ретаргетинг без cookies для ecommerce.
Важно: Не забывайте о тестировании различных подходов и постоянном мониторинге результатов. Cookieless мир – это динамичная среда, требующая гибкости и адаптации.
3.1. Альтернативные идентификаторы для рекламы (Alternative Identifiers)
Итак, third-party cookies уходят. Что взамен? На сцену выходят альтернативные идентификаторы для рекламы – решения, призванные заменить устаревшие методы трекинга. Рассмотрим основные варианты:
- Unified ID 2.0 (UID2): Email-based identifier, требующий согласия пользователя. Обещает охват до 70% от аудитории, ранее идентифицируемой через сторонние cookie (данные The Trade Desk).
- LiveRamp’s IdentityLink: Аналогичный UID2 подход, агрегирующий данные из различных источников.
- Google Privacy Sandbox (Topics API & FLEDGE): Предложения Google по контекстной рекламе и ремаркетингу без идентификации пользователей на уровне отдельных лиц.
- Deterministic Matching: Сопоставление данных на основе точных совпадений (например, email-адресов). Требует значительных усилий по интеграции с партнерами.
Важно понимать, что ни один из этих идентификаторов не является идеальной заменой cookie. Каждый имеет свои ограничения и требует тщательной оценки рисков и преимуществ. По данным eMarketer, только 25% маркетологов считают альтернативные ID достаточной заменой сторонним cookie (опрос Q3 2024).
Ключевые слова: сайт,альтернативные идентификаторы для рекламы,cookie-free стратегии для google ads,контекстная реклама в cookieless среде.
Рекомендация: Не делайте ставку на один единственный альтернативный ID. Экспериментируйте с разными подходами и оценивайте их эффективность на основе ваших собственных данных. Инвестируйте в first-party data – это ваш самый ценный актив в cookieless будущем!
3.2. Cookie-free стратегии таргетинга и ретаргетинга
Итак, как же осуществлять эффективный таргетинг и ретаргетинг в мире без cookie? Забудьте про привычные аудитории на основе поведения! На смену им приходят решения, основанные на first-party данных и новых технологиях. Первое – это моделирование конверсий в GA4 (источник: [ссылка на документацию Google о моделировании]), позволяющее восполнить пробелы в данных благодаря машинному обучению. Второе – акцент на контекстную рекламу, где объявления показываются релевантно контенту страницы.
Для ретаргетинга без cookies для ecommerce используйте списки клиентов, собранные через email-подписки и программы лояльности. Google предлагает альтернативные идентификаторы для рекламы (например, Privacy Sandbox), но их эффективность пока тестируется. Важно также активно использовать Customer Match в Google Ads – загружайте хешированные данные о клиентах (email, телефоны) для создания пользовательских аудиторий.
Ключевые слова: cookie-free стратегии для google ads,ретаргетинг без cookies для ecommerce,контекстная реклама в cookieless среде,альтернативные идентификаторы для рекламы.
Важно: По данным исследования Marketing Dive (2024), эффективность ретаргетинга на основе first-party данных на 15-20% выше по сравнению с традиционными методами. Тестируйте разные подходы и постоянно анализируйте результаты, чтобы найти оптимальную стратегию для вашего бизнеса. Не забывайте о важности получения явного согласия пользователей на обработку их данных!
First-Party Data как ключевой актив FMCG e-commerce
Приветствую! Сегодня разберем, почему first-party данные – это золото для FMCG e-commerce в эпоху cookieless. По сути, это информация, которую вы собираете напрямую от ваших клиентов на вашем сайте и через другие ваши каналы. Это ваш главный актив, когда сторонние cookie теряют актуальность. Согласно исследованиям Salesforce, компании с развитой стратегией работы с first-party данными демонстрируют рост лояльности клиентов на 25% (данные за 2024 год).
Существует множество способов сбора:
- Регистрация/Авторизация: Сбор демографических данных, предпочтений и истории покупок при создании аккаунта.
- Формы подписки на рассылку: Ценный источник email-адресов для дальнейшего маркетинга.
- Программы лояльности: Стимулируют клиентов делиться данными в обмен на бонусы и скидки.
- Опросы и анкеты: Позволяют получить информацию о потребностях и предпочтениях клиентов напрямую.
- Анализ поведения на сайте (GA4): Отслеживание просмотренных страниц, добавленных в корзину товаров и других действий пользователя.
Важно помнить о необходимости получения согласия пользователей перед сбором данных – маркетинг согласия (consent marketing).
Сбор данных – это только полдела. Важно правильно их организовать и использовать:
- Customer Data Platform (CDP): Централизованное хранилище всех ваших first-party данных.
- Сегментация аудитории: Разделение клиентов на группы по различным критериям для персонализированных кампаний.
- Персонализация контента и предложений: Отображение релевантного контента и продуктов каждому клиенту.
- Интеграция с рекламными платформами (Google Ads): Использование first-party данных для создания более эффективных аудиторий в контекстной рекламе.
По данным McKinsey, компании, использующие персонализированные маркетинговые кампании, увеличивают выручку на 10-15%.
Ключевые слова: first-party данные для fmcg ecommerce,сбор данных без cookie для fmcg,сайт,аналитика без cookies для fmcg.
Важно: Инвестируйте в инструменты и технологии, которые помогут вам эффективно управлять и активировать ваши first-party данные. Это залог успеха в cookieless будущем. Помните о важности защиты данных и соблюдения требований GDPR и CCPA!
4.1. Методы сбора First-Party данных
Итак, first-party данные – ваш новый золотой стандарт. Как их собирать? Вариантов масса! Email-подписки (с согласия пользователя, разумеется) – классика жанра, конверсия может достигать 2-5% от трафика сайта (источник: Litmus). Программы лояльности стимулируют пользователей делиться данными в обмен на бонусы. Согласно Bain & Company, участники программ лояльности тратят до 12% больше. Не забывайте про регистрацию аккаунтов – это позволяет собирать демографические данные и отслеживать поведение пользователя.
Кроме того, активно используйте опросы и анкеты (конверсия около 1-3%), предлагая скидки или бонусы за участие. Внедряйте формы обратной связи для сбора информации о потребностях клиентов. И, конечно, не пренебрегайте анализом поведения на сайте – какие страницы посещают пользователи, что ищут, какие товары добавляют в корзину (GA4 здесь ваш лучший друг!). Важно помнить про маркетинг согласия: собирайте данные только с явного разрешения пользователя.
Ключевые слова: first-party данные для fmcg ecommerce,сбор данных без cookie для fmcg,сайт.
Таблица методов сбора First-Party Data:
| Метод | Преимущества | Недостатки | Примерная конверсия |
|---|---|---|---|
| Email-подписки | Высокая ценность данных, прямой канал коммуникации | Низкая конверсия, необходимость в качественном контенте | 2-5% |
| Программы лояльности | Повышение LTV, сбор подробной информации о клиентах | Высокие затраты на разработку и поддержку | Увеличение трат до 12% |
Важно: Качество данных важнее количества. Сосредоточьтесь на сборе релевантной информации, которая поможет вам лучше понимать своих клиентов и персонализировать их опыт.
4.2. Управление и активация First-Party данных
Итак, вы собрали first-party данные – поздравляю! Но это только полдела. Ключевой момент – их эффективное управление и активация. Сегментация аудитории на основе собранных данных (демография, поведение на сайте, история покупок) позволит вам создавать персонализированные предложения и повышать конверсию. По данным McKinsey, компании с продвинутыми возможностями по управлению данными увеличивают свою прибыльность на 8-10%.
Для активации данных можно использовать несколько каналов:
- Google Ads: Загружайте списки клиентов (Customer Match) для таргетинга и создания look-alike аудиторий.
- Email маркетинг: Персонализированные рассылки на основе сегментов, собранных с вашего сайта. CTR таких писем в среднем выше на 14% (источник: Mailchimp).
- Ретаргетинг без cookies для ecommerce: Используйте IDFA (для мобильных приложений) или альтернативные идентификаторы (см. раздел 3.1).
Важно интегрировать ваши CRM-системы, платформы email-маркетинга и рекламные кабинеты с GA4 для создания единой системы управления данными. Рассмотрите использование CDP (Customer Data Platform) – специализированных решений для централизации и активации данных о клиентах.
Ключевые слова: first-party данные для fmcg ecommerce,управление и активация first-party данных,конфиденциальность данных и fmcg маркетинг.
Таблица: Каналы активации First-Party Data
| Канал | Метод | Преимущества |
|---|---|---|
| Google Ads | Customer Match, Look-alike Audiences | Высокая точность таргетинга |
| Email Marketing | Персонализированные рассылки | Повышение вовлеченности и конверсии |
| Ретаргетинг | IDFA, Альтернативные ID | Возврат пользователей на сайт |
Важно: Не забывайте о соблюдении правил конфиденциальности данных при использовании first-party data. Получайте явное согласие пользователей на сбор и использование их информации (маркетинг согласия).
Маркетинг согласия (Consent Marketing) и конфиденциальность данных
Приветствую! Сегодня поговорим о краеугольном камне успешной работы в cookieless будущем – маркетинге согласия и обеспечении конфиденциальности данных. Это уже не просто “хорошо бы”, а жёсткое требование регуляторов и, что важнее, потребителей. По данным исследования Pew Research Center, 79% американцев обеспокоены тем, как компании используют их данные (2023 год). Игнорировать это – прямой путь к потере доверия и штрафам.
GDPR (General Data Protection Regulation) в Европе и CCPA (California Consumer Privacy Act) в США – это лишь верхушка айсберга. В разных странах действуют свои законы о защите данных, требующие от компаний прозрачности в сборе и использовании информации о пользователях. Важно не просто соблюдать букву закона, но и демонстрировать уважение к приватности клиентов. Это включает в себя: чёткие и понятные политики конфиденциальности, получение явного согласия на сбор данных (opt-in), предоставление пользователям возможности контролировать свои данные (право на доступ, исправление, удаление). Несоблюдение может привести к штрафам до 4% от глобального оборота компании.
Маркетинг согласия – это не просто юридическая формальность, а возможность укрепить лояльность клиентов. Предлагайте пользователям ценность в обмен на их согласие (персонализированные предложения, эксклюзивный контент). Будьте прозрачны в отношении того, как вы используете данные и почему это важно для улучшения сервиса. Используйте CMP (Consent Management Platforms) – платформы управления согласиям – для упрощения процесса получения и отслеживания согласий. Согласно исследованию Deloitte, компании, демонстрирующие высокий уровень заботы о конфиденциальности данных, на 30% чаще получают лояльность клиентов.
Ключевые слова: конфиденциальность данных и fmcg маркетинг,маркетинг согласия (consent marketing),GDPR,CCPA,CMP,first-party данные для fmcg ecommerce.
Важно: Инвестируйте в обучение сотрудников по вопросам защиты данных и регулярно проводите аудит ваших процессов сбора и использования информации о пользователях. Помните, что доверие клиентов – это самый ценный актив в cookieless будущем.
Маркетинг согласия (Consent Marketing) и конфиденциальность данных
Приветствую! Сегодня поговорим о краеугольном камне успешной работы в cookieless будущем – маркетинге согласия и обеспечении конфиденциальности данных. Это уже не просто “хорошо бы”, а жёсткое требование регуляторов и, что важнее, потребителей. По данным исследования Pew Research Center, 79% американцев обеспокоены тем, как компании используют их данные (2023 год). Игнорировать это – прямой путь к потере доверия и штрафам.
5.1. Соответствие требованиям GDPR, CCPA и других регуляторов
GDPR (General Data Protection Regulation) в Европе и CCPA (California Consumer Privacy Act) в США – это лишь верхушка айсберга. В разных странах действуют свои законы о защите данных, требующие от компаний прозрачности в сборе и использовании информации о пользователях. Важно не просто соблюдать букву закона, но и демонстрировать уважение к приватности клиентов. Это включает в себя: чёткие и понятные политики конфиденциальности, получение явного согласия на сбор данных (opt-in), предоставление пользователям возможности контролировать свои данные (право на доступ, исправление, удаление). Несоблюдение может привести к штрафам до 4% от глобального оборота компании.
5.2. Построение доверительных отношений с клиентами через прозрачность и уважение к конфиденциальности
Маркетинг согласия – это не просто юридическая формальность, а возможность укрепить лояльность клиентов. Предлагайте пользователям ценность в обмен на их согласие (персонализированные предложения, эксклюзивный контент). Будьте прозрачны в отношении того, как вы используете данные и почему это важно для улучшения сервиса. Используйте CMP (Consent Management Platforms) – платформы управления согласиям – для упрощения процесса получения и отслеживания согласий. Согласно исследованию Deloitte, компании, демонстрирующие высокий уровень заботы о конфиденциальности данных, на 30% чаще получают лояльность клиентов.
Ключевые слова: конфиденциальность данных и fmcg маркетинг,маркетинг согласия (consent marketing),GDPR,CCPA,CMP,first-party данные для fmcg ecommerce.
Важно: Инвестируйте в обучение сотрудников по вопросам защиты данных и регулярно проводите аудит ваших процессов сбора и использования информации о пользователях. Помните, что доверие клиентов – это самый ценный актив в cookieless будущем.