En el saturado mundo actual de la publicidad programática, los métodos tradicionales de gestión publicitaria ya no son suficientes. Editores y anunciantes se enfrentan a desafíos crecientes: inventario excesivo, cambios en el comportamiento del consumidor y métricas de rendimiento a menudo imprecisas. Las técnicas convencionales, como agrupar el inventario por categorías generales o basarse en procesos manuales estáticos, han quedado obsoletas. En respuesta, la curación de datos basada en datos ha surgido como una solución moderna y práctica para mejorar el rendimiento y la rentabilidad de los anuncios.
Este artículo explica cómo aprovechar datos propios, información de audiencia muy detallada y análisis avanzados pueden ayudar a optimizar la calidad del inventario e impulsar mejores resultados de campaña.
1. Comprender la curación basada en datos
La curación basada en datos consiste en utilizar fuentes de datos fiables y herramientas analíticas para filtrar un amplio inventario, lo que permite a editores y anunciantes crear paquetes de anuncios segmentados. A diferencia de la curación de inventario tradicional, que suele basarse en la agrupación manual del contenido o en el uso de categorías amplias definidas por el editor, la curación basada en datos utiliza datos propios, información de audiencia en tiempo real y análisis avanzados para tomar decisiones más inteligentes en cada etapa del proceso. Se centra en identificar el mejor inventario basándose en indicadores de rendimiento medibles, como la visibilidad, la interacción y el potencial de conversión.
La curación basada en datos utiliza datos propios que los editores recopilan directamente de las interacciones de los usuarios en sus sitios web o aplicaciones. Integra múltiples puntos de datos, como señales de comportamiento y datos demográficos, lo que garantiza que cada paquete curado se base en indicadores de rendimiento medibles. Los avances tecnológicos, como plataformas de agregación de datos más rápidas y potentes motores de análisis, han hecho que estos enfoques sean viables y escalables. Han transformado el proceso de selección de inventario, que ha pasado de ser una tarea estática y puntual a un proceso continuo que se adapta a los cambios en el comportamiento de la audiencia y las condiciones del mercado.
Curación tradicional vs. curaduría basada en datos
La curación tradicional o contextual implica agrupar sitios web o contenido según la calidad percibida o las relaciones existentes con los editores. Este método proporciona una visión estática que no se ajusta al rendimiento en tiempo real ni tiene en cuenta los datos de comportamiento de la audiencia. Por el contrario, la curación basada en datos crea un motor de decisión dinámico que utiliza datos en tiempo real. Mientras que los enfoques tradicionales simplemente categorizaban los sitios web en temas generales, los métodos modernos incluyen factores como las tasas de actualización, las puntuaciones de visibilidad y la relevancia contextual, todo lo cual ayuda a comprender mejor el valor de los anuncios. Por ejemplo, en lugar de simplemente colocar un anuncio en un sitio web deportivo, los métodos basados en datos determinan qué páginas o secciones específicas ofrecen mayor visibilidad e interacción.
Además, las técnicas modernas basadas en datos incorporan herramientas que permiten la optimización en tiempo real. La integración con plataformas como Google Ad Manager (anteriormente conocido como DoubleClick For Publishers ), junto con herramientas que admiten la segmentación por valor clave , permite optimizar las ofertas seleccionadas en tiempo real. Este enfoque integrado proporciona una visión más detallada de la calidad del inventario y garantiza que las ubicaciones de los anuncios se ajusten al comportamiento de la audiencia y a los objetivos del anunciante.
El papel de los datos propios, la información de la audiencia y el análisis avanzado
La base de la curación basada en datos son los datos propios, recopilados directamente de las interacciones de los usuarios. Dado que estos datos se obtienen directamente, suelen ser más fiables y actuales que los de terceros. Los datos propios permiten a los editores crear segmentos de audiencia personalizados que reflejen los comportamientos y preferencias reales de los usuarios.
Análisis avanzados, que incluyen aprendizaje automático y algoritmos de IA, procesan estos datos para extraer información útil. Estas herramientas monitorizan continuamente el rendimiento, ajustan los parámetros de segmentación y refinan los criterios de segmentación para garantizar que cada impresión publicitaria llegue a la audiencia adecuada. El resultado es un proceso de selección proactivo y adaptativo, capaz de responder a los cambios en el comportamiento de la audiencia y las condiciones del mercado.
2. Aprovechar la información de la audiencia para un rendimiento superior de los anuncios
Importancia de la segmentación granular de audiencia
La segmentación de audiencias es clave para el éxito de la curación basada en datos. Al dividir una audiencia amplia en grupos más pequeños y detallados, los editores y anunciantes pueden ofrecer experiencias publicitarias más relevantes y atractivas. La segmentación granular va más allá de la edad, el género o la ubicación; implica comprender el comportamiento del usuario, sus preferencias y el contexto en el que se consume el contenido.
Por ejemplo, en un sitio web de estilo de vida, un grupo de usuarios podría interactuar más con contenido de fitness, mientras que otro podría estar más interesado en la decoración del hogar. La selección basada en datos ayuda a identificar estas diferencias para que los anunciantes puedan personalizar sus mensajes en consecuencia. Esta segmentación detallada se traduce en una mejor segmentación, mayores tasas de clics (CTR) y un mayor rendimiento de las campañas.
Métodos para recopilar y analizar datos de audiencia
Existen varias maneras de recopilar y analizar los datos necesarios para una segmentación detallada de la audiencia. Los métodos clave incluyen:
- Análisis de datos de comportamiento: seguimiento de las interacciones del usuario, como visitas a la página, clics y tiempo invertido en las páginas, para comprender los intereses del usuario y los patrones de participación.
- Información demográfica: uso de datos propios para categorizar a los usuarios por edad, género, nivel de ingresos o ubicación, lo que constituye la base para una segmentación adicional.
- Análisis avanzado: uso de plataformas que agregan estos puntos de datos y aplican algoritmos de aprendizaje automático para identificar patrones y pronosticar tendencias de rendimiento.
Ejemplos del mundo real
Spotify, el gigante del streaming musical, utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar los hábitos de escucha de los usuarios, las búsquedas y la composición de sus listas de reproducción. Estos datos fundamentan recomendaciones personalizadas, como la lista de reproducción "Descubrimiento Semanal", que selecciona canciones según las preferencias individuales del usuario. Este enfoque personalizado ha impulsado significativamente la interacción y la retención de usuarios.
Mediante estrategias en tiempo real basadas en datos, Netflix personaliza y optimiza las recomendaciones de contenido. Cabe destacar que el 80 % del contenido de Netflix se basa en recomendaciones personalizadas basadas en IA, adaptando las sugerencias a los hábitos y preferencias de visualización individuales.
3. Impacto en el rendimiento y la monetización de los anuncios
Mejora de las métricas de rendimiento de los anuncios
La selección basada en datos tiene un impacto significativo en las métricas principales que definen el rendimiento de los anuncios. Al refinar la selección de inventario mediante el análisis de datos, los editores pueden garantizar que los anuncios se ubiquen en entornos con alta visibilidad. Cuando el inventario se selecciona con base en datos precisos y en tiempo real, la probabilidad de que un anuncio sea visto por una audiencia relevante aumenta significativamente.
- La visibilidad suele ser la primera métrica que se mejora. Los anuncios que se muestran en ubicaciones premium, determinadas mediante análisis basados en datos, tienden a tener puntuaciones de visibilidad mucho más altas.
- Los CTR también experimentan un aumento gracias a una segmentación más precisa. Cuando los anuncios se adaptan a los intereses y comportamientos de un segmento de audiencia bien definido, es más probable que los usuarios interactúen con ellos, lo que aumenta los CTR y la interacción general.
- Las tasas de conversión se benefician de una mayor alineación del contenido publicitario con la intención del usuario. Cuando las campañas publicitarias se basan en datos granulares y análisis en tiempo real, el mensaje publicitario se adapta mejor a las necesidades del público objetivo, lo que se traduce en mejores conversiones.
Beneficios financieros
Los beneficios financieros de adoptar la curación basada en datos son significativos. Para los editores, este enfoque puede generar un mayor coste por cada mil impresiones (CPM). Los anunciantes están dispuestos a pagar una prima por ubicaciones publicitarias respaldadas por datos de audiencia fiables y de alta intensidad, ya que estas suelen ofrecer un mejor rendimiento.
Además, al optimizar el inventario mediante métodos basados en datos, los editores observan una mejora general en el rendimiento. En lugar de depender únicamente de ofertas amplias y de mercado abierto, pueden agrupar su inventario premium en ofertas seleccionadas que obtienen un rendimiento consistentemente superior. Este mayor rendimiento se traduce en mayores ingresos y una estrategia de monetización más sostenible. Para los anunciantes, una mejor segmentación reduce las impresiones desperdiciadas. Cuando los anuncios llegan a la audiencia adecuada, cada inversión publicitaria se utiliza de forma más eficiente, lo que se traduce en un mejor retorno de la inversión publicitaria (ROAS).
Estudios de caso
La eficacia de la curación basada en datos se puede ver en aplicaciones del mundo real en diversas industrias.
1. Marketing basado en IA de Yum Brands: Yum Brands (empresa matriz de Taco Bell, Pizza Hut y KFC) aprovechó la IA y el análisis de datos para personalizar la entrega de anuncios en sus canales digitales. Al seleccionar segmentos de audiencia según datos de comportamiento, como el historial de compras y las horas de pedido preferidas, aumentaron la interacción de los clientes y redujeron la pérdida de clientes. Este enfoque basado en datos garantizó que los anuncios se mostraran a los clientes adecuados en el momento óptimo, lo que mejoró el rendimiento de las campañas.
Fuente: WSJ
2. Estrategia publicitaria basada en datos de Omnicom e Interpublic: La reciente fusión de 30 000 millones de dólares entre Omnicom Group e Interpublic Group pone de manifiesto cómo las agencias están adoptando una estrategia de selección basada en datos. En lugar de depender únicamente de la compra de anuncios tradicionales y de gran alcance, la entidad fusionada se centra en el uso de IA, automatización programática e información de la audiencia para seleccionar ubicaciones publicitarias premium. Al priorizar los datos sobre los enfoques de mercado masivo, están redefiniendo las estrategias de monetización de las grandes marcas.
Fuente: WSJ
3. Segmentación publicitaria personalizada de Osphere Digital: Osphere Digital empleó una selección basada en datos para una marca mediana de comercio electrónico de decoración del hogar. Para ello, utilizó datos históricos de compras, análisis de comportamiento y señales contextuales para seleccionar segmentos de clientes de alto valor. ¿El resultado? Un aumento del 30 % en las tasas de apertura de correos electrónicos, una mejora del 25 % en las tasas de clics y un incremento del 20 % en las tasas de conversión. Al seleccionar el inventario de anuncios basándose en un profundo conocimiento de la audiencia, maximizaron la eficiencia de cada ubicación publicitaria .
Fuente: Medio
4. Estrategias prácticas para implementar la curación basada en datos
Para adoptar con éxito la curación basada en datos, editores y anunciantes deben seguir un enfoque estructurado y gradual. A continuación, se detallan los pasos que deben seguir para adoptar esta estrategia eficazmente.
Invierta en herramientas sólidas de recopilación y análisis de datos
La base de la curación basada en datos es una infraestructura de datos sólida. Los editores deben evaluar sus sistemas actuales de recopilación de datos y actualizarlos según sea necesario. Herramientas como servidores de anuncios avanzados y plataformas de análisis como Google Ad Manager 360 (incluida la función Google MCM ) y Google PPID permiten la recopilación de datos propios detallados. Estas herramientas no solo capturan las interacciones de los usuarios, sino que también proporcionan los medios para analizar los datos en tiempo real.
Además de los servidores de anuncios y las plataformas de análisis, considere adoptar una Plataforma de Datos de Clientes (CDP) o una Plataforma de Gestión de Datos (DMP). Una CDP combina todos sus datos de origen, como visitas al sitio web, compras y suscripciones a boletines informativos, en perfiles de usuario unificados que ayudan a mejorar la personalización. Una DMP, por otro lado, organiza segmentos de datos de terceros anonimizados, lo que permite ampliar el alcance de su audiencia en diferentes plataformas. Para los mercados donde se requiere el consentimiento explícito, implemente una Plataforma de Gestión de Consentimiento (CMP). Una CMP muestra banners de consentimiento claros, registra las preferencias de cada usuario y almacena de forma segura los registros de consentimiento. Esto ayuda a garantizar el cumplimiento de las normativas de privacidad de datos, como el RGPD y la CCPA, a la vez que mantiene la precisión y fiabilidad de sus datos de segmentación.
Asociarse con plataformas tecnológicas que respalden la información sobre la audiencia
En casos donde las capacidades internas puedan ser limitadas, la colaboración con plataformas tecnológicas externas puede ofrecer una ventaja significativa. Muchas SSP y proveedores de tecnología publicitaria modernos ofrecen ahora plataformas de curación integradas que admiten la segmentación por valor clave y el procesamiento de datos en tiempo real. Estas colaboraciones pueden facilitar la integración de diferentes fuentes de datos y mejorar la precisión general de la segmentación.
Para comprender mejor a tu audiencia, explora herramientas de medición como Quantcast Measure y SQREEM. Quantcast Measure te ayuda a comprender el comportamiento de los visitantes, como las páginas vistas, el tiempo que pasan en el sitio y los patrones de navegación, y los convierte en información demográfica y basada en intereses. SQREEM, por otro lado, utiliza IA para analizar datos de comportamiento anónimos en la web abierta. Identifica señales de intención y patrones de audiencia sin cookies ni identificadores personales, lo que la hace eficaz en entornos que priorizan la privacidad. Al incorporar estas herramientas a tu análisis actual, obtienes una visión más completa de tu audiencia y puedes refinar tus ofertas seleccionadas en función de lo que realmente impulsa el rendimiento.
Desarrolle experiencia interna o aproveche a especialistas externos
Desarrollar un equipo con experiencia en análisis de datos y publicidad programática es crucial. Ya sea contratando talento interno o colaborando con especialistas externos, contar con profesionales que comprendan las estrategias basadas en datos es clave para una implementación exitosa. Estos expertos pueden ayudar a interpretar conjuntos de datos complejos, identificar tendencias y optimizar las campañas en consecuencia.
Publift Media es uno de estos socios que puede ayudar a los editores a analizar y seleccionar su audiencia para crear paquetes que puedan venderse a los anunciantes. En 2024, los editores de Publift experimentaron aumentos de CPM de hasta un 660 % al participar en acuerdos seleccionados.
Pruebe e itere paquetes seleccionados según métricas de rendimiento
Las pruebas continuas son esenciales. Empieza con campañas piloto que comparen las ofertas de inventario seleccionadas con los modelos tradicionales. Monitorea indicadores de rendimiento como la visibilidad, el CTR, las tasas de conversión y el CPM. Usa esta información para iterar y perfeccionar tus paquetes seleccionados. Un proceso de pruebas basado en datos garantizará que tu estrategia evolucione según los cambios en el comportamiento de la audiencia y las tendencias del mercado.
La curación basada en datos no es algo que se implementa una sola vez; requiere mediciones y ajustes constantes. Establezca métricas de rendimiento claras y utilice análisis en tiempo real para supervisar continuamente los resultados de las campañas. Las revisiones periódicas y las mejoras iterativas garantizan que tanto los editores como los anunciantes se mantengan alineados con los objetivos de rendimiento y puedan abordar rápidamente cualquier problema que surja.
5. Desafíos y consideraciones
En nuestra experiencia, si bien la curación basada en datos ofrece múltiples ventajas, existen varios desafíos que deben abordarse para aprovechar plenamente su potencial.
Privacidad de datos y cumplimiento
Una de las preocupaciones más urgentes es la privacidad de los datos. Con la entrada en vigor de normativas como el RGPD de la Unión Europea y la CCPA de EE. UU., es fundamental utilizar los datos propios de forma responsable. Los editores y anunciantes deben garantizar la transparencia en la recopilación de datos, el almacenamiento seguro y la correcta anonimización de la información del usuario. El uso de herramientas como Google PPID ayuda a anonimizar los datos a la vez que proporciona información útil, equilibrando el cumplimiento normativo con el rendimiento.
Complejidad de integración
Integrar múltiples fuentes de datos y plataformas tecnológicas puede ser un desafío. Muchas organizaciones tienen dificultades para combinar diferentes sistemas en una única configuración que admita análisis en tiempo real. Invertir en tecnologías diseñadas para la interoperabilidad, como plataformas SSP integradas y herramientas de análisis avanzadas, puede simplificar este proceso y reducir los problemas operativos.
Limitaciones de recursos y eficiencia operativa
Implementar un enfoque basado en datos requiere inversión, no solo en tecnología, sino también en capital humano. Los pequeños editores y anunciantes con presupuestos limitados pueden tener dificultades para construir la infraestructura necesaria o contratar el talento especializado necesario. Un enfoque por fases, comenzando con proyectos piloto y ampliándose gradualmente a medida que los resultados sean positivos, puede ayudar a gestionar las limitaciones de recursos mientras se avanza hacia una estrategia integral basada en datos.
Equilibrio entre intermediarios y relaciones directas
La curación basada en datos suele implicar la colaboración con gestores externos que empaquetan el inventario para su venta. Si bien estas colaboraciones pueden mejorar el alcance y la eficiencia operativa, también pueden generar tarifas adicionales y reducir el control directo sobre el inventario. Los editores deben sopesar cuidadosamente los beneficios de la participación de terceros frente a la posible pérdida de ingresos. Mantener relaciones contractuales claras y transparencia en las estructuras de tarifas puede ayudar a proteger los canales de ingresos directos.
Los editores también pueden colaborar con socios comerciales como Publift Media, quienes les ayudan a cerrar acuerdos con anunciantes e intercambios de anuncios. Estos socios actúan como intermediarios, gestionando colaboraciones de curación y negociando mejores acuerdos aprovechando amplios datos de audiencia para la curación y el empaquetado.
Cada organización se enfrentará a desafíos únicos al adoptar la curación de datos. Es necesario gestionar cuidadosamente las compensaciones entre una mejor segmentación y una mayor complejidad operativa. Los expertos del sector sugieren que, si bien la inversión inicial puede ser elevada, los beneficios a largo plazo (mayor interacción, mejor monetización y mejor control del inventario) compensan estos desafíos. La monitorización continua, la transparencia en las prácticas de datos y la disposición a iterar en función de los datos de rendimiento son claves para superar estos problemas.
6. Tendencias futuras
Fuente: ExplicarDe cara al futuro, se prevé que varias tendencias transformen aún más la curación de datos. Una de las principales es el creciente uso de información basada en IA. A medida que las herramientas de IA se vuelven más sofisticadas, impulsarán una segmentación de audiencia aún más precisa y automatizarán muchos aspectos de la optimización del inventario. La optimización en tiempo real se convertirá en una expectativa estándar a medida que mejore la velocidad de procesamiento de datos y los anunciantes exijan ajustes instantáneos a las campañas.
Otra tendencia clave es la evolución de las técnicas de medición de audiencia. Con la eliminación gradual de las cookies de terceros, los datos propios adquirirán mayor importancia. Los editores y anunciantes deben encontrar nuevas formas de medir la interacción de la audiencia sin depender de métodos de seguimiento obsoletos. Está surgiendo una mayor transparencia en los informes y las estructuras de tarifas, impulsada por la demanda del sector de prácticas claras y responsables.
Además, la analítica aumentada , que combina el criterio humano con la interpretación de datos impulsada por máquinas, proporcionará una comprensión más profunda del comportamiento de la audiencia. Esta integración ayudará a comprender el "qué" y el "porqué" de dicho comportamiento, lo que permitirá una colocación de anuncios más estratégica.
En una era donde la publicidad programática se encuentra bajo una presión constante para ofrecer resultados medibles, la selección basada en datos no es solo una mejora opcional, sino un imperativo estratégico. Para los editores, adoptar este enfoque significa recuperar el control del inventario, alcanzar CPM más altos y, en última instancia, mejorar el rendimiento. Para los anunciantes, permite una gestión de campañas más eficiente, mayores tasas de interacción y un mejor retorno de la inversión publicitaria.
Publift está en proceso de integrar IA para brindar a los anunciantes automatización, eficiencia e información basada en datos para crear campañas impactantes y de alto rendimiento.
Conclusión
La curación basada en datos representa una nueva era en la publicidad programática, donde datos detallados, análisis avanzados y optimización continua se unen para lograr un rendimiento publicitario superior. Este enfoque ofrece beneficios como mayor visibilidad, mejores tasas de clics y de conversión, y mayores ingresos para los editores. Los anunciantes obtienen una gestión de campañas más eficiente, menos desperdicio y una mejor alineación entre el contenido creativo y la intención del usuario.
Ha llegado el momento de que editores y anunciantes adopten la curación de datos como parte fundamental de su estrategia publicitaria. Al invertir en herramientas de recopilación de datos, asociarse con proveedores de tecnología y desarrollar su experiencia interna, las organizaciones pueden posicionarse para mantenerse a la vanguardia en un ecosistema digital cada vez más competitivo.
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