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La mayoría de las finalidades que se explican en este texto dependen del almacenamiento o del acceso a la información de tu dispositivo cuando utilizas una aplicación o visitas una página web. Por ejemplo, es posible que un proveedor o un editor/medio de comunicación necesiten almacenar una cookie en tu dispositivo la primera vez que visite una página web a fin de poder reconocer tu dispositivo las próximas veces que vuelva a visitarla (accediendo a esta cookie cada vez que lo haga).

La publicidad y el contenido pueden personalizarse basándose en tu perfil. Tu actividad en este servicio puede utilizarse para crear o mejorar un perfil sobre tu persona para recibir publicidad o contenido personalizados. El rendimiento de la publicidad y del contenido puede medirse. Los informes pueden generarse en función de tu actividad y la de otros usuarios. Tu actividad en este servicio puede ayudar a desarrollar y mejorar productos y servicios.

La publicidad que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, tales como la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que está interactuando (o con el que ha interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se presenta un anuncio concreto).

  • Un fabricante de automóviles quiere promocionar sus vehículos eléctricos a los usuarios respetuosos con el medioambiente que viven en la ciudad fuera del horario laboral. La publicidad se presenta en una página con contenido relacionado (como un artículo sobre medidas contra el cambio climático) después de las 18:30 h a los usuarios cuya ubicación no precisa sugiera que se encuentran en una zona urbana.
  • Un importante fabricante de acuarelas quiere realizar una campaña publicitaria en Internet para dar a conocer su última gama de acuarelas con la finalidad de llegar tanto a artistas aficionados como a profesionales y, a su vez, se evite mostrar el anuncio junto a otro contenido no relacionado (por ejemplo, artículos sobre cómo pintar una casa). Se detectará y limitará el número de veces que se ha presentado el anuncio a fin de no mostrarlo demasiadas veces.

La información sobre tu actividad en este servicio (por ejemplo, los formularios que rellenes, el contenido que estás consumiendo) puede almacenarse y combinarse con otra información que se tenga sobre tu persona o sobre usuarios similares(por ejemplo, información sobre tu actividad previa en este servicio y en otras páginas web o aplicaciones). Posteriormente, esto se utilizará para crear o mejorar un perfil sobre tu persona (que podría incluir posibles intereses y aspectos personales). Tu perfil puede utilizarse (también en un momento posterior) para mostrarte publicidad que pueda parecerte más relevante en función de tus posibles intereses, ya sea por parte nuestra o de terceros.

  • En una plataforma de redes sociales has leído varios artículos sobre cómo construir una casa en un árbol Esta información podría añadirse a un perfil determinado para indicar tuinterés en el contenido relacionado con la naturaleza, así como en los tutoriales de bricolaje (con el objetivo de permitir la personalización del contenido, de modo que en el futuro, por ejemplo, se te muestren más publicaciones de blogs y artículos sobre casas en árboles y cabañas de madera).
  • Has visualizado tres vídeos sobre la exploración espacial en diferentes aplicaciones de televisión. Una plataforma de noticias sin relación con las anteriores y con la que no has tenido contacto en el pasado crea un perfil basado en esa conducta de visualización marcando la exploración del espacio como un tema de tu posible interés para para otros vídeos.

El contenido que se te presenta en este servicio puede basarse en un perfilde personalización de contenido que se haya realizado previamente sobre tu persona, lo que puede reflejar tu actividad en este u otros servicios (por ejemplo, los formularios con los que interactúas o el contenido que visualizas), tus posibles intereses y aspectos personales. Un ejemplo de lo anterior sería la adaptación del orden en el que se te presenta el contenido, para que así te resulte más sencillo encontrar el contenido (no publicitario) que coincida con tus intereses.

  • Has leído unos artículos sobre comida vegetariana en una plataforma de redes sociales. Posteriormente has usado una aplicación de cocina de una empresa sin relación con la anterior plataforma. El perfil que se ha creado sobre tu persona en la plataforma de redes sociales se utilizará para mostrarte recetas vegetarianas en la pantalla de bienvenida de la aplicación de cocina.
  • Has visualizado tres vídeos sobre remo en páginas web diferentes. Una plataforma de video, no relacionada con la página web en la que has visualizado los vídeos sobre remo, pero basandose en el perfil creado cuando visistaste dicha web, podrá recomendarte otros 5 vídeos sobre remo cuando utilices la plataforma de video a través de tu televisor .

La información sobre qué publicidad se te presenta y sobre la forma en que interactúas con ella puede utilizarse para determinar lo bien que ha funcionado un anuncio en tu caso o en el de otros usuarios y si se han alcanzado los objetivos publicitarios. Por ejemplo, si has visualizado un anuncio, si has hecho clic sobre el mismo, si eso te ha llevado posteriormente a comprar un producto o a visitar una página web, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia de las campañas publicitarias.

  • Has hecho clic en un anuncio en una página web/medio de comunicación sobre descuentos realizados por una tienda online con motivo del “Black Friday” online y posteriormente has comprado un producto. Ese clic que has hecho estará vinculado a esa compra. Tu interacción y la de otros usuarios se medirán para saber el número de clics en el anuncio que han terminado en compra.
  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

Se puede utilizar la localización geográfica precisa y la información sobre las características del dispositivo

Al contar con tu aprobación, tu ubicación exacta (dentro de un radio inferior a 500 metros) podrá utilizarse para apoyar las finalidades que se explican en este documento.

Con tu aceptación, se pueden solicitar y utilizar ciertas características específicas de tu dispositivo para distinguirlo de otros (por ejemplo, las fuentes o complementos instalados y la resolución de su pantalla) en apoyo de las finalidades que se explican en este documento.

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Linux no ha alcanzado el 10% de cuota: los bots están detrás del espejismo

agua con logo de linux
Pinguino representativo de Linux sentado en una fuente de agua. Foto: Pixabay.
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El crecimiento de Linux a lo largo de los últimos meses en cuanto a su penetración de mercado en equipos de sobremesa es innegable. A continuación os vamos a hablar de los datos reales que se han producido recientemente en este sentido.

Os comentamos todo esto porque la consultora StatCounter certificó en el pasado mes de julio de este año, que Linux había superado el 10% de cuota de mercado en los ordenadores de sobremesa. Esto se traduce en un salto hasta el 11,87% en Estados Unidos y el 7,51% a escala mundial. La cifra corrió como la pólvora entre la comunidad del pingüino, pero los datos de tráfico humano de Cloudflare Radar apuntan a una explicación menos entusiasta. Y es que buena parte de ese repunte lo están generando bots, no usuarios reales.

De ahí que esta cifra merezca cierta cautela. StatCounter no cuenta dispositivos ni usuarios únicos, mide páginas vistas dentro de su red de más de un millón de sitios asociados, que acumulan más de 3.000 millones de visitas mensuales. Ese método tiene una debilidad que arrastra desde hace tiempo y que os conviene tener presente. Si un lote de tráfico automatizado se identifica ante los servidores como Linux, la cuota de este sistema sube aunque nadie haya cambiado de ordenador, porque el reparto porcentual se calcula siempre sobre una escala del 100% entre todos los sistemas detectados.

Un crecimiento que rompe con la trayectoria habitual de Linux

Linux cerró 2024 con un 4% de cuota según los registros de StatCounter, un umbral que le había costado años alcanzar. Si comparamos esa cifra con el 7,51% mundial de julio de 2026, hablamos de un avance que casi duplica la cuota en poco más de un año y medio, algo que rompe con el patrón habitual de este sistema.

apps linux mint
Nueva sección de aplicaciones favoritas en el menú de Linux Mint. Foto: Linux Mint.

Hace tiempo que la consultora arrastra anomalías de este tipo, y ya hemos visto casos parecidos antes. En alguna ocasión, una versión de macOS retirada por Apple en 2016, Mac OS X, llegó a mostrar subidas de cuota mientras la versión actual del sistema apenas se movía en el mismo periodo, algo sin explicación lógica desde el punto de vista del uso real. Ese antecedente nos sirve de aviso, cuando un sistema estancado durante años pega un salto brusco de la noche a la mañana, lo razonable es sospechar primero del método de medición antes que dar por buena una migración masiva que ninguna otra fuente ha detectado.

Cómo los rastreadores automatizados inflan el recuento de Linux

El repunte actual de los sistemas de código abierto coincide con la proliferación de agentes de inteligencia artificial y rastreadores web que navegan por Internet identificándose con cabeceras de sistema Linux. Cuando uno de estos bots visita una página que incorpora el código de seguimiento de StatCounter, el sistema lo contabiliza como una visita legítima, sin ningún mecanismo que distinga si detrás hay una persona real o un script automatizado ejecutándose en un servidor.

Programas multimedia Ubuntu Studio
Programas multimedia incluido en el Linux llamado Ubuntu Studio. Foto: Ubuntu Studio.

Si cruzamos esos mismos meses con los datos de Cloudflare Radar, que sí permite filtrar el tráfico exclusivamente humano, comprobamos que el pico de Linux prácticamente se esfuma. Esta comparación nos deja bastante claro que el grueso del crecimiento reciente corresponde a tráfico no humano, y que el avance real de Linux entre usuarios de carne y hueso es mucho más modesto que ese 10% que ha circulado estas semanas por la red.

Qué cuota mantiene realmente Linux en el escritorio

Nada de esto significa que Linux no esté ganando terreno a pasos agigantados en los últimos meses, aunque conviene medir el ritmo real con cautela. El cierre del soporte de Windows 10, que Microsoft dio por finalizado el 14 de octubre de 2025, podría estar empujando a parte de los usuarios hacia alternativas libres en equipos que no pueden o no quieren dar el salto a Windows 11.

FuenteÁmbito / MétricaCuota de LinuxNota
StatCounterEE.UU. (páginas vistas)11,87%Puede incluir tráfico de bots no filtrado
StatCounterMundial (páginas vistas)7,53%Base: red de sitios con script de seguimiento
Cloudflare RadarNorteamérica (peticiones HTTP)9,72%Dato estimado de tráfico humano
Cloudflare RadarGlobal (peticiones HTTP)No publicado para julio 2026No se dispone de un dato público equivalente

Se trata de una hipótesis razonable más que de un hecho contrastado por las fuentes disponibles, y en cualquier caso ese movimiento avanzaría de forma gradual, no con saltos del 4% al 10% en apenas meses. Descontando el tráfico de bots, lo más probable es que la cuota mundial de Linux quede por debajo del 10% y esté más cerca del 7,51%, lo que tampoco está nada mal, dicho sea de paso.

Preguntas frecuentes sobre la cuota de Linux en el escritorio

¿Por qué StatCounter registró más del 10% de cuota para Linux en el escritorio?
Según StatCounter, Linux superó el 10% de cuota, alcanzando el 11,87% en Estados Unidos y el 7,51% a escala mundial. Sin embargo, esta cifra incluye tráfico de bots que se identifican como Linux, lo que infla artificialmente el resultado.
¿Cómo mide StatCounter la cuota de mercado de los sistemas operativos?
StatCounter no cuenta dispositivos ni usuarios únicos, sino páginas vistas dentro de su red de más de un millón de sitios asociados. El reparto porcentual se calcula sobre el total de sistemas detectados, por lo que un aumento de tráfico bot en un sistema eleva su cuota aunque no haya más usuarios reales.
¿Qué revelan los datos de Cloudflare Radar sobre el crecimiento de Linux?
Cloudflare Radar permite filtrar el tráfico exclusivamente humano, y al aplicarlo el pico de crecimiento de Linux prácticamente desaparece. Esto indica que buena parte del repunte registrado por StatCounter corresponde a tráfico no humano.
¿Ha ocurrido antes una anomalía similar en los datos de StatCounter?
Sí, en el pasado una versión retirada de macOS, Mac OS X, llegó a mostrar subidas de cuota mientras la versión vigente del sistema apenas se movía, un comportamiento sin explicación lógica desde el uso real. Este antecedente sugiere que cuando un sistema estancado da un salto brusco conviene sospechar del método de medición.
¿Puede el fin del soporte de Windows 10 estar influyendo en el crecimiento de Linux?
Microsoft finalizó el soporte de Windows 10 el 14 de octubre de 2025, lo que podría empujar a algunos usuarios hacia alternativas libres en equipos incompatibles con Windows 11. El artículo señala que se trata de una hipótesis razonable, no de un hecho contrastado, y que ese movimiento sería gradual.
¿Cuál es la cuota real de Linux en el escritorio descontando los bots?
Descontando el tráfico automatizado, la cuota mundial real de Linux estaría por debajo del 10% y más cerca del 7,51%. Aun así, esta cifra seguiría representando un avance notable para el sistema.