In today’s crowded programmatic advertising world, traditional methods ofad operationsare no longer sufficient. Publishers and advertisers face growing challenges: excessive inventory, shifting consumer behaviours, and performance metrics that often remain unclear. Conventional techniques, such as grouping inventory by broad categories or relying on static, manual processes, have become outdated. In response, data‑driven curation has emerged as a modern, actionable solution to improve ad performance and yield.
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.
Furthermore, modern data‑driven techniques incorporate tools that allow for real‑time optimisation. Integration with platforms, such asGoogle Ad Manager(previously known asDoubleClick For Publishers), along with tools that supportkey‑value targeting, means that curated deals can be optimised in real time. This integrated approach provides a more detailed picture of inventory quality and ensures that ad placements remain aligned with both audience behaviour and advertiser goals.
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:
- Behavioural Data Analysis:Tracking user interactions, such as page views, clicks, and time spent on pages, to understand user interests and engagement patterns.
- Demographic Insights:Using first‑party data to categorise users by age, gender, income level, or location, which forms the basis for further segmentation.
- Advanced Analytics:Utilising platforms that aggregate these data points and apply machine learning algorithms to identify patterns and forecast performance trends.
Ejemplos del mundo real
The music streaming giantSpotify utilises machine learning algorithmsto analyse user listening habits, search queries, and playlist compositions. This data informs personalised recommendations, such as the "Discover Weekly" playlist, which curates songs based on individual user preferences. This personalised approach has significantly boosted user engagement and retention.
Employing data-driven real-time strategies, Netflix personalises and targets content recommendations. Notably,80% of Netflix contentis suggested by its AI-based personalised recommendations, tailoring suggestions to individual viewing habits and preferences.
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.
- Viewabilityis often the first metric to improve. Ads that are displayed in premium placements, determined through data‑driven insights, tend to have much higher viewability scores.
- CTRsalso see an increase as a result of more precise targeting. When ads are tailored to the interests and behaviours of a well‑defined audience segment, users are more likely to interact with them, increasing CTRs and overall engagement levels.
- Conversion ratesbenefit from the closer alignment of ad content with user intent. When ad campaigns are supported by granular data and real‑time analytics, the ad messaging is better matched to the needs of the target audience, resulting in improved conversions.
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. Yum Brands’s AI-Driven Marketing:Yum Brands (parent company of Taco Bell, Pizza Hut, and KFC) leveraged AI and data analytics to personalise ad delivery across digital channels. By curating audience segments based on behavioural data - such as purchase history and preferred ordering times - they increased customer engagement and reduced churn. This data-driven approach ensured that ads were served to the right customers at the optimal moment, leading to better campaign performance.
Fuente: WSJ
2. Omnicom and Interpublic's Data-Driven Ad Strategy:The recent $30 billion merger between Omnicom Group and Interpublic Group highlights how agencies are shifting toward data-driven curation. Instead of relying solely on broad, traditional ad buys, the merged entity focuses on using AI, programmatic automation, and audience insights to curate premium ad placements. By prioritising data over mass-market approaches, they are redefining monetisation strategies for major brands.
Fuente: WSJ
3. Osphere Digital’s Personalised Ad Targeting:Osphere Digital employed data-driven curation for a mid-sized home décor e-commerce brand, using historical purchase data, behavioural analytics, and contextual signals to curate high-value customer segments. The result? A 30% increase in email open rates, a 25% improvement in click-through rates, and a 20% boost in conversion rates. By curating ad inventory based on deep audience insights, they maximised the efficiency of eachad placement.
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
The foundation of data‑driven curation is strong data infrastructure. Publishers should evaluate their current data collection systems and upgrade them as necessary. Tools such as advanced ad servers and analytics platforms such asGoogle Ad Manager 360(including theGoogle MCMfeature) andGoogle PPIDenable the collection of detailed first‑party data. These tools not only capture user interactions but also provide the means to analyse data in real time.
In addition to ad servers and analytics platforms, consider adopting a Customer Data Platform (CDP) orData Management Platform(DMP). A CDP combines all your first-party data, like site visits, purchases, and newsletter sign-ups, into unified user profiles that help improve personalisation. A DMP, on the other hand, organises anonymised third-party data segments, which can extend your audience reach across different platforms. For markets where opt-in consent is required, implement aConsent Management Platform(CMP). A CMP displays clear consent banners, logs each user’s preferences, and securely stores consent records. This helps ensure compliance with data privacy regulations like GDPR and CCPA while keeping your targeting data accurate and reliable.
Asociarse con plataformas tecnológicas que respalden la información sobre la audiencia
In cases where in‑house capabilities may be limited, partnering with external technology platforms can offer a significant advantage. Many modern SSPs andad techproviders now offer integrated curation platforms that support key‑value targeting and real‑time data processing. These partnerships can help with the integration of different data sources and improve overall targeting precision.
To gain deeper insights into your audience, explore measurement tools like Quantcast Measure and SQREEM. Quantcast Measure helps you understand visitor behaviour, such as page views,time spent on siteand navigation patterns, and turns that into demographic and interest-based insights. SQREEM, on the other hand, uses AI to analyse anonymous behavioural data across the open web. It identifies intent signals and audience patterns without cookies or personal identifiers, making it effective in privacy-first environments. By adding these tools to your current analytics mix, you get a more complete view of your audience and can refine your curated deals based on what truly drives performance.
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 is one such partner that can help publishers analyse and curate their audience into packages that can be sold to advertisers. In 2024, Publift publishers have seenCPMuplifts as high as 660% when they have participated in curated deals.
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. Challenges and Considerations
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.
Furthermore,augmented analytics, which combines human judgment with machine‑driven data interpretation will provide a deeper understanding of audience behaviour. This integration will help understand the “what” and the “why” behind audience behaviour, leading to more strategic ad placements.
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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