5 marzo, 2019
La gran cantidad de dispositivos móviles, el volumen de aplicaciones en cada teléfono y la movilidad básica de los dispositivos significan que se está creando mucha información en el mundo móvil.
Gestionar ese gran volumen de información es imposible en un período de tiempo razonable utilizando tecnologías más antiguas.
El aprendizaje automático también llamado Machine Learning (ML) es fundamental para la publicidad móvil de varias maneras.
La publicidad es compleja incluso en los antiguos canales de impresión y difusión.
La televisión por cable incrementó la necesidad de mejores datos para segmentar mejor las audiencias.
La Web ha significado una difusión restringida aún más precisa, enfocada en grupos más pequeños e incluso en individuos.
Los dispositivos móviles, principalmente la creciente presencia de smartphones, agrega otra capa masiva de complejidad al desafío publicitario.
Algunas de las principales preocupaciones en el mundo móvil incluyen:
- Publicidad basada en apps
- Publicidad basada en localización
- Protección contra fraudes publicitarios
Los dos primeros problemas abordan directamente la difusión restringida y el tercero tiene que ver con la asignación adecuada de los costos publicitarios y la prevención de pérdidas.
En este artículo nos enfocaremos a las 3 áreas, mostrando por qué Machine Learning puede ser una solución apropiada.
1.- Publicidad basada en apps
Lo que mucha gente considera como la herramienta más poderosa y molesta en sus teléfonos inteligentes es la tienda de aplicaciones, ya sea Apple o Play Store.
La gran cantidad de apps ofrecen muchas opciones, pero también puede dificultar esa elección. Eso es cierto tanto para los anunciantes como para el consumidor.
Los usuarios de smartphones ven regularmente anuncios en la mayoría de las aplicaciones gratuitas.
Hay una larga cadena de suministro involucrada en la colocación de anuncios, que vincula a los anunciantes con los creadores de aplicaciones a través de agencias de publicidad y redes publicitarias.
Con tantas redes y aplicaciones disponibles, ¿cómo puede una agencia o empresa elegir la ubicación correcta?
Ahí es donde entra en juego otra parte de la cadena. El proveedor de medición móvil (MMP) es una compañía que proporciona un SDK para los desarrolladores de aplicaciones.
El propósito es capturar información sobre el teléfono móvil y el uso con el fin de proporcionar comentarios a todas las compañías en la cadena para que la publicidad pueda ser mejor rastreada y planificada.
«El ecosistema de publicidad móvil es complejo y se ocupa de miles de millones de transacciones», dijo Charles Manning, CEO de Kochava.
«El Mobile Measurement Partners (MMP) agrega valor al rastrear y analizar el uso único en dispositivos móviles para ayudar a los profesionales de marketing a asignar mejor su gasto en publicidad».
El seguimiento incluye información sobre los clics en un teléfono, los usuarios que hacen clic en un anuncio para una nueva aplicación y si se instaló o no esa nueva aplicación, al hacer clic en un anuncio para un producto y al sitio de comercio electrónico para obtener más información y comprar.
La información exclusiva sobre un teléfono permite que Mobile Measurement Partners (MMP) combine esa información con otras fuentes para crear una imagen demográfica del propietario del dispositivo, lo que permite una mejor ubicación de la publicidad.
Las empresas deben, por supuesto, seguir las reglas de privacidad para los clientes, especialmente en relación con el GDPR de la UE.
Si bien eso significa que la información sería anónima, eso aún permitiría mejores decisiones de gasto.
2.- Publicidad basada en localización
Las decisiones basadas en la aplicación no requieren tiempo real, pero el cambio a la publicidad basada en la ubicación se mostrará como un claro beneficio del uso de los servicios de un MMP.
La capacidad de identificar rápidamente ubicaciones y proporcionar información ayudará a los anunciantes a ofrecer opciones más inmediatas a un propietario de un dispositivo móvil.
La capacidad de ubicar un dispositivo está aún más afinada que la obvia cuestión de anunciar un restaurante que está a una cuadra por delante de alguien que camina.
La publicidad en la tienda se puede mejorar al proporcionar cupones y anuncios relevantes para el pasillo de la tienda de comestibles por el cual un cliente se encuentra actualmente.
Ese mismo beneficio es claramente relevante para el anunciante. Si alguien está conduciendo por una ciudad, un anuncio de un restaurante o una tienda que está a una milla por delante es más valioso que uno para un negocio que está a una milla por detrás del conductor.
Un negocio que puede usar la información de ubicación aún más precisa que «la persona está en tal lugar» puede hacer una difusión aún más precisa a una audiencia.
3.- Detección de fraudes publicitarios
Si bien los dos problemas anteriores ayudan a vincular la publicidad comercial a un mejor ingreso por gasto, la detección de fraudes es una forma de evitar pérdidas.
Al igual que con gran parte del mundo, la publicidad móvil es vulnerable al fraude.
En esta discusión, no estamos hablando de anuncios fraudulentos, ya que ese problema se trata en un tema no técnico a través de la FTC en los EE. UU. Y otras agencias y leyes de todo el mundo.
Como se mencionó, el mundo de la publicidad móvil tiene un ecosistema complejo. Sin embargo, el problema principal en el éxito de un anuncio es el «clic». ¿Alguien hizo clic en el anuncio?
La ruta para una empresa que se quiere anunciar en un dispositivo móvil se menciona anteriormente.
Cuando ve un clic en una aplicación, notifica a la red apropiada y luego retrocede, para que el anunciante le pague al proveedor de la aplicación (toda la cadena tomando sus comisiones en camino) por el clic.
El problema es que la seguridad en los dispositivos móviles es todavía muy nueva.
Las aplicaciones malintencionadas pueden ver lo que hace el usuario y luego enviar un mensaje de atribución en sentido descendente para que se pague el software incorrecto por el clic.
Eso es especialmente un problema cuando se trata de un anuncio de otra aplicación.
Eso puede ser complejo, y una discusión más detallada sobrepasa el alcance de este artículo, pero el resultado final es que los proveedores de aplicaciones fraudulentas pueden robar una gran cantidad de dinero.
Para mostrar el alcance del problema, en diciembre pasado Google eliminó 22 aplicaciones de la tienda Google Play debido a un fraude de clics.
Es posible que veintidós aplicaciones no parezcan muchas, pero se descargaron 2 millones de veces.
«La analítica de clics puede ayudar a identificar rápidamente el comportamiento fraudulento», dijo Manning.
“Eso no solo evita que los anunciantes roben dinero, sino que también proporciona la mayor confianza necesaria en un canal de publicidad nuevo y en rápido crecimiento. «La confianza en una solución que resuelve rápidamente el fraude permite a los anunciantes sentirse más cómodos con el aumento del gasto en publicidad en el mundo móvil».
AI en publicidad móvil
En los tres ámbitos, hay un gran volumen de clics y transacciones. Si bien cada uno tiene diferentes demandas de tiempo de respuesta, todos tienen un nivel de volumen que hace que la interacción humana en un tiempo de respuesta razonable sea casi imposible.
La publicidad móvil, tanto las recompensas como los riesgos, se presenta en el negocio desde múltiples ángulos.
Para elegir rápidamente los anuncios para las aplicaciones correctas, proporcionar atribuciones para las descargas de aplicaciones, proporcionar anuncios basados en la ubicación e identificar el fraude son áreas en las que la capacidad de aprendizaje automático para analizar grandes volúmenes de datos puede tener un impacto.
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