Cuando en septiembre de 2019 Google Ad Exchange completó la migración del “second price auction” (precio de segunda puja) al “First Price Auction” (precio de primera puja), la mayoría de los editores acogieron el cambio con entusiasmo. Estaban convencidos, de manera intuitiva, que este cambio iba a suponer una subida significativa de los precios de compra de los DSPs que les beneficiaría, lo cual sería verdad si los compradores reaccionaran de la misma forma que lo hacían en los second price auctions. Sin embargo, la realidad fue muy diferente y se encontraron con el resultado contrario.

El cambio en el modelo de puja ha modificado completamente el comportamiento de los DSP’s en lo que se refiere a precios, convirtiéndose en maquinas insaciables de ahorro de costes, lo que se llama en la industria Bid Shading. Si a eso le añadimos sus ya conocidas funcionalidades de “cherry picking” (selección de impresiones), la situación para los publishers se hace cada vez mas insostenible.

A continuación explicamos porque esta situación era inevitable y qué pueden hacer los publishers para revertir esta espiral bajista.

Los “First-price auctions” abrieron la caja de Pandora.

Para empezar, pongámonos en la piel de los compradores e intentemos entender la transición del second-price al first-price. A los media buyers los modelos de puja no les han preocupado nunca. Independientemente del modelo de puja, siempre han buscado el mismo tipo de inventario y audiencias para una campaña determinada y han asignado un presupuesto predefinido para media buying en cada DSP.

En second-price auctions (el ganador de la puja paga un céntimo mas que la segunda puja), los bidders (DSP’s) incentivaban pujar por el valor real de las oportunidades de impresiones y ganaban un beneficio económico inherente (por ej. la ganancia monetaria entre el valor y el precio pagado) garantizado por el sistema. Pero en el caso del first-price auction (el ganador de la puja paga lo que ha pujado) el beneficio se ha eliminado, forzando a los DSP’s a incorporar el beneficio y deducirlo del valor real a la hora de tomar decisiones de puja, un proceso denominado bid-shading.

Bid shading ha demostrado ser más eficiente a la hora del control de costes.

Antes, en second-price auctions, los clearing prices (precio a pagar en una puja ganada) eran controlados por el resto de bidders (o el sistema invisible de puja) haciendo que fuera casi imposible para cualquier DSP’s manipular los clearing prices excepto en el caso de corrupción masiva. Pero en las first-price auctions, el clearing price es gestionado directamente por el bidder ganador lo que ha abierto la Caja de Pandora al permitir a los DSP’s ocultar (shade) los clearing prices (media cost) manteniendo el objetivo de win rate (Porcentaje de pujas ganadas) para sus clientes.

La bienintencionada información de precios de los los Ad Exchanges ha empeorado la situación.

Con la intención de disponer de un modelo eficiente y en busca del equilibro de mercado en first-price auctions, la mayoría de los ad exchanges (SSP’s) proporcionan un feedback de señales de a los DSP’s, tales como el campo “minimum bid to win” de Google Ad Exchange a sus compradores autorizados. Esta señal permite a los DSP’s acelerar la estructura de sus pujas y converger a un precio óptimo más rápidamente.

Esto es bid shading acelerado a escala masiva.

Cuando la información del “minimum bid to win” es compartida, el valor de mercado del inventario de los publishers se deprecia con rapidez. Los compradores que ya hacen bid shading en sus pujas pueden reducir mínimamente sus precios para acercarse a la segunda puja del mercado. Esta consolidación es muy similar al equilibrio de las second-price auctions, pero con una diferencia realmente deprimente.

En second-price auctions, el valor de mercado de los publishers era un centimo más que la segunda puja de un valor real, mientras que en first-price auction el valor de mercado baja a la segunda puja del valor real oculto (shaded).

Con el tiempo y según los algoritmos de bid shading mejoran con la ayuda de cantidades masivas de Data histórica, y a medida que los DSP’s que peor funcionan desaparecen, el valor de mercado del inventario de los publishers seguirá cayendo a nuevos y mas ocultos (better shaded) equilibrios.

Los Floor prices son el arma más poderosa para los publishers.

Para el Publisher la herramienta para revertir esta tendencia bajista es el floor price. El Floor price trabaja reduciendo los actuales win-rates de los DSP’s en first-price auctions. Cuando los win-rates de los DSP’s caen, les fuerza a subir sus pujas con el objetivo de mantener su win-rate. 

Estableciendo floor prices, el publisher está mandando la señal de “puja mínima” para negociar con los bidders sobre cuánto deberían valer sus impresiones. Los Floor Prices suavizan el impacto del bid shading, al obligar a los compradores a reformular sus algoritmos de bid shading a los nuevos limites. La información de precios recogida por los Ad Exchanges y que es enviada a los bidders tiene en cuenta los floor prices y es fundamental para rebajar la presión a la baja sobre los precios del bid shading.

Esto implica que la mejor estrategia de floor prices es aquella que incluya un rango de precios que sea capaz de modificar el valor del campo “minimum bid to win” del bid object. Pero por otra parte, también deberían mantenerse por debajo de la distribución del valor real de los mejores bidders del mercado para evitar que demasiadas impresiones se queden sin vender.

Los Publishers están ahora negociando con super-robots.

De vuelta al mundo real: las actuales tecnologías de compra están formadas por módulos de machine-learning alimentados con millones de data-points con el histórico de pujas. Bid shading es, en realidad, un módulo de ahorro de costes para los DSP’s dentro de un complejo algoritmo de inteligencia de puja. Usando potentes funcionalidades como el clustering dinámico de audiencias y las simulaciones de time-series, los DSP’s calculan la puja óptima para cada grupo de audiencia en un momento determinado.

Para luchar contra el potente sistema de inteligencia de puja de los DSP’s, las estrategias genéricas de floor-pricing consiguen resultados limitados. Cuando el efecto se estanca, los publishers deben tratar de actualizar sus estrategias, definiendo grupos de audiencia más pequeños para negociar de manera más asimétrica con los robots del lado de la compra.

Post original publicado en inglés en AdExchanger