Co właściwie się zmienia po 2025 roku – krótki obraz sytuacji
Decyzje przeglądarek: wspólny kierunek, różne tempo
Po 2025 roku kluczowe przeglądarki działają już według jednego scenariusza: third‑party cookies w praktyce znikają. Safari i Firefox ograniczały je od dawna, Chrome – jako ostatni duży gracz – domyka ten etap. Dla rynku reklamy to symboliczna data: kończy się era swobodnego śledzenia użytkowników między stronami za pomocą ciasteczek podmiotów trzecich.
Różnice między przeglądarkami pozostają, ale kierunek jest wspólny. Safari i Firefox dodatkowo agresywnie skracają życie nawet ciasteczek first‑party (np. 7 dni dla niektórych typów), Chrome z kolei promuje własne rozwiązania, jak Privacy Sandbox. Marketer nie może już zakładać, że „wszystko działa tak jak kiedyś w Chrome” – to, co dotąd było standardem, staje się zbiorem wyjątków i obejść.
Największa zmiana z perspektywy reklamy to fakt, że identyfikator użytkownika przestaje być stabilny i dostępny na każdym kroku. Nawet jeśli ktoś ma tę samą przeglądarkę, ten sam komputer i tę samą osobę przed ekranem – systemy reklamowe coraz rzadziej widzą to jako jedną, spójną „ścieżkę użytkownika”.
Presja regulacji i użytkowników: prywatność staje się standardem
Znikanie cookies third‑party to nie tylko decyzja Google czy Mozilli. To również efekt silnej presji regulatorów oraz rosnącej świadomości internautów. RODO/GDPR i projektowane od lat ePrivacy uderzają bezpośrednio w nieprzejrzyste śledzenie i wymuszają realne zgody. Do tego dochodzą wytyczne Europejskiej Rady Ochrony Danych, krajowych organów (np. UODO) i głośne sprawy sądowe.
Do głosu dochodzą także zwykli użytkownicy. Coraz więcej osób rozumie, że reklama „śledzi ich wszędzie” i zaczyna świadomie korzystać z ustawień prywatności, VPN czy blokad trackerów. Dla części to kwestia komfortu, dla innych – zasad. Efekt jest ten sam: mniej danych, więcej ograniczeń, mniejsze pole manewru dla klasycznego śledzenia użytkowników.
Zmienia się też atmosfera społeczna. Reklama, która bazuje na agresywnym retargetingu, jest coraz częściej odbierana jako naruszenie prywatności. Marki, które zignorują ten trend, narażają się nie tylko na ryzyko prawne, ale też na wizerunkowy „anty‑efekt”: użytkownik zapamięta je nie z powodu produktu, ale z powodu irytującego banera.
Co wypada z gry, a co działa nadal
Po 2025 roku najbardziej tracą rozwiązania, które opierały się na globalnym śledzeniu tego samego użytkownika między wieloma domenami – bez jego realnej zgody i świadomości. Mniej skuteczne stają się między innymi:
klasyczne remarketingi cross‑site oparte wyłącznie na third‑party cookies,
dokładne ścieżki użytkownika w analityce, łączące wiele sesji i urządzeń w jeden profil,
precyzyjne frequency capping (ograniczanie liczby emisji reklamy na użytkownika) na wielu serwisach jednocześnie,
niektóre modele lookalike oparte na danych podmiotów trzecich,
dokładne raporty cross‑device bez logowania użytkownika.
Wciąż można wykorzystywać first‑party data i śledzenie w ramach jednej domeny lub ekosystemu (np. zalogowany użytkownik w sklepie i aplikacji mobilnej), ale z większym naciskiem na zgody i transparentność. Dużo zyskuje też reklama kontekstowa 2.0, która dobiera przekaz do treści strony, tematu, tonu i sytuacji, a nie do konkretnego profilu osoby.
Nie wolno mylić dwóch porządków: technicznego (bloki w przeglądarkach, API, zmiany w tagach) i prawnego (RODO, ePrivacy, DMA). Technicznie da się obejść wiele ograniczeń; prawnie – nie zawsze wolno. Dobrą praktyką jest traktowanie technologii jako narzędzia, a prawa i etyki jako „ramy gry”, których nie opłaca się naginać.
Podstawy: jakie są rodzaje cookies i mechanizmów śledzenia
Ciasteczka first‑party i third‑party na prostych przykładach
Najprostsza intuicja jest taka: first‑party cookies to karteczki zapisane przez stronę, na której faktycznie jesteś, third‑party cookies – przez podmioty „wklejone” w tę stronę (reklamy, wtyczki, skrypty analityczne), które same nie są jej właścicielem.
Wyobraź sobie, że wchodzisz na sklep internetowy z butami. Sklep zapisuje ciasteczko first‑party z Twoim koszykiem – dzięki temu po przeładowaniu strony dalej widzisz wybrane produkty. Jednocześnie na tej samej stronie jest wpięty skrypt sieci reklamowej, który zapisuje ciasteczko third‑party, aby śledzić, że oglądałeś buty sportowe i później wyświetlać Ci reklamy tych butów na innych serwisach z tej sieci.
Kluczowa zmiana po 2025 roku dotyczy właśnie tego drugiego typu: third‑party cookies. Przeglądarki przestają je wysyłać lub radykalnie ograniczają ich działanie. Ciasteczka first‑party pozostają, ale pod większą obserwacją: jak długo żyją, do czego są używane, czy nie służą w praktyce do cross‑site tracking.
Inne techniki śledzenia poza cookies
Ciasteczka to tylko jeden z elementów układanki. Rynek reklamy i analityki od lat korzysta z różnych form identyfikacji użytkowników. Najczęstsze z nich to:
Fingerprinting – tworzenie „odcisku palca” urządzenia na podstawie kombinacji parametrów: rozdzielczość ekranu, czcionki, lista pluginów, wersja systemu, strefa czasowa, język itd. Nawet bez cookies da się w ten sposób odróżnić jedno urządzenie od drugiego. Regulacje i przeglądarki coraz mocniej tę technikę ograniczają.
Piksele śledzące – maleńkie, zwykle niewidoczne obrazki (1×1 px), które ładują się z serwera zewnętrznego. Gdy piksel się wczytuje, serwer loguje wizytę, a w tle może ustawić cookie, odczytać identyfikator lub wysłać dane zdarzenia.
Local storage / session storage – mechanizmy przeglądarki pozwalające zapisywać dane po stronie użytkownika podobnie jak ciasteczka, ale z innymi ograniczeniami technicznymi. Nie są automatycznie wysyłane w każdym żądaniu HTTP, ale da się na ich podstawie zbudować proste identyfikatory.
Identyfikatory mobilne (IDFA, GAID) – specjalne ID w systemach Android/iOS, wykorzystywane głównie w aplikacjach mobilnych do mierzenia kampanii i remarketingu. Po zmianach Apple (ATT) i rosnącej presji regulacyjnej ich dostępność jest coraz bardziej ograniczona.
ograniczana technicznie przez przeglądarki i systemy operacyjne,
przez część użytkowników blokowana dodatkowymi narzędziami (adblocki, blokery trackerów).
Jak śledzenie było wykorzystywane w reklamie i analityce
Tradycyjne mechanizmy śledzenia napędzały trzy kluczowe obszary marketingu cyfrowego:
1. Remarketing i personalizacja. Reklamy „przypominające się” użytkownikowi po wizycie w sklepie to klasyczny przykład wykorzystania cookies third‑party. Użytkownik odwiedza serwis A, a reklamy z tego serwisu śledzą go później na portalach B, C i D. W oparciu o te same mechanizmy budowano dynamiczne banery produktowe, rekomendacje „podobne produkty” i dopasowany content.
2. Lookalike i targetowanie oparte o segmenty. Platformy reklamowe tworzyły grupy podobnych użytkowników na bazie danych o zachowaniu i historii odwiedzanych stron. Następnie reklamodawca mógł kierować kampanie do osób „podobnych” do swoich najlepszych klientów, nawet jeśli nigdy nie odwiedziły jego strony.
3. Atrybucja i optymalizacja kampanii. Dzięki cookies można było śledzić pełną ścieżkę użytkownika: od pierwszego kliknięcia w reklamę display, przez wizytę z social media, wyszukiwanie w Google, aż po finalny zakup. Modele atrybucji przydzielały konwersjom „zasługi” różnych kanałów. Systemy takie jak Google Ads czy Facebook Ads automatycznie optymalizowały stawki i formaty w oparciu o dane o konwersjach przypisanych konkretnym kliknięciom.
Po 2025 roku wiele z tych zastosowań nie znika całkowicie, ale zmienia się ich źródło danych. Zamiast ciasteczek podmiotów trzecich rośnie rola danych własnych, logowania użytkownika, danych agregowanych i modelowanych, a także nowych interfejsów, jak API pomiaru konwersji w ramach Privacy Sandbox.
Nowe wymagania prawne i regulacyjne – co marketer musi rozumieć
RODO, ePrivacy i lokalne wytyczne – twardy fundament
RODO (GDPR) obowiązuje od 2018 roku, ale dopiero w połączeniu z ograniczeniami technicznymi przeglądarek jego wpływ na marketing staje się naprawdę widoczny. Dane o użytkownikach online – adres IP, identyfikatory w cookies, dane o zachowaniu – są traktowane jako dane osobowe lub przynajmniej jako dane podlegające rygorystycznym zasadom przetwarzania.
Do tego dochodzą prace nad rozporządzeniem ePrivacy, które ma doprecyzować zasady dotyczące komunikacji elektronicznej, ciasteczek i podobnych technologii. Choć proces legislacyjny jest długi, już dziś widać, że kierunek jest jeden: szersza definicja śledzenia i bardziej rygorystyczne wymagania co do zgód.
Europejska Rada Ochrony Danych (EROD) oraz krajowi regulatorzy (w Polsce UODO) wydają szczegółowe wytyczne, które przekładają ogólne zasady na praktykę. Dzięki temu wiadomo, że na przykład:
baner cookie musi dawać realny wybór (zgoda/odmowa) bez ukrywania opcji,
ciemne wzorce UI („dark patterns”) – np. przycisk „akceptuj” duży i kolorowy, a „odmów” szary i ukryty – są traktowane jako naruszenie zasad zgody,
„dalsze korzystanie ze strony oznacza zgodę” nie jest uznawane za poprawnie udzieloną zgodę na śledzenie.
Nowe wymagania wokół zgód na pliki cookie
W praktyce po 2025 roku baner cookies staje się jednym z najważniejszych „narzędzi” w arsenale marketera – i jednocześnie jednym z najbardziej ryzykownych. To od niego zależy, jaka część ruchu na stronie będzie dostępna do celów analitycznych, remarketingu czy personalizacji.
Typowe zmiany, z którymi trzeba się liczyć:
Domyślne wyłączenie śledzenia – wszelkie cookies i podobne technologie niebędące niezbędne technicznie muszą mieć wyłączony domyślny stan. Użytkownik musi je aktywnie włączyć.
Symetria wyboru – przyciski „akceptuję” i „odrzucam” muszą być równie widoczne i łatwo dostępne, bez wielu dodatkowych kliknięć.
Granularność zgód – użytkownik może akceptować różne kategorie (np. analityka, reklama, personalizacja) osobno. Nie można „przemycać” reklam pod pretekstem analityki.
Łatwe wycofanie zgody – w dowolnym momencie użytkownik powinien móc odwołać zgodę, np. z poziomu stałego widżetu czy linku w stopce.
Konsekwencją jest spadek liczby użytkowników, dla których dostępne są pełne dane śledzenia reklamowego. Dobrze zaprojektowane banery (prostym językiem, bez manipulacji, ale z jasnym wyjaśnieniem korzyści) są w stanie ograniczyć ten spadek, jednak nie da się wrócić do stanu „100% śledzenia”. Strategia reklamowa musi się pogodzić z tym, że część ruchu zawsze pozostanie poza radarem.
Digital Markets Act i regulacje platformowe
Digital Markets Act (DMA) to europejskie rozporządzenie, które ma ograniczyć dominację największych platform cyfrowych – tzw. gatekeeperów (Google, Meta, Amazon i kilku innych). Choć DMA nie dotyczy bezpośrednio ciasteczek, wpływa na to, jak te platformy mogą wykorzystywać swoje dane o użytkownikach.
Dla marketingu oznacza to m.in.:
większe ograniczenia w łączeniu danych z różnych usług jednego giganta (np. Google nie może dowolnie miksować danych z YouTube, Gmaila i wyszukiwarki bez zgody użytkownika),
konieczność zapewnienia opcji korzystania z usług bez personalizacji reklam (np. „płać danymi albo pieniędzmi” – dyskusyjny, ale realny kierunek),
lepszy dostęp do pewnych danych dla konkurencyjnych usług, co w teorii może zwiększyć konkurencję w obszarze narzędzi analitycznych i reklamowych.
Obok DMA pojawiają się inne, bardziej sektorowe regulacje i wyroki, które np. kwestionują transfer danych do USA na bazie standardowych klauzul umownych, albo nakładają wysokie kary za nieuprawnione wykorzystywanie danych do celów reklamowych. To nie są teoretyczne spory – to realne ograniczenia dla korzystania z wielu popularnych usług, jeśli firma nie zadba o odpowiednie umowy, podstawy prawne i konfigurację.
Konsekwencje naruszeń: czego realnie się obawiać
Kontrole, kary i ryzyka biznesowe
Regulatorów nie interesują już jedynie „wielcy gracze”. Po 2025 roku rośnie liczba kontroli w średnich i mniejszych firmach, a tematem numer jeden są właśnie ciasteczka, narzędzia analityczne i reklamy.
Najczęstsze zagrożenia to:
kary finansowe – za brak prawidłowej zgody, używanie narzędzi reklamowych w trybie „pełnego śledzenia” bez podstawy prawnej, przekazywanie danych poza UE bez odpowiednich zabezpieczeń,
nakazy ograniczenia lub wstrzymania przetwarzania – regulator może nakazać np. wyłączenie konkretnego narzędzia lub funkcji remarketingowych, co uderza bezpośrednio w wyniki kampanii,
roszczenia użytkowników – indywidualne lub zbiorowe pozwy za nielegalne przetwarzanie danych, w tym za zbyt agresywne profilowanie reklam,
strata zaufania – nagłośniona decyzja urzędu (nawet bez wysokiej kary) potrafi skutecznie odstraszyć klientów i partnerów.
Do naruszeń najczęściej dochodzi nie z powodu złej woli, ale z powodu chaosu organizacyjnego. Marketing instaluje kolejne skrypty, IT konfiguruje je „tak jak zawsze”, a dział prawny dowiaduje się o wszystkim na końcu – albo w ogóle. Po 2025 roku taki scenariusz jest po prostu zbyt ryzykowny.
Bezpieczniejszy model to wspólny „inventory” narzędzi – jedna, aktualna lista wszystkich pikseli, tagów i integracji na stronie oraz w aplikacjach. Każde nowe narzędzie musi mieć opis celu, podstawy prawnej, źródła danych i osób odpowiedzialnych. Dla wielu firm to nudna papierologia, ale dzięki temu przy pierwszej kontroli nie trzeba gorączkowo szukać, „co my w ogóle zbieramy”.
Koniec third‑party cookies w praktyce: co znika z narzędzi, raportów i kampanii
Odejście od cookies podmiotów trzecich jest czymś więcej niż techniczną zmianą w przeglądarce. To zmiana w tym, co w ogóle da się zobaczyć i zmierzyć po stronie reklamodawcy.
Jak zmieniają się możliwości targetowania
Do niedawna wystarczyło dodać kod remarketingowy na stronie, a kilka dni później w panelu reklamowym pojawiały się dokładne listy użytkowników, którzy:
odwiedzili stronę w ostatnich 30 dniach,
oglądali konkretne kategorie produktów,
porzucili koszyk na ostatnim kroku.
Po wyłączeniu third‑party cookies w przeglądarkach i przy ostrzejszych wymogach zgód, takie listy:
obejmują mniejszą część realnych użytkowników (tylko tych, którzy wyrazili zgodę i których przeglądarka jeszcze w ten sposób wspiera),
są krócej przechowywane, bo narzędzia i polityki firm skracają maksymalny czas życia identyfikatora,
częściej bazują na danych zagregowanych, a nie na dokładnych profilach pojedynczych osób.
Precyzyjny remarketing „1 do 1” zastępują szersze segmenty. Zamiast „użytkownicy, którzy dodali konkretny produkt X do koszyka”, częściej pojawiają się grupy typu „osoby zainteresowane daną kategorią” lub „odbiorcy o podobnych zachowaniach zakupowych”. Algorytmy platform próbują odgadnąć intencje użytkowników na podstawie wielu sygnałów, ale reklamodawca ma coraz mniej kontroli nad definicją tych grup.
Zmiany w raportach kampanii
Panel reklamowy sprzed kilku lat przypominał szczegółową kronikę: ilu użytkowników zobaczyło reklamę, kliknęło ją, wróciło drugi raz, jak poruszali się po stronie i kiedy w końcu dokonali zakupu. Po 2025 roku ta kronika coraz częściej zamienia się w statystyczne streszczenie.
W praktyce widać to w kilku miejscach:
mniej konwersji przypisanych „precyzyjnie” do konkretnych kliknięć – rośnie udział konwersji przypisywanych modelowo (szacunkowo),
wzrost liczby „nieznanych” lub „niezidentyfikowanych” źródeł w raportach analitycznych – część wizyt i zakupów nie daje się jednoznacznie powiązać z wcześniejszymi interakcjami,
różnice między systemami – Google Ads, Facebook Ads i narzędzia analityczne pokazują odmienne liczby konwersji, bo każdy z nich używa własnych metod modelowania i filtrów prywatności.
W raporcie analitycznym coraz częściej pojawia się dopisek „szacowane” przy niektórych metrykach. To nie błąd narzędzia, lecz efekt świadomego ograniczania śledzenia na poziomie przeglądarek i regulacji.
Co znika z codziennej pracy marketera
Z perspektywy osoby prowadzącej kampanie szczególnie odczuwalne jest:
ograniczenie cross‑device tracking – pełne ścieżki użytkownika między mobilnym a desktopem są rzadkością, jeśli nie ma logowania na konto; w raportach pojawiają się „urwane” trasy,
mniej dostępnych list remarketingowych – w niektórych branżach liczba użytkowników na liście spada tak bardzo, że nie da się ich wykorzystać w standardowych kampaniach,
utrata starych segmentów odbiorców zbudowanych na third‑party cookies – część narzędzi po prostu usuwa je z panelu, a ich odpowiedniki pojawiają się w zupełnie innym, bardziej zanonimizowanym formacie.
Pojawia się też nowy rodzaj pracy: zarządzanie lukami w danych. Zamiast zakładać, że widzimy „całą prawdę”, trzeba nauczyć się funkcjonować z częściowym obrazem i wykorzystywać metody statystyczne tam, gdzie kiedyś wystarczyło zliczanie kliknięć.
Źródło: Pexels | Autor: Oluwaseun Duncan
Alternatywy dla cookies: Privacy Sandbox, clean rooms i inne nowe klocki
Luka po third‑party cookies nie zostaje pusta. W ich miejsce pojawiają się nowe mechanizmy, projektowane z myślą o większej prywatności, ale też o tym, by reklama wciąż „działała”.
Privacy Sandbox – co to właściwie zmienia
Privacy Sandbox to pakiet rozwiązań rozwijany głównie przez Google i wprowadzany do przeglądarki Chrome. Zamiast śledzić każdego użytkownika osobno, przeglądarka ma udostępniać ograniczone, zanonimizowane informacje o zainteresowaniach i skuteczności reklam.
Najważniejsze elementy z perspektywy reklamy:
Topics API – przeglądarka przypisuje użytkownikowi ogólne tematy (np. „motoryzacja”, „podróże”) na podstawie odwiedzanych stron. Reklamodawca nie dostaje listy konkretnych stron, tylko informację o kilku kategoriach tematycznych, które mogą pomóc w wyborze reklamy.
Protected Audience API (następca FLEDGE) – mechanizm pozwalający tworzyć „grupy odbiorców” (audiences) do remarketingu bez wystawiania surowych list użytkowników do zewnętrznych serwerów. Aukcja reklam w dużej mierze odbywa się po stronie przeglądarki.
Attribution Reporting API – sposób na mierzenie konwersji bez przekazywania pełnych identyfikatorów użytkownika. Zamiast precyzyjnego „użytkownik X kliknął reklamę Y i dokonał zakupu Z”, reklamodawca dostaje raport w formie agregowanych lub zaszumionych danych.
W codziennej praktyce marketer rzadko będzie ręcznie „obsługiwać” te API. Zrobią to za niego platformy reklamowe i narzędzia analityczne. Zmiana polega jednak na tym, że:
precyzja na poziomie jednostkowego użytkownika jest mniejsza,
więcej dzieje się „w czarnej skrzynce” po stronie przeglądarki i platform,
narzędzia częściej pokazują dane zbiorcze, a nie indywidualne ścieżki.
Dobrą praktyką jest śledzenie, które systemy reklamowe deklarują wsparcie dla Privacy Sandbox i jakie mają tryby pracy w przeglądarkach blokujących tradycyjne cookies. To nowa kategoria pytań przy wyborze platformy mediowej.
Clean rooms danych – wspólna praca na danych bez ich „wymiany”
Data clean room to środowisko, w którym różne podmioty mogą porównywać i analizować swoje dane o użytkownikach, nie ujawniając sobie nawzajem surowych rekordów. Dane są szyfrowane, pseudonimizowane i przetwarzane według z góry ustalonych reguł, a na zewnątrz wypływają jedynie wyniki zagregowane.
Przykładowy scenariusz:
detalista ma bazę klientów kupujących w sklepach stacjonarnych i online,
platforma reklamowa ma dane o tym, kto widział i klikał reklamy,
w clean roomie oba zbiory są „dopasowywane” (np. po zanonimizowanych adresach e‑mail), aby ocenić, jak kampania wpływa na sprzedaż,
żadna ze stron nie dostaje listy konkretnych osób z danymi drugiej strony – widzi tylko wyniki typu: „osoby, które widziały kampanię, kupowały o X% częściej”.
Po 2025 roku clean roomy są coraz częściej elementem standardowej oferty największych platform (Google, Meta, Amazon), ale też niezależnych dostawców. Korzystanie z nich wymaga jednak:
dobrze uporządkowanych danych własnych (first‑party) – bez tego nie ma czego „dopasowywać”,
wsparcia technicznego lub analitycznego – narzędzia są złożone, a błędy w konfiguracji mogą wypaczyć wnioski,
jasnych uzasadnień prawnych – trzeba wiedzieć, na jakiej podstawie łączy się dane z partnerem i jakie informacje wychodzą na zewnątrz.
Dzięki clean roomom można wrócić do analizy efektu reklamy na sprzedaż offline czy w różnych kanałach, ale bez pełnej identyfikacji użytkownika. To rodzaj kompromisu między skutecznością a prywatnością.
Inne mechanizmy zastępujące klasyczne śledzenie
Poza Privacy Sandbox i clean roomami rośnie znaczenie kilku innych rozwiązań.
Serwer‑side tracking – część danych o zdarzeniach (np. kliknięcia, konwersje) jest wysyłana nie z przeglądarki użytkownika, ale z serwera właściciela strony. Dzięki temu łatwiej kontrolować, co dokładnie trafia do zewnętrznych platform, oraz ograniczać zależność od blokad przeglądarek. To jednak nie „magiczny sposób” na ominięcie zgód – nadal trzeba mieć podstawę prawną.
Konwersje oparte na zdarzeniach offline – firmy częściej przesyłają do systemów reklamowych informację o transakcjach z CRM lub systemu sprzedażowego, powiązanych z kampaniami poprzez zanonimizowane identyfikatory (np. hashowane e‑maile). Śledzenie „po kliknięciu” w przeglądarce ustępuje miejsca powiązaniom na poziomie konta klienta.
API pomiaru konwersji od platform – przykładem są rozwiązania typu Conversion API, które pozwalają na wysyłanie zdarzeń konwersji bezpośrednio z serwera reklamodawcy do platformy reklamowej, minimalizując udział cookies przeglądarki.
Te narzędzia składają się w nowy ekosystem, w którym mniej polega się na „śledzeniu przeglądarki”, a bardziej na integracji systemów po stronie serwera i danych biznesowych.
Rola danych własnych (first‑party) – budowanie fundamentu na lata
W świecie po 2025 roku dane własne przestają być „miłym dodatkiem”, a stają się głównym paliwem marketingu. Chodzi o informacje zbierane bezpośrednio przez firmę od jej klientów i użytkowników, za ich wiedzą i – w razie potrzeby – zgodą.
Co zalicza się do danych first‑party
Pod tym pojęciem kryje się więcej niż tylko adresy e‑mail z newslettera. Typowe kategorie to m.in.:
dane transakcyjne – historia zakupów, wartości koszyków, częstotliwość zamówień, zwroty,
dane behawioralne na stronie i w aplikacji (zebrane zgodnie z wymogami prawnymi) – przeglądane kategorie, dodawanie do koszyka, użyte filtry,
dane deklaratywne – informacje podawane dobrowolnie w ankietach, formularzach preferencji, profilach konta,
dane z obsługi klienta – powody kontaktu, zgłaszane problemy, informacje z programów lojalnościowych.
Te dane są znacznie stabilniejsze niż identyfikatory z cookies czy zewnętrzne profile reklamowe. Można je uporządkować, wzbogacać i wykorzystywać w wielu kanałach: e‑mail, SMS, powiadomienia push, reklamy kierowane na listy klientów (tzw. customer match), personalizacje na stronie.
Jak zbierać dane własne w zgodzie z nowymi zasadami
Zbieranie danych first‑party wymaga innego podejścia niż „wrzucenie piksela”. Kluczem jest wymiana wartości – użytkownik musi widzieć sens podawania informacji i zgadzania się na ich wykorzystanie.
Najczęściej działają proste, uczciwe propozycje:
programy lojalnościowe, które realnie dają korzyści (rabaty, wcześniejszy dostęp do promocji, dodatkowe usługi),
spersonalizowane rekomendacje produktów lub treści, gdy użytkownik zgodzi się na analizę swoich zachowań,
Projektowanie doświadczeń tak, by wspierały zbieranie danych
Dane first‑party nie „same się zbiorą”. Trzeba tak zaplanować ścieżki użytkownika, żeby naturalnie prowadziły do podania informacji i wyrażenia zgód.
Pomaga w tym kilka prostych zasad:
rozsądne stopniowanie próśb o dane – zamiast wymagać od razu pełnego profilu, można zacząć od e‑maila, a dopiero później poprosić o preferencje czy dane demograficzne,
mikro‑korzyści za mikro‑dane – użytkownik podaje jedną informację i od razu widzi rezultat (np. lepsze rekomendacje, zapisanie listy życzeń, dopasowanie oferty),
jasne komunikaty o celu – „pokażemy Ci więcej takich produktów” działa lepiej niż ogólniki o „udoskonaleniu usług”,
możliwość kontroli i edycji – panel preferencji, łatwe wycofanie zgody, podgląd tego, co jest zapisane.
Dobrym sprawdzianem jest pytanie: czy użytkownik, patrząc na formularz lub baner zgód, potrafi w dwóch zdaniach powiedzieć, co zyska i co się później stanie z jego danymi.
Infrastruktura pod dane własne: od arkusza do CDP
Samo zebranie danych to połowa sukcesu. Druga to ich uporządkowanie tak, by dało się je wykorzystać w różnych kanałach.
Ścieżka rozwoju zwykle wygląda podobnie:
etap „arkusza” – dane rozproszone po CRM, systemie sklepu, narzędziu do e‑maili; ręczne eksporty i importy,
etap integracji – budowa podstawowych połączeń (API) między głównymi systemami, pierwsze wspólne identyfikatory klientów,
Customer Data Platform (CDP) lub podobne rozwiązanie – jedno miejsce, w którym łączą się dane z wielu źródeł, można tworzyć segmenty i wysyłać je do narzędzi reklamowych,
Nie każda firma potrzebuje od razu zaawansowanego CDP. Czasem wystarczy dobrze spięty CRM i analityka internetowa, ale z wyraźną decyzją: który system jest „źródłem prawdy” o kliencie.
Łączenie danych first‑party z nowymi narzędziami reklamowymi
Dane własne nabierają większej wartości, gdy zaczynają „pracować” poza jednym kanałem. W praktyce oznacza to zasilanie nimi platform mediowych.
Najczęstsze zastosowania to:
listy klientów w systemach reklamowych – przesyłanie zanonimizowanych e‑maili lub telefonów, aby kierować reklamy do obecnych klientów (np. cross‑sell, utrzymanie) lub wykluczać ich z kampanii pozyskaniowych,
lookalike / podobni odbiorcy na bazie najlepszych klientów – nawet jeśli same mechanizmy tworzenia podobnych grup się zmieniają, zasada pozostaje: im lepiej zdefiniowana lista wejściowa, tym lepsza grupa podobnych,
personalizacja treści na stronie – ten sam użytkownik widzi inne elementy oferty, bo system rozpoznaje go po zalogowaniu lub identyfikatorze z aplikacji.
Połączenie: „dobre dane first‑party + nowe API pomiaru + clean roomy” pozwala uruchamiać kampanie, które nie opierają się na śledzeniu każdego kliknięcia, a mimo to są precyzyjnie kierowane i sensownie mierzone.
Reklama bez „śledzenia” użytkownika: kontekst, sygnały i modelowanie
Reklama cyfrowa nie znika wtedy, gdy znika śledzenie jednostkowych użytkowników. Zmienia się jednak to, na czym opiera się jej skuteczność. Zamiast „wiem, że to ta sama osoba, która…”, pojawia się „wiem, że to taki typ sytuacji lub odbiorcy, w której taka reklama działa”.
Kontekst powraca do łask
Kontekstowe kierowanie reklamy polega na dopasowaniu jej do treści strony lub aplikacji, a nie do historii konkretnej osoby. Paradoksalnie to powrót do starszych metod, ale w znacznie bardziej zaawansowanej technologicznie wersji.
Dzisiejsze systemy potrafią nie tylko sprawdzić słowa kluczowe na stronie, lecz także zrozumieć jej tematykę, ton i „intencję” treści. Algorytmy analizują całe artykuły, strukturę serwisu, a nawet rodzaj zaangażowania użytkowników.
W praktyce oznacza to np. że:
reklama sprzętu sportowego pojawia się przy treściach o stylu życia i aktywności fizycznej, a nie tylko na stronach z recenzjami butów do biegania,
marka finansowa może unikać emisji przy treściach o kryzysach czy aferach gospodarczych, nawet jeśli słowa „finanse” czy „kredyt” się tam pojawiają.
Kontekst nie jest już „planem B”, gdy brakuje danych o użytkowniku. Staje się jednym z głównych filarów strategii mediowej.
Sygnały zamiast pełnych profili
W miejsce szczegółowych profili użytkowników wchodzą różnego rodzaju sygnały. To fragmentaryczne informacje, które same w sobie niewiele mówią, ale w połączeniu z kontekstem i modelem statystycznym pozwalają na całkiem rozsądne przewidywania.
Do typowych sygnałów należą m.in.:
urządzenie i system (np. typ telefonu, przeglądarka),
lokalizacja przybliżona (miasto, region, nie dokładny adres),
pora dnia i dzień tygodnia,
typ połączenia (Wi‑Fi vs sieć komórkowa),
anonimowe dane historyczne o skuteczności reklam w podobnych sytuacjach.
Platformy reklamowe układają z tych elementów „obraz sytuacji”, w której wyświetlana jest reklama, i na tej podstawie decydują, którą kreację pokazać i za ile licytować.
Modelowanie zachowań – od prognozowania do atrybucji
Modelowanie to nic innego jak próba uzupełnienia brakujących danych na podstawie tych, które są dostępne. Zamiast śledzić każdą osobę, buduje się prawdopodobieństwa – np. że użytkownik, który zobaczył kilka reklam w danym okresie, z określonym prawdopodobieństwem dokonał zakupu.
Najczęstsze zastosowania modelowania w reklamie po 2025 roku to:
modelowane konwersje – system „domyśla się”, ile konwersji prawdopodobnie pochodzi z danego źródła ruchu, nawet jeśli nie ma pełnego łańcucha kliknień,
modelowanie zasięgu – oszacowanie, ilu unikalnych użytkowników zobaczyło kampanię w różnych kanałach, mimo że nie da się ich jednoznacznie policzyć,
modelowanie wartości klienta – przewidywanie, którzy klienci mają najwyższy potencjał długoterminowy, aby inaczej licytować za ich dotarcie.
Dla marketera oznacza to zmianę mentalną: mniej polegania na „twardej liczbie kliknięć”, więcej na trendach, porównaniach scenariuszy i ocenie, czy model zachowuje się logicznie w czasie.
Strategie kreatywne dostosowane do świata bez retargetingu
Skoro trudniej „gonić” użytkownika tą samą kreacją przez pół internetu, rośnie znaczenie jakości pierwszego kontaktu. Pierwsze zetknięcie z reklamą musi zrobić większą część pracy.
Sprzyjają temu takie podejścia, jak:
bardziej informacyjne kreacje górnego lejka – zamiast zakładać, że szczegóły pokaże retargeting, już w pierwszym komunikacie trzeba w klarowny sposób przedstawić, co marka oferuje,
jasne wezwania do działania „tu i teraz” – zapis na newsletter, dodanie produktu do listy życzeń, pobranie aplikacji; jeśli użytkownik coś zrobi od razu, przechodzi do świata danych first‑party,
spójność między kanałami – gdy dziś nie można łączyć wszystkich ścieżek, to wizualna i językowa spójność pomaga zbudować rozpoznawalność tam, gdzie nie sięga technologia.
W efekcie kampanie bardziej przypominają starannie zaplanowane sekwencje komunikatów niż zbiór niezależnych testów kreacji kierowanych do wąskich segmentów retargetingowych.
Nowe podejście do mierzenia skuteczności: atrybucja, analityka i raportowanie
Wraz ze zmianami w cookies i śledzeniu zmienia się też filozofia mierzenia efektów. Zamiast polować na „jedyną prawdziwą liczbę konwersji z kampanii”, marketer pracuje na kilku źródłach prawdy jednocześnie i uczy się z nimi żyć.
Koniec dokładnych ścieżek – co to oznacza dla atrybucji
Klasyczne raporty atrybucji pokazywały, że użytkownik zobaczył reklamę, kliknął w innej kampanii, wrócił z newslettera i dopiero wtedy kupił. Po 2025 roku te ścieżki są coraz częściej niepełne lub zanonimizowane.
W praktyce prowadzi to do kilku zmian:
odejście od zbyt skomplikowanych modeli atrybucji – jeśli dane są dziurawe, rozbudowane modele przypisywania zasług między kanałami dają złudzenie precyzji, ale niekoniecznie lepsze decyzje,
wzrost roli prostszych podejść – porównania przed/po, testy A/B na poziomie kampanii czy regionów, analiza przyrostowa (incrementality),
mocniejsze oparcie się na danych zagregowanych – zamiast śledzić każdy krok osoby, analizuje się zachowania grup i zmiany na poziomie całej kohorty.
Coraz częściej stosuje się zasadę: model atrybucji ma być wystarczająco dobry, by wspierać decyzje o budżecie, a nie idealny matematycznie.
Analityka internetowa w trybie „privacy‑by‑design”
Narzędzia analityczne również przechodzą ewolucję: mniej danych osobowych, więcej agregacji, krótsze okresy przechowywania i rozbudowane opcje anonimizacji.
Nowy standard obejmuje m.in.:
tryby pomiaru bez identyfikatorów użytkownika – analityka oparta tylko na sesjach i zdarzeniach, bez próby rozpoznawania osoby między wizytami,
próbkowanie i agregację – nie wszystkie zdarzenia muszą być zapisywane w 100%, część może być estymowana na bazie próby,
silną integrację z systemami zgód – narzędzie automatycznie ogranicza zbieranie danych, jeśli użytkownik odmówił określonych kategorii cookies.
Dla zespołów marketingowych to sygnał, że trzeba rozumieć podstawy statystyki i ograniczeń narzędzi, zamiast przyjmować każdy wykres jako „dokładny obraz rzeczywistości”.
Raportowanie dla zarządu w świecie niepewnych danych
Zmiana jakości danych przekłada się również na to, jak raportuje się efekty kampanii w organizacji. Zamiast tabel pełnych dokładnych liczb, częściej pojawiają się przedziały, marginesy błędu i scenariusze.
Przydatne stają się zwłaszcza trzy typy wskaźników:
trendowe – czy kluczowe metryki (przychód, liczba leadów, koszt pozyskania) idą w dobrą stronę w dłuższym okresie,
porównawcze – jak kampania A wypada wobec kampanii B przy zbliżonym budżecie i warunkach,
strategiczne – udział kanałów w całym miksie, zmiany w strukturze przychodu, wzrost bazy danych first‑party.
Rola marketera coraz częściej przypomina rolę analityka biznesowego, który nie tylko „podaje liczby”, ale też tłumaczy, skąd biorą się różnice między modelami i co one oznaczają dla decyzji o budżecie.
Eksperymenty i testy jako nowy „kompas”
Gdy brakuje pełnego obrazu ścieżek użytkownika, rośnie znaczenie dobrze zaprojektowanych eksperymentów. Zamiast polegać wyłącznie na narzędziach atrybucji, częściej stosuje się testy na poziomie kampanii, regionów czy grup użytkowników.
Przykładowe podejścia eksperymentalne:
testy geograficzne – uruchomienie kampanii tylko w wybranych miastach lub regionach i porównanie wyników sprzedaży z obszarami kontrolnymi,
holdouty – celowe niewyświetlanie kampanii części losowej grupy użytkowników, aby zmierzyć różnicę w zachowaniu między nimi a grupą docelową,
testy kreatywne i ofertowe – A/B testy kreacji czy konstrukcji oferty, które nie wymagają idealnego śledzenia międzykanałowego, a dają jasne wnioski dla tworzenia kolejnych kampanii.
Tego typu eksperymenty stają się stałym elementem planu mediowego, a nie jednorazową ciekawostką. To one zastępują dawną iluzję absolutnej precyzji raportów opartych na third‑party cookies.
Najczęściej zadawane pytania (FAQ)
Co dokładnie zmienia się z cookies po 2025 roku?
Po 2025 roku third‑party cookies, czyli ciasteczka podmiotów trzecich, w praktyce znikają z głównych przeglądarek. Safari i Firefox już je mocno ograniczyły, a Chrome – jako ostatni duży gracz – domyka ten etap i przestaje je domyślnie wspierać. Oznacza to koniec swobodnego śledzenia użytkownika między wieloma stronami w oparciu o jeden globalny identyfikator.
First‑party cookies, ustawiane przez odwiedzaną stronę, nadal działają, ale są krócej przechowywane i dokładniej „przesłuchiwane” przez przeglądarki. Nie można ich już bezrefleksyjnie wykorzystywać do śledzenia między domenami ani do agresywnego profilowania bez jasnej zgody użytkownika.
Czym się różnią cookies first‑party od third‑party na przykładzie?
First‑party cookies zapisuje domena, na której faktycznie jesteś. Przykład: wchodzisz do sklepu internetowego, dodajesz produkt do koszyka, a po odświeżeniu strony koszyk jest nadal pełny – to zasługa ciasteczka first‑party, które „pamięta” Twój wybór. Te dane są dostępne tylko dla tego konkretnego serwisu.
Third‑party cookies ustawia ktoś „wklejony” w stronę – np. sieć reklamowa. W praktyce: oglądasz buty w sklepie A, a potem te same buty śledzą Cię reklamami na portalach B, C i D, bo wszystkie korzystają z tego samego zewnętrznego systemu reklamowego. Po 2025 roku właśnie ten drugi mechanizm jest blokowany lub mocno ograniczany przez przeglądarki.
Jak zniknięcie third‑party cookies wpłynie na remarketing i retargeting?
Klasyczne kampanie remarketingowe, które opierały się wyłącznie na third‑party cookies (użytkownik odwiedził stronę A, a reklamy śledzą go na wielu innych serwisach), stają się dużo mniej skuteczne lub wręcz niemożliwe w dotychczasowej formie. Systemom reklamowym trudniej jest jednoznacznie rozpoznać tę samą osobę w różnych domenach i na różnych urządzeniach.
Remarketing nie znika całkowicie, ale przesuwa się w stronę:
ekosystemów logowania (np. zalogowany użytkownik w sklepie i aplikacji mobilnej),
własnych danych first‑party (listy klientów, subskrybenci newslettera),
formatów opartych na kontekście strony, a nie szczegółowym profilu osoby.
To już nie jest „śledzenie po całym internecie”, raczej praca w ramach wybranych platform i własnej bazy danych.
Jakie techniki śledzenia użytkowników są jeszcze możliwe po 2025 roku?
Poza cookies wciąż istnieją inne mechanizmy identyfikacji, ale każdy z nich jest coraz mocniej ograniczany prawnie i technicznie. Należą do nich m.in. fingerprinting (tworzenie „odcisku palca” urządzenia na podstawie wielu parametrów), piksele śledzące, local storage/session storage w przeglądarkach oraz identyfikatory mobilne (IDFA, GAID) w aplikacjach.
Kluczowa zmiana polega na tym, że:
wymagają one jasnych zgód użytkownika i opisania celu przetwarzania (RODO, ePrivacy),
przeglądarki i systemy operacyjne je przycinają lub losowo „zamazują”,
część użytkowników dodatkowo blokuje je adblockami i narzędziami anty‑trackingowymi.
W efekcie marketerzy nie mogą zakładać, że takie metody są „bezpiecznym zamiennikiem” cookies third‑party.
Co dalej z analityką internetową i atrybucją kampanii po 2025 roku?
Dokładne śledzenie pełnej ścieżki użytkownika – od pierwszego kliknięcia w reklamę, przez kolejne wizyty, aż po zakup – staje się coraz trudniejsze. Szczególnie cierpią raporty cross‑site i cross‑device, które wcześniej łączyły wiele sesji i urządzeń w jeden profil bez logowania użytkownika.
Analityka przesuwa się w stronę:
modeli zagregowanych (wyniki dla grup, a nie dla pojedynczych osób),
prostszego przypisywania efektów w ramach jednej domeny lub aplikacji,
łączenia danych z kilku źródeł: CRM, platformy e‑commerce, systemów reklamowych.
Dla firm oznacza to mniej „idealnych” ścieżek w raportach, a więcej szacunków, modelowania statystycznego i pracy na własnych danych first‑party.
Czy reklama personalizowana jest po 2025 roku w ogóle legalna?
Reklama personalizowana nie staje się z definicji nielegalna, ale jej zasady mocno się zaostrzają. Profilowanie użytkownika na potrzeby reklamy wymaga wyraźnej, dobrowolnej zgody oraz przejrzystego wyjaśnienia, jakie dane są zbierane i w jakim celu. Dodatkowo pojawiają się wytyczne i decyzje organów (np. UODO, Europejska Rada Ochrony Danych), które zawężają pole do „sprytnych” interpretacji.
W praktyce rośnie znaczenie dwóch podejść: transparentnego wykorzystania danych first‑party (np. personalizacja w obrębie konta klienta) oraz reklamy kontekstowej 2.0, która dobiera przekaz do treści strony, tematu i sytuacji, a nie śledzi konkretną osobę między serwisami.
Jak firmy mogą przygotować się do świata bez third‑party cookies?
Bezpieczna strategia to połączenie trzech kroków. Po pierwsze, uporządkowanie zgód, polityk prywatności i sposobu zbierania danych – tak, aby nawet przy zmianach technicznych wszystko było zgodne z prawem i zrozumiałe dla użytkownika. Po drugie, inwestycja w własne dane first‑party: logowanie, programy lojalnościowe, newslettery, integrację z CRM.
Po trzecie, testowanie alternatyw: rozwiązań proponowanych przez przeglądarki (np. Privacy Sandbox w Chrome), reklamy kontekstowej, modeli opartych na agregacji danych, a nie śledzeniu jednostek. Firmy, które zaczną to robić z wyprzedzeniem, unikną gwałtownego spadku skuteczności kampanii, gdy stare mechanizmy z dnia na dzień przestaną działać.
