Históricamente se ha asociado la algoritmia en compra programática con el momento de la toma de decisión de la compra de inventario. La realidad es bien distinta ya que, en función de los objetivos de campaña, puede tener lugar o no la utilización de algoritmos.

Una de las funcionalidades que ofrecen los DSP’s es el uso de algoritmos que optimicen los KPI’s más comunes en el entorno programático. Hoy en día,  los atributos que tienen en cuenta estos algoritmos para ir construyendo las etiquetas que irán alimentando el modelo siguen siendo una caja negra.

¿Cuándo es recomendable el uso de algoritmos?

Si estamos hablando de una campaña de branding donde lo que se busca es cobertura, no tendrá sentido la utilización de un algoritmo, lo más adecuado sería realizar una puja fija sobre una audiencia o un inventario cualificado.

En campañas de performance habría que distinguir la fase en la que nos encontramos, pues el volumen es un condicionante importante:

  • Si nos encontramos en fase de captación dentro de una estrategia en la que disponemos de una audiencia o de un inventario en el que tenemos un alto potencial de compra, podríamos utilizar algoritmos que optimicen el CPC o que optimicen la llegada a la landing de campaña considerando la misma como una métrica de tráfico cualificado. Hay que tener en cuenta que un algoritmo trata de modelizar patrones para dar con una combinación de factores afines a mi producto o servicio, pero no se trata de una audiencia en sí. El algoritmo tiene en cuenta, normalmente, variables que están presentes en la bid request (ejemplos: puja, url, referrer, browser, hora del día, formato, geolocalización…), por lo que es importante utilizar los algoritmos sobre una audiencia o sobre un inventario afín a tu producto o servicio. Según la plataforma utilizada podría ser recomendable tener un histórico de resultados antes de poner en funcionamiento un algoritmo.
  • Si estamos trabajando con first party data en una estrategia de remarketing podríamos usar un algoritmo que nos optimice el CPA siempre y cuando dispongamos de un volumen mínimo de data que realmente permita al algoritmo crear un número suficiente de etiquetas para poder realizar el modelado. En este punto también es importante alinear el objetivo de negocio con el uso del algoritmo, pocas veces se hace el ejercicio de dimensionar un presupuesto de en función del volumen de audiencia de first party data. Una vez este dimensionado el presupuesto para esta partida, habría que evaluar si interesa más impactar a todos mis potenciales clientes con una frecuencia determinada o poner a funcionar un algoritmo que busque minimizar el coste por adquisición de mi producto o bien que busque conseguir el mayor número de adquisiciones sujeto a una restricción de precio máximo. Por ejemplo, para ecommerce recién abierto con poco tráfico no tendría sentido utilizar un algoritmo, ya que el volumen de datos en esta parte del funnel no va a ser lo suficientemente robusto. Sin embargo, para una aerolínea en la que se dan cientos de ventas diarias vamos a disponer de mucha más información sobre las ventas, lo que nos permitiría utilizar un algoritmo de una manera mucho más fiable.

Futuro de la algoritmia en compra programática

Para poder sacar el mayor rendimiento posible al uso de la algoritmia en la compra programática será necesario crear algoritmos personalizados que tengan en cuenta los objetivos de negocio del anunciante. Para ello será necesario customizar algoritmos que no tengan un único evento sobre el que optimizar, sino que sean programados con la mayor trazabilidad posible teniendo en consideración distintos puntos de conversión en el funnel y que utilicen toda la inteligencia de negocio que sea posible.

Pondremos el ejemplo de una campaña de una hotelera en la que tendremos distintos perfiles de usuarios y diferentes tipos de compra: por un lado, clientes que van a buscar alojamientos por precio, y otro, usuarios que buscan viajes familiares a pensión completa en donde el tique medio es muy superior. En este caso me interesará captar los usuarios más premium. Mediante un algoritmo personalizado podríamos ponderar atributos que un algoritmo estándar de plataforma no es capaz de valorar, categorizando a usuarios y cualificándolos basándose en señales como el valor total de la compra, métricas más avanzadas basadas en la analítica del site, etc.

Algunos de los principales DSP’s del mercado a nivel internacional han detectado esta necesidad de customización de algoritmos en función de los objetivos y necesidades de negocio de cada anunciante, por lo que se están empezando a abrir nuevas funcionalidades en el campo de la algoritmia para seguir mejorando la eficiencia en la compra programática.


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