Opinión Marketing Digital

Los 100 milisegundos que marcan el éxito en las campañas de publicidad programática

La publicidad programática (especialmente el retargeting) está liderando la evolución al permitir la automatización de la compra de anuncios y la personalización publicitaria en función del comportamiento del usuario. 

El mayor potencial del retargeting se desarrolla en una pequeña fracción de tiempo. Dentro de este tiempo, se realizan muchos análisis y decisiones: desde la revisión del historial del usuario en particular y el potencial de estimación, pasando por la decisión sobre el precio del espacio publicitario que se va a comprar, hasta las creatividades a usar y qué productos se deben mostrar.

Sin embargo, Real Time Bidding (RTB) es una tecnología utilizada no solo por el retargeting, sino también para la compra y venta de anuncios online en general. Este proceso se basa en la subasta, donde los anunciantes "deciden" cuánto están dispuestos a pagar por la visualización de un anuncio en particular. Este proceso de licitación es completamente automatizado, y el proceso de compra completo lleva aproximadamente 100 milisegundos, justo antes de que la página web se cargue en la pantalla de un usuario. Con tan poco tiempo, es crucial contar con tecnología publicitaria innovadora.

Cómo funciona el Real Time Bidding

Varios procesos ocurren antes de que se muestre un anuncio. Todo el procedimiento de venta y compra de ubicaciones comienza con un usuario realiza una visita al sitio web del publisher. Esto activa las solicitudes de oferta para las ubicaciones de anuncios específicos.

Para iniciar la subasta, el publisher está compartiendo información importante sobre el usuario (ubicación geográfica, tipo de dispositivo, etc.). En el siguiente paso, el publisher ofrece las ubicaciones a los intercambios de anuncios, quienes luego informan sobre las ubicaciones accesibles a sus socios de DSP.

Los DSP primero evalúan el valor y el riesgo de comprar una ubicación de anuncio en particular basándose en todos los datos disponibles y los datos históricos sobre el inventario (CTR, visibilidad). Luego, revisan las campañas publicitarias de los anunciantes y evalúan cuál será la mejor opción para este usuario en particular.

Una parte importante de estas evaluaciones también es el filtrado del Brand safety, que evita que los anuncios se publiquen en sitios web o junto a contenido que sea ofensivo o que pueda tener efectos negativos desde la perspectiva de las políticas de seguridad de marca de los anunciantes.

Después de la evaluación, los DSP informan a los anunciantes elegidos sobre el usuario en particular y las ubicaciones disponibles. Los anunciantes deciden sobre el precio que están dispuestos a pagar por la visualización de anuncios subastados.

Este es también un momento para preparar la creatividad: elegir el formato correcto, la decisión sobre la plantilla de diseño específica y la oferta del producto.

Después de la estimación del precio y la elección de la creatividad, es el momento de la optimización de la cadena de suministro. El estándar del mercado hoy en día es que los publishers cooperen con aproximadamente 6 plataformas y, por este motivo, los compradores deben decidir dónde comprar la ubicación en particular, es decir, en la subasta de mercado abierto o en la del mercado privado, para optimizar su inversión

Después de la ronda de decisiones, los DSP realizan ofertas en nombre de los anunciantes. Junto con las ofertas de compra, envían las creatividades. Finalmente, casi 100 milisegundos después de la solicitud de oferta, la subasta se resuelve y la creatividad del ganador se coloca en la página que visita el usuario.

¿Por qué? Eficiencia

A pesar de que existen algunos desafíos que enfrentan los anunciantes en el modelo RTB, ofrece excelentes resultados en términos de inversión y eficiencia. En primer lugar, hay más control sobre el targeting y la personalición. Cada ubicación se evalúa por separado, lo que permite a los anunciantes asignar el presupuesto de manera más eficiente. Dentro del proceso, los anunciantes pueden elegir entre miles de ofertas de editores y decidir qué ubicaciones tienen el mayor potencial. Los filtros de Brand safety también ayudan a evitar ubicaciones que pueden provocar daños en la imagen de marca.

Para el trabajo diario de los marketers, el modelo RTB es una forma inteligente de reducir el tiempo dedicado a las negociaciones con los editores y a gestionar los diferentes contratos. Además, los algoritmos automatizados de Deep Learning también pueden probar varios escenarios y formatos, analizar resultados globales y ajustar u optimizar campañas de forma automática.

De los datos de RTB House observamos un aumento del 50% en la eficiencia de las campañas después de implementar el Deep learning en el 100% de nuestros algoritmos. Por ello, para poder aprovechar todo el potencial del modelo RTB y cumplir con plazos estrictos durante cada subasta, los DSP deben estar equipados con las mejores tecnologías disponibles, que aseguren operaciones rápidas y eficientes.

Resumen

Según el último pronóstico programático de Statista, en 2019 se gastarán casi 85 mil millones de dólares en publicidad programática en todo el mundo. El informe de eMarketer predice que para 2020, más del 86% de la publicidad digital se comprará a través de canales automatizados en EEUU. Con la mayoría de los presupuestos asignados al entorno automático, los resultados de esas campañas son el aspecto más significativo para las marcas. Al final de cada día, todos los anunciantes revisarán sus campañas en términos de su efectividad general.

En el modelo RTB, los anunciantes tienen un camino muy corto para que el anuncio sea efectivo (de unos 100 milisegundos), desde recibir una solicitud de oferta hasta mostrar un anuncio con mensaje y oferta personalizados. En este momento, con tantas decisiones cruciales que hacer, es importante contar con un socio fiable, que utilice la tecnología más sofisticada para brindar a los anunciantes los mejores resultados. Esto les quita a los anunciantes la carga de tomar decisiones y se la otorga a algoritmos autónomos que pueden analizar incesantemente enormes cantidades de datos para hacer anuncios y decisiones perfectamente adaptadas para satisfacer las necesidades de un usuario.

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