Para Snorklee AI
La primera vista ahorra tiempo: generar un resumen del periodo, hacer una pregunta libre y recibir una respuesta en lenguaje natural con gráfico y pruebas usadas.
Snorklee reúne Snorklee AI, Analytics, Integración y Conformidad. Puedes generar un resumen, hacer preguntas en lenguaje natural, separar humanos e IA y conservar pruebas útiles para un responsable privacy o un cliente.
Porque los equipos no necesitan solo una curva de tráfico. Quieren saber qué cambió, de dónde vienen los buenos visitantes, qué páginas responden de verdad y cómo explicarlo sin abrir un frente privacy en cada publicación.
El dashboard parte de preguntas sencillas: qué pasó, por qué, qué se puede hacer ahora. Snorklee AI lee agregados, no personas. Analytics mantiene las cifras verificables. Integración ayuda a instalar bien. Conformidad reúne los documentos.
Los datos de analytics de producción permanecen alojados en la Unión Europea. Los encargados operativos conocidos están documentados en el DPA y en la vista Conformidad; el tracker se sirve sin CDN de terceros.
ID de visitante rotativo diario (salt mensual + fecha en HMAC), umbrales de agregación en cada cruce de datos, propietario incluido, IP nunca almacenada. La privacidad es un invariante, no una opción.
Snorklee AI genera un resumen con un clic y responde preguntas en lenguaje natural. Lee agregados de analytics, aplica los mismos umbrales privacy que el dashboard y muestra una respuesta con cifras y gráfico útiles.
Ejemplo: preguntas « ¿por qué bajó mi tráfico esta semana? ». Snorklee AI responde con las fuentes, las páginas afectadas, un gráfico y las cifras usadas.
Autoevaluación RGPD exportable, registro de actividades de tratamiento precumplimentado, DPA firmable en línea, documentación por jurisdicción (RGPD · CCPA · Ley 25 · Privacy Act). Todo disponible desde tu dashboard.
90 días para los eventos brutos, 25 meses para los agregados. Ningún archivo fuera de la base de datos. Sus datos no se quedan por ahí — ese es el espíritu de la minimización GDPR.
Treinta años de medición de audiencia en nueve hitos. Precursores, monopolio publicitario, terremoto RGPD, oleadas de multas, irrupción de las IA — y el lugar que quedaba por ocupar.
Webhits, luego Analog (1995), inventan la lectura de los archivos de log Apache. La medición de audiencia web nace en el servidor: una cifra, una página, cero JavaScript. El respeto a la privacidad es implícito — sencillamente no hay nadie a quien rastrear.
Se lanza Google Analytics. Gratuito, potente, etiquetado en todas partes. El trato implícito: mides tu sitio, tus datos viajan a servidores californianos. Para mil millones de sitios, fue el valor por defecto durante quince años.
Adoptado en 2016, aplicable el 25 de mayo de 2018, el RGPD impone consentimiento, minimización, derecho al olvido y — sobre todo — que los datos permanezcan en la UE o en un país considerado adecuado. Los banners de cookies invaden la web.
El RGPD abre un mercado: Fathom Analytics (2018, Canadá / Reino Unido), Simple Analytics (octubre de 2018, Países Bajos) y Plausible Analytics (abril de 2019, Estonia, código abierto) responden a la misma pregunta: ¿se puede medir una audiencia sin cookies, sin ID cross-site, sin revender los datos? Primera generación de respuestas concretas.
El 16 de julio de 2020, el Tribunal de Justicia de la Unión Europea dicta la sentencia C-311/18 (Schrems II) e invalida el Privacy Shield. El mensaje operativo es simple: las transferencias internacionales de datos deben documentarse, regularse contractualmente y verificarse caso por caso. Su sucesor, el Data Privacy Framework (julio de 2023), sigue bajo observación.
Austria abre fuego en enero de 2022 (DSB). La CNIL le sigue el 10 de febrero. Después Italia (Garante), Dinamarca, Noruega, Finlandia, Países Bajos. Veredicto común: GA expone a los visitantes europeos a la vigilancia estadounidense. Los sitios públicos deben migrar urgentemente.
Meta encaja 1 200 millones de euros en mayo por transferencias ilegales UE → EE.UU. (DPC irlandesa). TikTok recibe 345 millones por datos de menores. Criteo paga 40 millones por targeting publicitario sin consentimiento (CNIL). Total acumulado desde la entrada en vigor del RGPD: más de 4 000 millones de euros.
Los asistentes IA se convierten en una fuente de tráfico de pleno derecho: citan páginas, envían bots de crawl, traen visitantes desde su ventana de chat. Los analytics clásicos los cuentan como humanos, o los ignoran como ruido. Los marketers navegan a ciegas.
snorklee se convierte en un dashboard de cuatro vistas: Snorklee AI para leer el periodo y hacer preguntas, Analytics para conservar las cifras, Integración para instalar bien, Conformidad para documentar. Post-cookie, alojado en la UE, humanos e IA contados por separado. No es una certificación: es una arquitectura que se puede explicar.
Cuatro vistas, una lógica sencilla: entender, verificar, instalar, documentar. El dashboard debe ayudar a un equipo pequeño a decidir, no obligarle a traducir tablas durante una hora.
La primera vista ahorra tiempo: generar un resumen del periodo, hacer una pregunta libre y recibir una respuesta en lenguaje natural con gráfico y pruebas usadas.
En la vista Analytics: KPI humanos, fuentes, páginas, conversiones, búsqueda SEO y Presencia IA. Las visitas desde chats IA y los crawlers IA permanecen separados del tráfico humano.
En la vista Conformidad: Estado y documentos, firma electrónica del DPA, plazos de conservación, exportación y supresión, contacto de protección de datos. Una base verificable, no asesoramiento legal.
En la vista Integración: instalar el tracker, probar la instalación, plugin WordPress, plataformas y captación de crawlers IA. Menos integración frágil, más diagnóstico concreto.
Una stack europea documentada, costes legibles y datos que siguen siendo accionables. Eliges una herramienta que el equipo puede defender ante un cliente, una auditoría o un comité interno.
Sin cookies analytics, sin seguimiento cross-site, sin perfil publicitario. Las personas visitan tu sitio, tú mides qué funciona, y cada parte mantiene su lugar.
Eventos, contenidos, errores y fuentes viven en el mismo lugar. El dashboard ayuda a priorizar qué merece una corrección, no solo a mirar una curva subir.