Publicidad Programática, Big Data e IA: Conceptos Esenciales para el Marketing Digital

Publicidad Programática: Conceptos Fundamentales

Adserver

Es una tecnología que permite emitir anuncios publicitarios dentro de nuestro sitio web. Aporta datos esenciales como impresiones y clics.

1. El usuario llega al sitio web.
2. La web solicita los anuncios.
3. La web emite el anuncio.
4. El usuario ve el anuncio.

Publicidad Programática: Definición

Conjunto de herramientas y plataformas que permiten la compra/venta automatizada de audiencias. Es tecnología que usamos para facilitar la forma en la que podemos mostrar y/o adquirir audiencia. No es una nueva línea de negocio, es una vía para hacer mejor nuestros negocios. Facilita el acceso entre oferta y demanda, simplificando el ecosistema actual.

Publicidad Online Convencional vs. Publicidad Programática

Publicidad Online Convencional

• Compra de espacios publicitarios.
• Compra directa de los anuncios.
• Proceso de compra tradicional: Orden de reserva y compra del espacio publicitario.

Publicidad Programática

• Compra de audiencias.
• Compra de los anuncios mediante subasta.
• Proceso de compra complejo: Pujas a través de algoritmos por cada impresión en un espacio publicitario.

Compra Programática y RTB: Diferencias

Compra Programática

• La compra programática es un enfoque más amplio que abarca todo el proceso de compra y venta de publicidad en línea de manera automatizada y basada en datos.
• Incluye la compra de anuncios a través de subastas en tiempo real (RTB), pero también puede abarcar otras formas de compra automatizada, como la compra directa programática y la compra garantizada.
• Permite a los anunciantes y a las marcas utilizar datos y algoritmos para tomar decisiones sobre dónde y cuándo mostrar sus anuncios en función de su audiencia objetivo y otros parámetros.
• La compra programática se centra en la eficiencia y la optimización de campañas publicitarias a gran escala, utilizando datos para llegar a la audiencia adecuada en el momento adecuado.

RTB (Real-Time Bidding)

• Es un componente específico de la compra programática que se refiere a la subasta en tiempo real de impresiones publicitarias individuales.
• En una subasta RTB, cuando un usuario carga una página web o una aplicación, se realiza una subasta instantánea para determinar qué anuncio se mostrará en ese espacio publicitario.
• Los anunciantes participan en estas subastas y ofertan en tiempo real por la oportunidad de mostrar sus anuncios a ese usuario específico, basándose en datos como la ubicación, el historial de navegación y otros datos disponibles.
• El anuncio del anunciante que ofrece la oferta más alta gana la subasta y se muestra al usuario en cuestión.

En resumen, la compra programática es un enfoque más amplio que abarca todo el proceso automatizado de compra y venta de publicidad en línea, mientras que el RTB es una parte específica de la compra programática que se centra en la subasta en tiempo real de impresiones publicitarias individuales. Ambos conceptos utilizan datos y tecnología para mejorar la eficiencia y la precisión de las campañas publicitarias en línea.

Planificación de una Campaña de Publicidad Programática

Para planificar una campaña programática, se deben considerar los siguientes elementos:

• Público Objetivo: Definición clara de la audiencia a la que se quiere llegar.
• Fechas: Establecimiento del período de duración de la campaña.
• Presupuesto y Objetivo de Campaña: Asignación de recursos y metas a alcanzar.
• El “Stack Tecnológico”: Evaluación de las tecnologías disponibles versus las necesarias y sus costes (DSPs, Ad Exchanges, SSPs, Proveedores de Datos, DMP o CDP, Herramientas de verificación de inventario).

Sistema de Pujas

1. El flujo del proceso siempre comienza en los SSPs. Envían información a la vez a todos los DSPs.
2. Se debe transmitir la información necesaria que permita al DSP tomar la decisión sobre si quiere o no comprar dicha impresión.
3. Los DSPs contestan si quieren o no comprarlo. Si sí, cuánto estarían dispuestos a pagar.
4. El SSP recibe las ofertas y decide cuál gana.
5. Compras y ventas: siempre a CPM (Costo por Mil Impresiones) - publicidad programática.

¿Cómo Funciona la Publicidad Programática?

Por parte del Usuario:

El usuario tiene una necesidad de consumir un contenido, buscar información o conectarse en una app. Al navegar, el usuario genera un espacio en blanco que pasa a subasta a través del SSP.

Por parte del Anunciante:

1. Quiere promocionar sus productos o servicios entre el público objetivo, y para ello busca comprar los espacios publicitarios que generan los usuarios.
2. Configura la campaña en el DSP con la segmentación deseada a la espera de recibir pujas: El DSP responde pujando por aquellas peticiones de pujas que envían los SSPs (Supply Side Platform) a través de los Ad Exchanges.

Cuando el usuario ve la publicidad en su dispositivo, puede clicar sobre ella y visitar la página web del anunciante, informándose sobre la marca o producto anunciado, incluso llegando a comprarlo.

Ventajas de la Publicidad Programática

• Optimización de las campañas de manera automática.
• Control y gestión de las campañas desde una única plataforma.
• Cruce de diferentes variables (Datos) para alcanzar a un público objetivo.
• Aumento de la efectividad de la campaña minimizando desperdicios.
• Personalización de la comunicación.
• Comprar y vender de forma eficiente.

Ecosistema de la Publicidad Programática

DSP (Demand Side Platform)

• Los anunciantes o agencias necesitan una plataforma para poder adquirir el inventario que los soportes o medios sacan a subasta.
• Los DSPs son las plataformas que permiten gestionar esta compra programática. Podemos configurar campañas con ciertas configuraciones, que nos permiten gestionar el rango de pujas, así como las características del inventario o usuarios que están demandando ese inventario en tiempo real.
• Una de las principales ventajas de los DSPs es que da la posibilidad de trabajar con un gran número de medios diferentes desde una misma plataforma, evitando tener que gestionar una a una la compra de medios en diferentes soportes.
• Además, los DSPs cuentan con la tecnología y el conocimiento para comprobar cada una de las impresiones disponibles en la subasta de inventario. Solo si cumplen todas las reglas y condiciones que el anunciante ha configurado, se pujará por la impresión.
• Suelen contar con su propia capa de reporting. Ofrece toda la información sobre la campaña, permitiendo optimizar las estrategias.
• Ejemplos: The Trade Desk, Xandr, Amazon DSP, Adform.

¿Cuál DSP elegir?

Lo más importante es entender la particularidad de cada DSP (Demand Side Platform), los puntos débiles y fuertes para implementar la campaña según la plataforma que nos pueda dar mejores resultados. Algunos DSP son más potentes en Inventario mientras que otros en Algoritmos con IA, mientras que otros son más fuertes en Datos de Audiencias. Según nuestro target geográfico, demográfico y el inventario al que queremos acceder, debemos elegir el DSP ideal para esa campaña en específico. Y si contamos con varias opciones o no hay una sola plataforma que cumpla con todos los requisitos, debemos probar con todas las plataformas. Aquí es donde la programática toma complejidad porque una sola campaña se implementa en varios DSP, teniendo varias campañas y decenas de Line Items que optimizar.

SSP (Supply Side Platform)

• Plataforma similar al DSP pero en el lado del soporte/página web que vende el inventario.
• Recibe la información de qué inventario está disponible de los Publishers / páginas web: tipo de formato, segmentación y precio.
• De los DSP recibe la información de qué anunciantes están interesados en comprar inventario, qué tipo de inventario quieren adquirir y cuánto están dispuestos a pagar por él.
• Ejemplos: Google Ad Manager, Amazon APS, OpenX, Verizon Media, Rubicon.

Trading Desk

Los equipos de personas que gestionan la programática. Pueden ser de agencia (Vivaki (AOD), Cadreon (IPG), Xaxis (GroupM), Accuen (OMD)…) o independientes (Tradlab, Nmpi, Eezy, Plan.Net…).

Modelos de Compra en Publicidad Programática

Guaranteed (Garantizado)

Es el espejo de la venta directa, pero usando la tecnología para automatizar todo el proceso de la petición de propuestas y la firma de órdenes de compra. Supone una reserva de inventario garantizada por parte del soporte y un compromiso de compra por parte del anunciante. El acuerdo es entre anunciante y soporte. El precio está acordado, así como el inventario. Las campañas sirven en la misma prioridad que las campañas en directo. Es el modelo comercial más reciente.

Preferred Deal (Acuerdo Preferente)

• Es similar a la subasta privada porque se sitúa en el entorno del Ad Exchange privado; pero no existe una subasta, sino que la relación se establece entre el soporte y el comprador.
• Se pre-negocia un precio fijo y todo sucede de forma transparente. Se parece a la venta directa, pero sin reserva de inventario, y sucede dentro del entorno del Ad Exchange.
• El comprador puede, o no, comprar todo el inventario que el soporte pone a su disposición.
• Normalmente, este tipo de acuerdo se configuraba con una prioridad más elevada que la subasta privada, y mucho mayor que la subasta abierta. Esto permite que el anunciante sea el primero en ver la impresión y decidir si la compra o no.

Private Marketplace (PMP - Mercado Privado)

• Entorno totalmente seguro donde oferta y demanda se conocen y se establece un grado más de confianza.
• Subasta privada: El funcionamiento es igual al Open RTB, siempre tendrá prioridad sobre este modelo, incluso con precios inferiores.

Open Market (Mercado Abierto)

• Opción por defecto de cualquier plataforma de Ad Exchange.
• Sigue la dinámica del “Second Price”.
• No hay garantía de volumen de inventario.
• La venta del inventario puede ser transparente, por canal o anónima.
• Permite descubrir el Long Tail, tanto a nivel de sitios, como a nivel de anunciantes/Agencias.
• Permite comprar mucho inventario muy barato. Escalabilidad.

Big Data: Conceptos y Aplicaciones

Definición de Big Data

Está formado por un conjunto de datos de mayor tamaño, más complejos, especialmente procedentes de nuevas fuentes de datos. Estos conjuntos de datos son tan voluminosos que el software de procesamiento de datos convencional, sencillamente no puede gestionarlos. Sin embargo, estos volúmenes masivos de datos pueden utilizarse para abordar problemas empresariales que antes no hubiera sido posible solucionar.

Big Data vs. Business Intelligence vs. Data Analysis

• Big Data: Enormes volúmenes de datos multifuente y desestructurados, que se suman para aportar inteligencia de negocio. Ecosistema tecnológico con múltiples componentes. Posibilidad de información y decisión en tiempo real.
• Business Intelligence: Volúmenes de datos multifuente y estructurados, a partir de los cuales se crean análisis y reporting. Estos análisis los reciben las personas y a partir de ellos, se toman decisiones, pero no en tiempo real. Monosistema tecnológico.
• Data Analysis: Volúmenes de datos estructurados y limitados, al alcance de cualquiera en la empresa, de forma muy repartida y desigual. A veces, mismas métricas pero con distinto valor. Decisiones importantes a veces lejos de este primer nivel de análisis.

Las 5 Vs del Big Data

1. Volumen: En Big Data, se procesan grandes volúmenes de datos no estructurados de baja densidad, como feeds de Twitter, clics en páginas web o datos de sensores. Esto puede alcanzar desde terabytes hasta petabytes, según la organización.
2. Velocidad: Hace referencia al ritmo de recepción y procesamiento de datos, que a menudo ocurre en tiempo real o casi en tiempo real, especialmente en productos inteligentes conectados a Internet.
3. Variedad: Los datos se presentan en formatos estructurados, no estructurados y semiestructurados (texto, audio, video). Los no estructurados requieren preprocesamiento para interpretarse y generar metadatos.
4. Veracidad: La diversidad y el volumen de datos pueden comprometer su precisión o completitud. Las empresas deben garantizar que los datos recopilados sean válidos y relevantes para sus objetivos.
5. Valor: Es la característica más importante, ya que los datos transformados en información útil permiten optimizar la gestión, definir estrategias, ofrecer personalización, mejorar la relación con clientes y obtener ventajas competitivas.

Ventajas del Big Data

• Permite obtener respuestas más completas, ya que dispone de mayor cantidad de información.
• La disponibilidad de respuestas más completas significa una mayor fiabilidad de los datos. En definitiva, más y mejor información para la toma de decisiones.

Desafíos del Big Data

1. Gran tamaño: El volumen de datos se duplica aproximadamente cada dos años, lo que representa un reto para las organizaciones al intentar almacenar y gestionar este crecimiento de manera eficaz, a pesar de los avances tecnológicos.
2. Utilidad de los datos: Para ser valiosos, los datos deben ser relevantes, organizados y limpios. Preparar los datos para un análisis significativo consume entre el 50 % y el 80 % del tiempo de los científicos de datos.
3. La tecnología de Big Data cambia rápidamente.

Inteligencia Artificial (IA)

Definición de IA

Es el conjunto de tecnologías que permite a las máquinas aprender y tomar decisiones por sí mismas, como si tuvieran cerebros. Para enseñarle cosas, le damos mucha información y le mostramos ejemplos. Puede aprender de sus propios errores.

Inteligencia Artificial Generativa

Subcampo de la Inteligencia Artificial que se centra en la creación de sistemas informáticos capaces de generar contenido original, como imágenes, texto, música… de manera automática. Estos sistemas usan algoritmos y modelos de aprendizaje automático para producir datos que parecen haber sido creados por humanos (por ejemplo, ChatGPT).

DMP (Data Management Platform)

Definición y Funcionalidad

Plataforma que nos permite gestionar grandes cantidades de datos con fines publicitarios. Permite a los anunciantes crear audiencias objetivo a las que dirigirse basándose en una combinación de datos de diferentes fuentes. Se dedica a la recogida, clasificación y segmentación de la información para mejorar y facilitar su posterior uso. Los principales son: Weborama, Adobe Audience Manager, Oracle, Salesforce…

DMP y las 5 Vs del Big Data

Es correcto clasificar un DMP como una herramienta de Big Data porque cumple con los requisitos de las 5 V del Big Data:

• Volumen: Cantidad de datos procesados por la herramienta.
• Velocidad: Ritmo de datos creados y procesados.
• Variedad: Diversidad de tipología de fuente de origen de los datos procesados.
• Veracidad: Calidad y confiabilidad de los datos procesados.
• Valor: Aporta.

Gestión de Datos en un DMP

Cuando hablamos de la gestión de datos en un DMP, estamos hablando principalmente de datos online, es decir, información basada en Cookies o Device ID. Aunque para tener una visión global, real y unificada del usuario es recomendable integrar también datos offline. La elección del DMP depende de:

• Costes.
• Servicio, seguimiento y formación.
• Apertura/conexión a otras plataformas.

Tipos de Datos Activables para Publicidad

1st Party Data (Datos de Primera Parte)

Datos obtenidos de primera mano, es decir, los obtenidos directamente de la relación entre la compañía y sus clientes. Dentro de esta clasificación, podemos encontrar desde datos más básicos (generalmente gestionados a través de un CRM) como el nombre y los datos de contacto, hasta otros datos más complejos como los que reflejan el comportamiento del consumidor, derivados de la actividad comercial. Este tipo de datos configura la información más fiable y valiosa para una empresa. Estos datos son 100% propiedad de la empresa. Sí es necesario (dependiendo del volumen) tener un equipo cualificado que gestione los datos y sepa interpretar la información para una correcta aplicación en el Marketing Digital.

Ventajas:

• Son “gratuitos”: no suponen un gasto adicional.
• No dependemos de otras empresas para su recopilación y uso: independencia.
• Son fiables.

2nd Party Data (Datos de Segunda Parte)

Son datos que esencialmente provienen de acuerdos de compraventa con otras empresas. Este modelo de datos permite a los anunciantes poder ampliar sus bases de datos (First Party Data) con información valiosa de otras compañías. Ejemplo: Compañías con productos o servicios complementarios entre sí pueden, bajo consentimiento explícito de los usuarios, intercambiarse datos. Son el complemento perfecto para los datos propios, de primera mano, ya que podemos ampliar la audiencia a un mayor número de usuarios dentro de nuestro público objetivo, con gustos, hábitos e intereses similares a los de nuestros usuarios.

3rd Party Data (Datos de Tercera Parte)

Son datos de “tercera mano”, procedentes de compañías que agregan información de varias webs, aplicaciones u otras fuentes. Proceden, por tanto, de pequeñas empresas especializadas en la recopilación y gestión de datos (Data Providers). Estas compañías construyen perfiles de marketing específicos (audiencias) que ponen a la venta para que las empresas o marcas puedan comprarlos usualmente con fines publicitarios. Dichos proveedores de datos ofrecen identificadores con información como edad, género, interés, localización geográfica, etc.

DOOH (Digital Out-Of-Home)

3 Claves del DOOH

• Notoriedad: Capta dos veces más la atención del usuario.
• Construye marca: Transmite una imagen moderna e innovadora.
• Flexibilidad:
  • Adaptación de las creatividades al entorno.
  • Múltiples mensajes posibles.
  • Fechas (de inicio) de campaña flexibles.
  • Franjas horarias.
  • Mensajes adaptados al contexto.
  • Afinidad a targets concretos, campañas dirigidas.
  • Posibilidad de creatividades dinámicas.

¿Cómo se Consume y Percibe el OOH (Out-Of-Home) en España?

Cobertura

Un circuito nacional alcanza más del 80% de población en 3-4 días.

Frecuencia

Exterior es un medio muy intenso, con alta repetición.

Notoriedad - Segundo Medio en Notoriedad

Frente al resto de medios (TV, radio, prensa e internet) la publicidad en DOOH se caracteriza por ser más impactante, aportar contenidos más creativos e incentivar a la compra.

Cómo se Percibe

El OOH es percibido como un medio muy poco saturado.