Integral Ad Science ha presentado la ampliación de su producto de medición Quality Attention™, añadiendo capacidad para entornos de aplicaciones móviles. Quality Attention es el primer producto de medición que unifica la calidad de los medios y el seguimiento ocular con el machine learning para ofrecer resultados probados.

Esta mejora de Quality Attention da continuidad al compromiso de IAS de proporcionar a los anunciantes una cobertura ampliada a través de canales y formatos adicionales. Además de ampliar capacidad a los entornos, el modelo Quality Attention ha mejorado la precisión de la correlación entre las puntuaciones de atención y los resultados. El modelo de atención de IAS está diseñado para predecir la probabilidad de que una impresión se traduzca en un resultado, incluyendo notoriedad, consideración y conversión.  

Según eMarketer, se prevé que este año las aplicaciones alcancen una cuota del 82% de los 200.000 millones de dólares previstos en inversión publicitaria en móviles. Los anunciantes tienen ahora acceso a un producto de medición de la atención que impulsará resultados superiores en sus campañas de aplicaciones móviles y protegerá sus crecientes inversiones en móviles. En el reciente informe de IAS, Taking Action on Attention: Volumen II, al comparar los resultados entre puntuaciones de atención bajas y altas, las impresiones con mayor atención experimentaron tasas de éxito (por ejemplo, conversiones) dos veces superiores a las de atención baja.

“Es esencial que la medición de la atención impulse los resultados y el rendimiento de las campañas para los anunciantes”, afirma Khurrum Malik, CMO de Integral Ad Science. “Se espera que estas últimas mejoras de nuestro producto Quality Attention proporcionen a los anunciantes señales más precisas y una cobertura ampliada en los canales y formatos más importantes para ellos”, añade el CMO.

Quality Attention ofrece a los anunciantes de todo el mundo:  

• Cobertura y métricas ampliadas: Medición en todos los entornos de aplicaciones móviles y nuevas métricas que incluyen el número de anuncios de vídeo que pausaron, reanudaron, saltaron e iniciaron, además del cambio de volumen y las submétricas del cambio de volumen.

• Un modelo de Machine Learning avanzado: Una visión única del rendimiento de la atención de las campañas, formada a partir de un conjunto de datos compuesto por miles de millones de impresiones y conversiones.

• Rendimiento y resultados de marca demostrados: Un aumento de hasta el 130% en las tasas de conversión al comparar las impresiones de alta atención con las impresiones de baja atención, con tasas de alta atención que obtienen una consideración de marca un 91% mayor y un 166% más en intención de compra. 

• Unificación de Media Quality y Human Attention: IAS es la primera compañía en combinar uno de los conjuntos de datos biométricos de atención de los usuarios más grandes del mundo con métricas de calidad de medios para obtener la imagen más precisa de la atención para los anunciantes de todo el mundo.

Con Quality Attention, los anunciantes pueden captar una mayor atención para impulsar el rendimiento de la campaña y mejorar sus resultados. Quality Attention utiliza tecnología avanzada de machine learning, datos procesables de la tecnología de seguimiento ocular de Lumen Research, y una variedad de señales obtenidas como parte de la tecnología central de IAS, incluida la visibilidad, la situación del anuncio y la interacción del usuario, y las pondera en una única puntuación de atención. 

“Las últimas mejoras en Quality Attention de IAS marcan un paso adelante en la creación de una imagen más precisa de la atención para los anunciantes”, dijo Mike Follett, CEO de Lumen Research. “Nos entusiasma poder combinar nuestros avanzados datos de seguimiento ocular con el modelo de atención de IAS, brindando a los anunciantes información más detallada en todo el entorno de aplicaciones”, recalca Follet.

En enero de 2024, IAS anunció la disponibilidad de la herramienta de medición Quality Attention™, la primera en unificar la calidad de los medios y el seguimiento ocular con el machine learning. La herramienta proporciona métricas transparentes para ayudar a los anunciantes a aumentar el retorno de la inversión, así como impulsar la percepción de la marca y aumentar las conversiones.

Nota de prensa