La compra programática: la compra automatizada de anuncios
La estructura de la programática
La compra programática es la compra automatizada de anuncios dirigidos en un formato de subasta para usuarios específicos en función de sus intereses y necesidades. Existen varios servicios y plataformas para este fin.
Proveedores de datos:
proveedores de datos. Se dividen en dos grupos: los que ofrecen segmentos de audiencia recopilados a partir de datos procesados (Proveedores de datos procesados), y los que proporcionan datos brutos (Proveedores de datos brutos).
SSP (Supply Side platform) -
una plataforma para que los editores puedan vender espacios publicitarios a las redes y sitios web.
Ad Exchange -
una bolsa de publicidad. Pone a la venta espacios publicitarios para los visitantes de las redes publicitarias y los sitios web de los editores, y se encarga de aceptar las ofertas de los DSP y de anunciar el ganador.
Ad Network:
es una red de banners publicitarios. Contiene banners y gestiona su visualización con la ayuda del Ad Server, que entrega los anuncios al sitio del editor, cuenta el número de visualizaciones, los clics y gestiona la optimización de la campaña.
DSP (Demand Side Platform):
empresas que compran datos a los proveedores y los utilizan en la publicidad. Este artículo se centrará principalmente en el trabajo de estas plataformas.
DSP (Demand Side Platform) -
una herramienta para la compra automatizada de publicidad online, que interactúa directamente con la SSP (Supply Side Platform), las redes publicitarias (Ad Network), los ad exchanges (Ad Exchange) y los sitios web (en la terminología de la publicidad online se denominan editores).
El objetivo principal del DSP es comprar impresiones publicitarias a un precio óptimo y mostrar los anuncios a los usuarios de la manera que mejor satisfaga las necesidades de los anunciantes.
El DSP trabaja con varios formatos publicitarios: banners, vídeos, anuncios en aplicaciones móviles y la llamada publicidad nativa, que se disfraza con el contenido del sitio o de la aplicación.
La estrategia de trabajo del DSP (targeting)
El DSP trabaja con varios anunciantes, cada uno de los cuales realiza varias campañas (a veces su número llega a miles). Cada campaña tiene una estrategia distinta para la compra de impresiones publicitarias, que consiste en un conjunto de objetivos. Veamos las más comunes.
Orientación por lista de dominios (sitio).
El DSP puja sólo si la solicitud del SSP procede de un sitio concreto. Este método lo suelen utilizar los anunciantes que quieren que su anuncio esté en un contexto determinado.
Orientación geográfica
El DSP puja si la petición procede de un usuario situado en una determinada ciudad o incluso en un determinado código postal (relevante en países como Estados Unidos o Reino Unido). La ubicación la determina la plataforma DSP por la dirección IP que viene con la solicitud de SSP.
Orientación de la frecuencia de las impresiones
La limitación de la frecuencia se refiere a la posibilidad de evitar mostrar el mismo banner al usuario con demasiada frecuencia. El objetivo de esta restricción es que si, por ejemplo, después de 20 visualizaciones el usuario no ha realizado ninguna acción de destino (un clic, un pedido o algo más), no tiene sentido gastar dinero en comprar impresiones para este usuario.
Además de limitar las impresiones para todo el tiempo, los DSP suelen permitir establecer un límite para un minuto, una hora, un día y una semana. Porque no es muy razonable "bombardear" al usuario con los 20 shows en el primer minuto.
Retargeting
Este enfoque permite mostrar anuncios a los usuarios que han visitado el sitio del anunciante, pero que se han marchado sin realizar la acción objetivo (por ejemplo, comprar, rellenar formularios o llamar). Como demuestran las estadísticas, todavía se puede persuadir a estos usuarios recordándoles su existencia.
El RTB impulsó el desarrollo del retargeting. Al estar conectado con un gran número de SSP y tener acceso a miles de millones de impresiones publicitarias, el DSP tiene la capacidad de "llegar" a casi cualquier visitante del sitio del anunciante.
Cabe mencionar una de las extensiones del retargeting: el retargeting dinámico (DCO - dynamic creative optimization). En este caso, se muestra al usuario un banner personalizado basado en su historial de visitas al sitio del anunciante. Por ejemplo, a un usuario que haya visto diez pares de zapatos se le mostrará un banner con los precios.
Orientación por segmento de audiencia
Este tipo de segmentación permite mostrar un mensaje relevante a los usuarios que están interesados en un determinado tema (por ejemplo, coches o deportes), así como a personas de un determinado grupo demográfico (por ejemplo, hombres de 25 a 40 años).
Normalmente, el DSP compra datos de la DMP (Plataforma de Gestión de Datos) sobre los usuarios. La DMP carga regularmente (por ejemplo, una vez al día) una base de datos de usuarios al DSP, que se utiliza para procesar la solicitud de subasta y tomar decisiones sobre qué publicidad ofrecer a este usuario.
También es posible una opción más avanzada cuando el DSP obtiene información del DMP en tiempo real, es decir, envía una solicitud al DMP después de cada solicitud del SSP.
Optimización predictiva
Todas las orientaciones anteriores sólo definen la lógica de selección de un usuario para mostrarle un anuncio. Sin embargo, no afectan a la definición del tamaño de la oferta.
Trabajar con el DSP, que sólo tiene la orientación descrita anteriormente, implica un trabajo manual: un comercializador o un gestor de tráfico debe seleccionar él mismo la tarifa y cambiar la orientación en función de los resultados de la campaña publicitaria (el precio efectivo por clic o la conversión). Pero en la sociedad postindustrial, la mano de obra es cara y hay una alta probabilidad de error debido a factores humanos.
Para ello, algunos DSP implementan algoritmos de optimización predictiva (a veces este algoritmo se llama "predictor" o "pronosticador"). Consideremos su trabajo en un ejemplo:
Imaginemos que el director de marketing de un banco ha decidido lanzar una campaña publicitaria para un nuevo producto. Para ello, ha seleccionado varias docenas de sitios con una audiencia asegurada (segmentación por dominios), y ha elegido las principales ciudades donde están representadas las sucursales del banco (segmentación geográfica).
Por lo general, los algoritmos de optimización predictiva son universales y también pueden predecir la probabilidad de otra acción del objetivo, como una compra (conversión).