Técnica de resolución de identidad que utiliza modelos estadísticos y algoritmos de Machine Learning para predecir si múltiples dispositivos pertenecen a la misma persona.
Explicación y Contexto Conceptual
A diferencia del emparejamiento determinista basado en inicios de sesión confirmados, el emparejamiento probabilístico infiere conexiones analizando metadatos no personales y patrones recurrentes de comportamiento: direcciones IP compartidas en horarios residenciales, tipo de navegador, geolocalización coincidente a lo largo del tiempo y hábitos de navegación web.
Aunque tiene un margen de error intrínseco (falsos positivos), ofrece una escala masiva en la web abierta donde la mayoría de los usuarios no inician sesión formalmente.
Ejemplo en la Práctica
Un DSP observa que un teléfono y una tablet comparten la misma red WiFi doméstica todas las noches y frecuentan la misma cafetería los martes; el algoritmo infiere con un 92% de probabilidad que pertenecen al mismo consumidor.