Roman Garbar
Artículo de Galia Lahav, Directora de Marketing Digital @Persona.ly
La captación de usuarios es uno de los pilares más importantes del éxito de una aplicación móvil. Las estrategias de captación de usuarios abarcan desde medios orgánicos (ASO) y propios hasta medios de pago (plataformas sociales, redes y programática).
Como profesional del marketing móvil, seguro que has probado varios canales y plataformas de marketing. Aunque las redes sociales de pago parecen ser el hueso más fácil de roer, nunca es buena idea poner todos los huevos en la misma cesta, ya que provoca dependencia de una sola fuente de tráfico. Aunque no hay nada malo en trabajar con redes (las buenas, por supuesto), hay formas más eficientes de comprar tráfico. Los canales programáticos permiten a los profesionales del marketing diversificar las fuentes comprando tráfico de varios intercambios publicitarios de forma inteligente y transparente.
¿Qué es la programación?
En el ámbito de la tecnología publicitaria, el término "programático" hace referencia al uso de la tecnología para automatizar la compra y venta de publicidad. Esto incluye el uso de una plataforma programática -Demand Side Platform (DSP)- para comprar espacio publicitario en tiempo real, dirigirse a segmentos de audiencia específicos y analizar datos para optimizar las campañas publicitarias.
La publicidad programática permite una publicidad más eficiente y eficaz, así como una mayor capacidad de segmentación para los anunciantes. Los seres humanos no pueden igualar este nivel de eficacia debido a la complejidad de las combinaciones de múltiples factores y a la velocidad a la que pueden producirse los cambios.
Ecosistema y proceso de RTB
Los anunciantes pueden comprar tráfico programático a través de la puja en tiempo real (RTB), un mercado abierto basado en subastas que utiliza una plataforma de demanda (DSP).
En el ecosistema de la publicidad programática, hay varios actores clave: editores, anunciantes, SSP y DSP.
- Los editores son los propietarios de propiedades digitales como sitios web o aplicaciones que ofrecen espacios publicitarios para monetizar su producto.
- SSPs (Supply-side platforms) actúan como puente entre editores y compradores, proporcionando una plataforma para que los editores vendan su inventario publicitario.
- DSPs (Demand-side platforms) son plataformas utilizadas por los anunciantes para comprar inventario publicitario en tiempo real conectándose con múltiples SSPs y otros ad exchanges.
- Anunciantes son los que buscan espacios publicitarios disponibles para servir su campaña y llegar a su público objetivo.
¿Qué hace que la programática destaque?
Los SSP tienen su origen en las redes publicitarias, empresas que conectan a múltiples editores (sitios web y aplicaciones) para acceder a su inventario publicitario y monetizar mostrando anuncios a su audiencia.
Las redes publicitarias proporcionan acceso a un gran inventario; sin embargo, requieren mucho trabajo manual y, en algunos casos, carecen de transparencia. Las redes publicitarias se basan principalmente en el pago por resultados, como el CPI (coste por instalación) o el CPA (coste por acción). (En el apartado siguiente veremos qué tiene esto de malo). Los SSP proporcionan inventario programático (léase "automatizado") y trabajan exclusivamente con el modelo CPM (coste por mil, o coste por 1000 impresiones) y permiten una mayor versatilidad en las prácticas de segmentación.
Aunque la captación de usuarios basada en el CPA parece un gran negocio (los anunciantes pagan por instalación/evento objetivo), hay algunos casos en los que los resultados son demasiado buenos para ser ciertos. La falta de transparencia deja margen para la manipulación, ya que las redes publicitarias no revelan las fuentes de tráfico para evitar la competencia directa con un editor. Como resultado, los anunciantes pueden acabar pagando por instalaciones o eventos fraudulentos. Existen múltiples soluciones antifraude que proporcionan una red de seguridad a los anunciantes, pero el daño causado por el fraude va más allá de lo meramente monetario. Los daños potenciales incluyen perjudicar el ASO y canibalizar el tráfico orgánico.
Con la compra programática, los anunciantes compran las impresiones a los editores a través de DSP de confianza. Además, los DSP garantizan la segmentación correcta basándose en las predicciones de probabilidad de eventos desarrolladas por algoritmos de aprendizaje automático. Aunque los KPI se establecen en función del rendimiento (y pueden incluir eCPI, eCPA o ROAS), los anunciantes pagan por el número de veces que los anuncios se muestran a los usuarios.
La "salsa secreta" de la compra programática consiste en encontrar la combinación perfecta de características de la audiencia y cribar los segmentos de audiencia irrelevantes. Este enfoque garantiza que los anuncios se muestren en el momento adecuado a la audiencia que realmente estaría interesada en el producto y que tendría más probabilidades de realizar las acciones objetivo. Por lo tanto, no hay razón para que los DSP programáticos oculten sus fuentes de tráfico y editores.
Por un lado, este enfoque permite a los anunciantes reducir costes. Por otro, elimina el riesgo de cualquier actividad fraudulenta, ya que tanto en los PSV como en los PSD intervienen múltiples métodos antifraude.
Tipos de DSP
Mientras que la programática no es más que una forma más inteligente de comprar tráfico, los DSP permiten a los anunciantes establecer determinados KPI para alcanzar el éxito. Los distintos tipos de DSP incluyen los DSP basados en reglas y los DSP basados en ML.
DSP basados en reglas
En el caso de los DSP basados en reglas, la puja se realiza en función de reglas sencillas (establecidas en la mayoría de los casos por un experto) que sigue la plataforma. Aunque es una forma viable de comprar tráfico, carece de eficacia y requiere muchos ajustes manuales.
La mayoría de los DSP de autoservicio se basan en reglas, ya que la gestión de un algoritmo basado en ML requiere un vasto conocimiento de la plataforma y el algoritmo (y mucha ciencia de datos).
He aquí un ejemplo de configuración de un DSP basado en reglas:
| Categoría de tienda | Colocación | Tipo de dispositivo | Oferta |
| RPG | Banner | Tableta | $0.24 |
| Casual | Vídeo | Teléfono inteligente | $3.50 |
| Puzzle | Nativo | Teléfono inteligente | $1.10 |
DSP basados en aprendizaje automático
En el caso de los DSP basados en aprendizaje automático, la segmentación se basa en las conclusiones que el algoritmo extrae del estudio de big-data. La plataforma tiene en cuenta múltiples factores, procesando millones de combinaciones para predecir la probabilidad de un determinado evento por parte de un determinado segmento de audiencia.
Una vez que un SSP señala que hay una nueva subasta disponible, un DSP sólo dispone de unos 200 ms para procesar si pujar y cuánto pujar en función del resultado esperado.
Las predicciones de clics, instalaciones y eventos se basan en el comportamiento previo de la audiencia y se producen casi simultáneamente, justo después de que el SSP envíe los datos sobre el inventario disponible. A continuación, el algoritmo decide si se debe pujar y, en caso afirmativo, a qué precio.
El sombreado de ofertas es otra característica distintiva de los DSP basados en ML. Basándose en el valor previsto del usuario y en los datos de subastas anteriores (piense en millones de subastas de anuncios por segundo), el algoritmo define el precio de la puja y coloca la oferta. Esto permite al anunciante un precio de oferta más equilibrado y garantiza que no pague de más en el ámbito de las subastas de primer precio.
He aquí una estructura muy simplificada del proceso de licitación para los DSP basados en ML:
A continuación se enumeran las principales diferencias entre los DSP basados en reglas y los basados en ML:
| Basado en reglas | Basado en ML | |
| Licitaciones en tiempo real | √ | √ |
| Inventario de alta calidad | √ | √ |
| Escalabilidad | √ | |
| Definición básica de los objetivos | √ | √(en la fase inicial del aprendizaje) |
| Ajuste automático de los objetivos en función de las predicciones de rendimiento | √ | |
| Autoservicio | √ | |
| Servicio gestionado | √ | √ |
Intercambio de datos en la programación: el problema del arranque en frío
El uso compartido de datos en la captación de usuarios móviles implica proporcionar a un socio de UA acceso a una lista de audiencia.
Un DSP basado en ML, al tener acceso a un gran conjunto de datos, puede generar segmentos de audiencia similares para resolver el problema del arranque en frío (y reducir significativamente el coste de exploración). Este enfoque permite al anunciante asegurarse de que se dirige a la audiencia correcta desde el principio. Al mismo tiempo, la lista de público sirve como lista de supresión para evitar dirigirse a usuarios existentes.
Otra característica de los DSP basados en ML es que son capaces de reconocer los patrones de comportamiento de diferentes audiencias, clasificar los segmentos e incluso servir diferentes creatividades basadas en la segmentación. De este modo, las campañas se centran en captar usuarios nuevos y relevantes, en lugar de malgastar el presupuesto del anunciante en dirigirse a usuarios existentes o que no convertirán.
Introducción al canal programático
1) Investigue.
Recuerde que la programática es tecnología e inventario de calidad. Algunos actores pueden posicionarse como DSP siendo al mismo tiempo una red publicitaria. Para evitar confusiones, asegúrese de consultar los estudios de casos, investigar a la empresa y hacer las preguntas adecuadas sobre las fuentes de tráfico y las metodologías.
2) Comparta sus objetivos y KPI.
Para que un algoritmo de aprendizaje automático realice una segmentación adecuada, necesita una configuración de campaña muy específica en la que los objetivos estén claramente definidos.
3) Compartir datos.
Como ya se ha mencionado, compartir datos es un paso fundamental en la publicidad móvil. Existen múltiples formas seguras y que respetan la privacidad de los datos para compartirlos (y no se trata de un archivo .csv).
4) Sé paciente pero cuidadoso.
Dependiendo de la vertical de la aplicación, ML podría necesitar un tiempo y un presupuesto diferentes para establecer una sólida compresión de eventos de embudo de instalación profunda. Asegúrate de ponerte en contacto con el responsable de atención al cliente de la plataforma para evaluar el progreso.
Sobre el autor invitado
Galia Lahav, Directora de Marketing Digital en Persona.ly, un DSP primero móvil que opera en todo el mundo. Con acceso a más de 2,5 millones de subastas de anuncios por segundo y algoritmos propios de puja y aprendizaje automático, Persona.ly ofrece soluciones transparentes, basadas en el rendimiento y altamente orientadas a UA y retargeting a escala. Rapido, Games24x7, Papaya Gaming, Ubisoft, Tilting Point y muchos otros confían en la empresa.
