Una inmersión técnica en cómo Devicely clasifica a los visitantes de su tienda en milisegundos.
Bienvenidos a esta inmersión técnica en la tecnología principal de Devicely. En este artículo, exploraremos exactamente cómo funciona nuestro algoritmo de Detección Instantánea de Dispositivos a nivel interno, cómo protege la privacidad del usuario y cómo categoriza los dispositivos en cuatro niveles distintos para maximizar las conversiones de su tienda Shopify.
Las estrategias de descuentos tradicionales tratan a todos los visitantes por igual. Ya sea que un usuario navegue desde un dispositivo insignia de primera línea o un teléfono económico básico, ven el mismo precio. Esto crea una ineficiencia masiva: termina regalando márgenes de ganancia a usuarios que habrían comprado al precio completo, y al mismo tiempo pierde compradores muy sensibles al precio porque el descuento estándar no fue lo suficientemente agresivo.
Devicely resuelve esto analizando instantáneamente las especificaciones de hardware del dispositivo del visitante. Utilizamos estos datos como un indicador de su poder adquisitivo. Un usuario que navega en un smartphone de alta gama increíblemente caro generalmente tiene mayores ingresos disponibles y es menos sensible al precio que uno que navega en un dispositivo económico. Al categorizar estos dispositivos en tiempo real, usted puede presentar ofertas personalizadas de forma automática.
Uno de los indicadores más confiables de un dispositivo premium es la calidad de su pantalla. Los teléfonos insignia de alta gama (como el iPhone 15 Pro, el Samsung Galaxy S24 Ultra o el Google Pixel 8 Pro) y las laptops premium (como las MacBooks Retina de Apple) cuentan con pantallas increíblemente densas y de alta resolución.
Devicely consulta el navegador para determinar la Proporción de Píxeles del Dispositivo (DPR). El DPR es la proporción entre los píxeles físicos y los píxeles lógicos en CSS. Los dispositivos estándar, económicos y de gama media, suelen tener un DPR de 2 o 2,5 (generalmente correlacionado con una pantalla de 1080p). Sin embargo, los verdaderos dispositivos insignia a menudo alcanzan un DPR de 3; 3,5 o incluso 4 (correlacionado con 1440p o pantallas Retina de increíble densidad de píxeles). Al establecer un umbral de DPR estricto, Devicely puede diferenciar al instante los teléfonos estándar de 1080p de los modelos ultra premium.
La potencia de procesamiento de un dispositivo es otra métrica fundamental. Analizamos la API navigator.hardwareConcurrency, la cual revela el número de procesadores lógicos (subprocesos) disponibles para el navegador.
Mientras que casi todos los smartphones modernos cuentan con procesadores octa-core (8 subprocesos), la cantidad de subprocesos es increíblemente reveladora en entornos de escritorio y laptops. Una notebook básica o una PC de oficina económica pueden registrar 4 o 6 subprocesos. Por el contrario, una estación de trabajo de alto rendimiento o un equipo de gaming premium reportarán 12, 16 o hasta 24 subprocesos. Devicely utiliza esta información para distinguir entre navegadores casuales y usuarios que operan hardware de computadoras costoso y de alta gama.
La cantidad de Memoria de Acceso Aleatorio (RAM) disponible es un claro indicador del costo comercial de un dispositivo y su nivel de rendimiento. Devicely lee la asignación de memoria del dispositivo utilizando la API navigator.deviceMemory.
Esta métrica nos permite separar los dispositivos de bajo costo a los que les cuesta la navegación básica (a menudo informando 2 GB o 4 GB de RAM) de las máquinas de primer nivel equipadas con 8 GB o más. Cuando se combina con las métricas de DPR y CPU, la RAM sirve como el factor decisivo definitivo para asegurar que un dispositivo esté categorizado con precisión.
Los números puros de hardware no significan nada sin un contexto. Por ejemplo, 8 núcleos de CPU en un smartphone son estándar, pero 8 núcleos de CPU en una laptop ligera son premium. Por lo tanto, Devicely cruza los datos crudos del hardware con el User-Agent para determinar el factor de forma: teléfono móvil, tablet o computadora de escritorio.
Este análisis contextual permite a nuestro algoritmo aplicar una lógica de umbrales estricta y específica para cada factor de forma. Un procesador de escritorio de 12 subprocesos se evalúa bajo un conjunto de reglas completamente diferente que un chip móvil de 8 núcleos. También tenemos en cuenta las discrepancias en los navegadores centrados en la privacidad (como Firefox o Safari), que pueden falsificar o restringir las API de hardware, asegurando que nuestra lógica alternativa categorice el dispositivo sin problemas, evitando generar falsos positivos para el nivel Top.
Uno de los aspectos más poderosos del algoritmo de detección de Devicely es su compromiso absoluto con la privacidad. A diferencia de las aplicaciones de rastreo tradicionales que dependen de cookies invasivas, el rastreo de direcciones IP o Cross-Site Scripting (XSS) para construir perfiles de usuarios, Devicely requiere cero Información de Identificación Personal (PII).
No sabemos quién es el usuario, dónde vive, ni qué ha estado navegando en el pasado. Solo conocemos las capacidades físicas de la máquina que está renderizando la página web en ese mismo milisegundo. Esto hace que Devicely cumpla de manera inherente con el GDPR y la CCPA desde el primer momento.