El sector encuentra nuevas formas de comprar anuncios programáticos sin depender de los datos de usuarios
Muchos profesionales del marketing y el mundo adtech están empezando a recurrir a los metadatos para mejorar la segmentación de los anuncios en Digital y televisión conectada (CTV), ya que la calidad de los datos empeora con el declive de las cookies de terceros.
Los metadatos son datos sobre el entorno del anuncio, como explica Mike O'Sullivan, cofundador de la empresa de datos Sincera. "Son datos que contextualizan la transacción", dijo en un artículo de Adweek. Aunque los metadatos pueden referirse a cualquier señal del bidstream, sus aplicaciones más recientes se centran a menudo en señales contextuales avanzadas, como la proporción de anuncios por contenido y el género, que pueden dirigir a los anunciantes hacia un inventario de mayor calidad.
El inminente vencimiento del plazo de caducidad de las cookies ha hecho necesaria la búsqueda de señales ajenas a los datos de audiencia. Los avances en inteligencia artificial han hecho posible que los algoritmos analicen cientos de estas posibles señales alternativas y determinen cuál es la mejor para impulsar una campaña, en la web o en cualquier otro lugar, explicó O'Sullivan, que añade que históricamente se han infrautilizado este tipo de señales debido a una dependencia excesiva de los IDs de usuario.
Metadatos en acción
Una agencia americana, Rain the Growth, analizó sus log files y descubrió que la hora del día, el código postal y el género eran los principales impulsores de las conversiones. A partir de estas señales, la agencia lanzó una campaña de CTV para un cliente del sector tecnológico que buscaba atraer audiencia para crear cuentas. La campaña logró unos costes de adquisición de clientes un 47% inferiores a la media histórica de la marca y redujo los CPM medios de la marca en un 16%. Aproximadamente la mitad de los clientes de CTV de Rain the Growth utilizan metadatos para segmentar, y la mayoría obtienen resultados positivos.
Chalice Custom Algorithms, que ha trabajado con la mencionada agencia en estrategias de metadatos, tiene unos cinco clientes que han descubierto que los metadatos hacen que sus algoritmos de segmentación sean mucho más acertados y logren mejorar KPIs como el brand lift, el lifetime value o las ventas.
Los metadatos están surgiendo como una nueva señal para encontrar audiencias a medida que las cookies van desapareciendo. Ayudan a los compradores a encontrar medios de calidad de forma programática, una prioridad cada vez mayor para aquellos que experimentan que los métodos tradicionales de tecnología publicitaria dan lugar a un inventario demasiado largo y de baja calidad. Como ejemplo de este cambio de 'péndulo' que se aleja de la mera segmentación por audiencias, la próxima solución SP500+ de The Trade Desk permite a los compradores segmentar a través de un grupo de editores premium, prosigue el artículo.
"No estamos optimizando en función de una audiencia humana a la que dirigirnos", afirma David Nyurenberg, director asociado de vídeo digital de la agencia Rain the Growth. "Estamos analizando todas las señales y viendo cuáles se correlacionan con la conversión".
Segmentación más precisa y cuantitativa
La segmentación basada en señales contextuales no es nueva. En la actualidad, los profesionales del marketing pueden segmentar en función de la taxonomía de contenidos de IAB Tech Lab. Pero los metadatos permiten una segmentación más precisa y cuantitativa.
Las señales pueden ayudar a las marcas a seguir comprando inventario en la web en medio de la pérdida de señal. Los metadatos también pueden utilizarse para comprar mejores medios en CTV, que no suele utilizar cookies, pero donde encontrar inventario programático de calidad puede ser difícil, ya que la mayoría de los anuncios se compran directamente.
"Los algoritmos de las plataformas del lado de la demanda (DSPs) optimizarán de forma natural a los long-tail publishers", afirma Nyurenberg. No obstante, las estrategias de metadatos representan el cambio de paradigma en la publicidad programática: ahora, en lugar de saber quiénes son los usuarios, hay que perfilar la información que se tiene sobre la impresión.
Fuente: Adweek