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El ecosistema programático ha evolucionado significativamente en tan solo unos pocos años. El retargeting personalizado en particular ha representado el segmento de publicidad digital de mayor crecimiento. La automatización puede acercar a los anunciantes a sus objetivos y el retargeting personalizado (basado en Deep Learning) puede mejorar los resultados.
De acuerdo con los pronósticos programáticos de comercialización de Zenith, el 67% de la publicidad de pantallas digitales del mundo se comercializará mediante programática en el año 2019. En el mismo año, el valor de la publicidad vendida en el mercado programático aumentará a más de 70.000 millones de euros.
En la industria de la publicidad, la automatización se ha utilizado para ofrecer un grado de personalización más precisa que la que han realizado los humanos durante las últimas décadas. Las máquinas están impulsando muchas actividades de marketing tradicionales y, gracias a la inteligencia artificial, el proceso de automatización de la publicidad ha evolucionado más rápido que nunca. La compraventa programática ha sido una de las áreas clave más influenciadas por estas mejoras rápidas en la tecnología.
Antes de la programática, el proceso de compra de publicidad digital se llevaba a cabo entre personas que tenían que negociar acuerdos con sus propios criterios para la selección y colocación de anuncios. El proceso implicaba mucho tiempo de desarrollo y, a menudo, tenía un coste elevado para no alcanzar grandes resultados.
La publicidad programática reemplazó el factor humano en este proceso, utilizando datos y algoritmos en tiempo real para tomar decisiones por ellos. Gracias a eso, la compra de anuncios es más eficiente, más barata y más rápida. Las máquinas pueden ejecutar un proceso completo en microsegundos. Los resultados finales son más fiables y funcionan en todo el mundo.
La compra programática acerca a los anunciantes a los editores. Hoy en día, no es necesario que un intermediario negocie acuerdos entre los dos. El modelo también permite a los especialistas en marketing tener un mayor control de sus campañas, ofreciendo la flexibilidad de los precios, el establecimiento de objetivos y muchos otros matices para ayudarlos a alcanzar objetivos específicos.
La automatización ha llevado la programática aún más allá. Tecnologías que implementan inteligencia artificial han permitido analizar a los usuarios de forma individual, en lugar de la segmentación tradicional, que solo puede predecir grupos genéricos. En lugar de poner énfasis en "dónde se coloca un anuncio", estas máquinas optimizan el trabajo al preocuparse más por "a quién se muestra el anuncio".
La automatización avanzada hace posible seguir a un grupo objetivo y adaptar los anuncios al comportamiento y las preferencias de un usuario de una forma tan precisa que para los humanos sería imposible. Además, todo el proceso lleva milisegundos y pasa prácticamente inadvertido para el usuario.
Los modelos de subasta tienen muchas ventajas, ya que mejoran la flexibilidad del mercado y hacen que los precios sean más acordes a la oferta y la demanda. Pero la principal ventaja para los especialistas en marketing son las subastas de segundo precio, donde el ganador (el que tiene la oferta más alta) paga la segunda oferta más alta y no su oferta real. Esta reducción ofrece una ventaja para los mejores postores y también les da la oportunidad de ahorrar dinero en la sobreestimación del valor de la impresión del anuncio. Lo peor que puede pasar en este modelo es pagar el precio de la oferta, lo que establece que quien comercializa tenga el control total del proceso de compra de anuncios.
Todo esto se suma al hecho de que los profesionales del marketing pueden emplear su tiempo de manera eficiente, centrándose en la planificación avanzada y campañas bien desarrolladas. Tendrán tiempo para innovar y hacer crecer sus marcas, en lugar de preocuparse por cómo analizar los datos y tomar una decisión que influirá en millones de clientes a la vez.
El uso de la automatización con creatividades ofrece la flexibilidad para ajustar dinámicamente diseños y espacios en una campaña. Del conjunto completo de recursos de banner disponibles para la campaña dada, cada usuario visualizará el banner con mayores probabilidades de clics de esta persona específica. Además de eso, el algoritmo intenta mostrar anuncios con el mayor potencial de clics. Esta es una ventaja clave de la automatización: optimizar las pantallas creativas en tiempo real.
En el comercio electrónico, la IA -y especialmente el Deep learning- es la herramienta perfecta para predecir los deseos de los usuarios. La tecnología simplifica nuestra experiencia cotidiana de usuario al ofrecer anuncios profundamente orientados que contienen no solo los productos que tenemos más probabilidades de comprar, sino también aquellos que no hemos visto o productos que ni siquiera hemos pensado. La automatización personalizada puede ajustar las creatividades sobre la marcha para que coincidan con segmentos de clientes particulares que puedan ser de interés para el vendedor.
La inteligencia artificial es la diferencia clave entre la automatización estándar y las versiones avanzadas. Permite a las marcas atraer a clientes y mercados potenciales como nunca antes. Las interfaces estándar ya se han adaptado para satisfacer el interés de un usuario a nivel personal, haciendo coincidir los conocimientos y comportamientos de la industria con los diseños. Pero los algoritmos de Deep Learning (el campo más prometedor de investigación basada en IA) lograrán aún más oportunidades.
Mediante el uso de la tecnología Deep Learning, es posible obtener un perfil del usuario más fiable, más preciso, interpretable por la máquina del potencial de compra de los clientes, sin ningún conocimiento humano. Como primer retargeter en el mundo que implementó el 100% de Deep learning en toda la tecnología de sus campañas, RTB House tiene experiencia de primera mano para hacer que este escenario sea una realidad.
La predicción del comportamiento de los usuarios en base a actividades previas permite al retargeter recomendar de forma más precisa los mejores productos que ofrecer. Con esto, las marcas pueden aumentar las métricas de CTR y llegar a sus clientes más valiosos con el mismo presupuesto del que disponían anteriormente. Los algoritmos de Deep Learning pueden predecir los clics de los usuarios en los anuncios con mayor precisión, lo que aumenta el número total de clics en un 16,5% dentro de las mismas limitaciones presupuestarias.
La tasa de conversión y los algoritmos de predicción del valor de conversión también pueden aumentar el rendimiento general de las actividades de retargeting hasta en un 29%. Además, las recomendaciones basadas en Deep Learning aumentan la eficiencia de selección de productos hasta en un 41%, en comparación con las campañas que no utilizaron los mismos métodos. En general, de acuerdo con su experiencia, los algoritmos de Deep Learning ayudan a lograr recomendaciones súper precisas que hacen que las actividades publicitarias sean hasta un 50% más eficientes.
Header Bidding con ads.txt
Finalmente, los especialistas en marketing deben prestar atención al header bidding. Esta es una técnica de programática avanzada mediante la cual los publishers ofrecen inventario a los distintos ad exchanges. Tanto los advertisers como los publishers lo valoran, ya que ayuda a mejorar la monetización y proporciona acceso a un mejor inventario. El proceso se vuelve más transparente gracias a la conexión con ads.txt. Es una herramienta que permite a los editores declarar a las compañías autorizadas para vender su inventario digital, lo que puede ser muy importante para los consumidores digitales. Esto garantiza que todas las partes y los usuarios finales vean anuncios de fuentes seguras y fiables.
El header bidding tiende a promover subastas de primer precio, donde gana la oferta más alta. Hay muchos argumentos, pero en general todos los players quieren aumentar la transparencia del ecosistema de pujas. Sin embargo, el resultado futuro no afectará pobremente a los anunciantes. Incluso puede traer grandes resultados gracias a la inteligencia artificial y algoritmos de Deep learning. Al mismo tiempo que hacen una oferta, también están determinando la tasa óptima que les permitirá lograr los resultados deseados al menor coste. Al procesar todas las ofertas en microsegundos, trabajando las 24 horas del día, aprenden muy rápido cómo pujar de la manera más efectiva y, por lo tanto, cómo ganar la subasta y ahorrar mucho dinero.
Conclusión
El desarrollo de la automatización en la actualidad es algo a lo que todos debemos adaptarnos. Pronto será algo normal dentro del ecosistema de la publicidad digital, del mismo modo que la programática irrumpió frente a los métodos publicitarios digitales tradicionales.Cuando los potentes algoritmos pueden aprender de nuestros datos, les facilita a los especialistas entendimiento de sus los clientes. Los próximos años se centrarán en desarrollar herramientas programáticas haciéndolas aún más eficientes, pero al mismo tiempo más fáciles de ejecutar y más transparentes tanto para compradores como para editores. Una cosa es segura, los avances en la compra programática y la automatización apenas están comenzando.
