Como los identificadores de anuncios demuestran inestabilidad, el panorama de la publicidad digital requiere un enfoque estratégico refinado para la compra programática de anuncios.
Los algoritmos de sombreado de ofertas y precios predictivos se están volviendo cruciales para los DSP que optimizan este proceso.
El sombreado de ofertas es una estrategia avanzada que utilizan los DSP para optimizar las ofertas en subastas de primer precio, en las que el mejor postor gana la ubicación del anuncio y paga el monto exacto de su oferta. Mediante algoritmos sofisticados, el sombreado de ofertas predice los precios de equilibrio del mercado para permitir ofertas justo por encima de las tarifas de mercado esperadas, lo que garantiza que los anunciantes no paguen de más por las ubicaciones de los anuncios y, al mismo tiempo, se aseguran un inventario premium.
Este enfoque ofrece varias ventajas clave. En primer lugar, genera rentabilidad para los anunciantes cuando se ejecuta correctamente, lo que mejora el rendimiento general de la campaña. Los ahorros obtenidos se pueden reinvertir en impresiones adicionales o ubicaciones de mayor calidad, lo que genera resultados publicitarios más efectivos.
Adaptación del sombreado de ofertas sin identificadores de anuncios
En la actualidad, los postores dependen en gran medida de los identificadores de anuncios para determinar el valor de las impresiones y realizar ofertas fundamentadas. Sin embargo, a medida que evoluciona la industria de la publicidad digital, los DSP deben adaptar sus estrategias de fijación de precios de las ofertas para mantener la eficiencia y el rendimiento. Hay tres estrategias con visión de futuro que los anunciantes pueden considerar para afrontar esta transición de manera eficaz.
La primera estrategia es aprovechar la disponibilidad y el tipo de identificadores de anuncios como señales cruciales para las decisiones de bid shading. Los DSP están aumentando su diferenciación entre identificadores de anuncios específicos de alta fidelidad y tráfico menos específico o anónimo. El análisis muestra que el inventario no reconocido a menudo se liquida a precios más bajos en todas las bandas de rendimiento en comparación con el inventario reconocido. Por lo tanto, se recomienda un enfoque personalizado con un bid shading asertivo para el inventario no vinculado a un identificador y una estrategia cautelosa para el inventario reconocido.
Otra estrategia que se está volviendo esencial para los anunciantes es confiar en las características contextuales para impulsar la relevancia. Los DSP aprovechan tecnologías de inteligencia artificial avanzadas, como redes neuronales convolucionales y modelos de lenguaje de gran tamaño, para analizar el contenido visual y textual. Estas tecnologías brindan información contextual más profunda y mejoran la capacidad del modelo de precios para comprender y navegar con precisión en el panorama de las ofertas competitivas.
La estrategia final es desarrollar métodos alternativos. Los DSP están explorando métodos innovadores como el uso de cohortes y las múltiples API propuestas sin cookies. Para realizar ofertas efectivas en los nuevos tipos de subastas es necesario implementar técnicas de destilación de conocimientos para reducir el tamaño de los modelos de aprendizaje profundo y desarrollar modelos híbridos que combinen el aprendizaje profundo con enfoques paramétricos. Estas estrategias garantizan una oferta eficiente y, al mismo tiempo, minimizan los requisitos de memoria y potencia de procesamiento.
Un DSP con un historial comprobado puede ayudar a preparar estrategias publicitarias para el futuro
A medida que los anunciantes buscan implementar estas estrategias, la elección de un DSP con un historial probado en el sombreado de ofertas es una prioridad. Algunos DSP ofrecen sombreado de oferta como un servicio estándar sin costo adicional como compromiso con sus clientes y la entrega de valor. Para establecer esta experiencia, pueden preguntar sobre la sofisticación del algoritmo, la transparencia y la capacidad de optimizar para lograr eficiencia de costos.
Un DSP que aproveche técnicas avanzadas de inteligencia artificial y conocimientos exclusivos de señales de compras y entretenimiento para optimizar los modelos de sombreado de ofertas y tasa de éxito sería muy valioso. Al emplear algoritmos que ofertan en función del valor previsto de una impresión (fijando el precio exacto de las ofertas para crear un excedente entre la oferta del anunciante y el precio ganador), los DSP pueden ayudar a los anunciantes a obtener el máximo valor de la oferta de terceros.
Por ejemplo, con la última generación de mejoras impulsadas por IA en Amazon DSP durante el último año, incluido el sombreado de ofertas, los anunciantes están viendo una mejora del 14 % en el ROAS para el inventario de terceros. Esto se traduce en una eficiencia de costos del 36 al 40 %, lo que genera 1,6 veces más impresiones que las campañas sin sombreado de ofertas.
Una vez que los anunciantes identifican sus objetivos y KPI claros, deben comunicárselos a su DSP para que elaboren estrategias de bid shading personalizadas que coincidan con sus objetivos. Además, al mantener una comunicación abierta y participar en sesiones de comentarios y de registro periódicas, los anunciantes se asegurarán de que los algoritmos de bid shading estén optimizados para sus necesidades y las condiciones del mercado.
A medida que la publicidad programática evoluciona y se aleja de las solicitudes de ofertas deterministas y los identificadores de anuncios, el uso de modelos de aprendizaje automático para conocer los panoramas de precios de las ofertas seguirá siendo una estrategia fundamental para que los anunciantes mantengan un ROAS sólido. A medida que se desarrolle esta transición, será fundamental que los anunciantes aprovechen una DSP sólida que continúe innovando y refinando técnicas de sombreado de ofertas para garantizar la entrega y el rendimiento que los anunciantes esperan.
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