Gran parte de la conversación se centra en lo que nos depara el futuro cercano, pero ya hay bastantes productos nuevos (como los formatos UAC y Smart Display de Google y las ofertas oCPM de Facebook) listos para ponerse a trabajar y obtener resultados para los anunciantes.
Como cualquier tecnología nueva, existen ciertas desventajas, y la implementación de estos productos debe considerarse cuidadosamente. Esta publicación aborda algunos de los aspectos más prometedores de la tecnología, aspectos a tener en cuenta y, finalmente, lo que esto implica para sus planes de medios.
La promesa de la IA para los anunciantes
Los mejores aspectos son bastante obvios para la mayoría de los analistas del sector. La IA es capaz de detectar tendencias que podrían eludir incluso a los analistas humanos más experimentados. Al analizar más datos y en más combinaciones, la IA suele generar mejores resultados que campañas similares gestionadas manualmente.
La IA también funciona de forma más consistente. A diferencia de los analistas humanos, los sistemas informáticos no necesitan vacaciones ni días libres por resfriados o distracciones. La optimización está siempre activa y en constante funcionamiento.
Finalmente, la mayoría de estos sistemas requieren muy poca interacción humana. Los administradores de cuentas pueden configurar los parámetros de la campaña y dejar que se ejecute.
En resumen, los formatos automatizados tienen el potencial de generar resultados mejores y más consistentes con menos mano de obra. A corto plazo, esto deja más tiempo para la creatividad y la estrategia. A largo plazo, podría transformar la economía del sector.
las trampas
Las herramientas automatizadas aún son recientes. La generación actual de herramientas es muy prometedora, pero aún debe evaluarse cuidadosamente para determinar su integración en un plan de medios. Si se utilizan de forma incorrecta, estas herramientas podrían no alcanzar su potencial y, de hecho, podrían alejarle de sus objetivos en lugar de acercarle. Los aspectos más importantes a considerar con su agencia son:
Mala optimización multipolar
La mayoría de las herramientas existentes son bastante eficaces para optimizar con un solo KPI, pero pocas están lo suficientemente bien configuradas como para equilibrar KPIs que compiten entre sí o con restricciones no presupuestarias. Por ejemplo, si su objetivo es simplemente alcanzar un ROAS de 4x, las herramientas de Facebook y Google pueden ayudarle en esa dirección.
Sin embargo, si considera estos canales como un primer contacto importante, pero no el canal completo, y desea impulsar el máximo ROAS posible con un ingreso mínimo de $50 000/día, las herramientas existentes aún no son tan sofisticadas.
Sobreoptimización
Incluso para un solo KPI, a veces los algoritmos de aprendizaje automático requieren la intuición humana tradicional. Pueden sobreaprender, no adaptarse con la suficiente rapidez cuando las condiciones cambian o ser incapaces de considerar el contexto más amplio.
Por ejemplo, una prueba reciente de Croud de un producto automatizado tuvo un buen rendimiento, optimizándose para alcanzar un rendimiento excepcional. Sin embargo, tras un cambio clave en el comportamiento estacional, el producto se estancó durante semanas, aparentemente continuando dirigiéndose a personas que ya no tenían interés en comprar.
Una prueba con otro producto mostró las limitaciones de estas herramientas considerando el contexto. El producto estaba configurado para dirigir el tráfico, lo cual logró de forma económica y eficiente. Sin embargo, el rendimiento del backend no mejoró.
Cuando el equipo analizó los análisis, resultó que el producto había generado mucho tráfico móvil que parecía accidental, basándose en tasas de pérdida de tráfico y rebote extremadamente altas.
Menos flexibilidad y control
Dado que estas herramientas están diseñadas para una sola función y la hacen bien, pueden resultar inadecuadas para casos de uso incluso ligeramente distintos a su misión principal. Muchas herramientas automatizadas requieren que se ceda el control de la ubicación, la segmentación, la frecuencia, el tiempo, el dispositivo y otras variables clave. Si los resultados se ajustan bien a sus objetivos, estas pueden ser compensaciones aceptables.
Por ejemplo, un producto de display se optimiza para alcanzar un objetivo de CPA, pero no se puede controlar el remarketing frente a la prospección, la frecuencia ni la ubicación. Si el objetivo es ampliar la parte superior del embudo de conversión y aumentar el conocimiento, el producto podría no ser la mejor opción, ya que podría optimizarse para visitantes anteriores. Los CPA pueden ser excelentes, pero la compra no cumplirá su función en el plan.
La imposibilidad de limitar la frecuencia puede molestar a los visitantes y no poder controlar las ubicaciones para excluir contenido controvertido puede ser una desventaja.
Menos transparencia
Estos pueden ser problemas o no, dependiendo de sus objetivos y de las herramientas que estemos analizando. Sin embargo, una desventaja de muchas herramientas automatizadas es que los proveedores limitan la información sobre el rendimiento y la segmentación, lo que dificulta determinar si una preocupación en particular es relevante o no.
La información y los datos limitados no solo generan preguntas sobre la eficacia de un producto para una función específica, sino que también limitan la información disponible para toda la empresa. Si bien un analista humano puede tener un alcance o una frecuencia de análisis más limitados, la información que descubre puede compartirse con el resto de la empresa.
Descubrir qué mensajes, qué productos o qué geografías generan el mejor rendimiento puede generar conocimientos que impulsen cambios más amplios a nivel empresarial.
Para las agencias, la menor transparencia también dificulta la planificación de medios. Sin datos claros sobre subastas, inventario y precios, prever el impacto de los cambios en el presupuesto o la segmentación resulta prácticamente imposible.
Proveedores versus comercializadores
Finalmente, la falta de transparencia, combinada con la falta de control, también inquieta a muchos anunciantes, quienes comprenden que lo que pagan en las subastas de medios es un juego de suma cero entre ellos y los proveedores. Las ofertas más altas son beneficiosas para las plataformas que deben informar las tendencias de CPC y CPM a Wall Street; no son tan beneficiosas para los profesionales del marketing que intentan alcanzar objetivos de margen en los canales de respuesta directa.
Si bien es probable que las herramientas de ofertas automáticas no estén diseñadas simplemente para aumentar los márgenes de los proveedores, ¿se puede confiar en que actúen para reducir las ofertas y los costos para los anunciantes cuando sea posible?
Consejos para realizar pruebas
Aunque he enumerado más inconvenientes que promesas, no se dejen engañar; la gran ventaja es que estas herramientas seguirán evolucionando y adquiriendo mayor importancia. Muchos equipos de producto son conscientes de los inconvenientes y trabajan activamente para mejorar la flexibilidad, la capacidad de respuesta y la transparencia de sus ofertas automatizadas.
Mientras tanto, aquí hay algunos consejos para evitar los obstáculos y comenzar a probar estos productos con éxito:
Centrarse en los KPI
Dado que estos productos solo hacen una cosa y la hacen bien, es fundamental definir bien ese objetivo. ¿Buscas instalaciones de la aplicación? ¿O buscas impulsar las compras dentro de la aplicación? La diferencia puede parecer sutil para los humanos, pero para un sistema automatizado, puede ser la diferencia entre el éxito y el fracaso.
Piensa en el panorama general
A medida que las máquinas mejoran cada vez más en áreas específicas de publicidad, es cada vez más importante que los profesionales del marketing y las agencias consideren el panorama general. ¿Son suficientes los clics baratos para impulsar el éxito empresarial? ¿Es necesario llegar a una nueva audiencia para crecer o es adecuado que una campaña se redireccione al mismo grupo que ya ha mostrado señales de compra?
Busque información
No tener una gran cantidad de datos de búsqueda o información de subastas de Facebook no significa que no se pueda encontrar información. Quizás simplemente sea necesario buscarla en otros lugares. ¿Cómo se ve el comportamiento del usuario? ¿En las aplicaciones? ¿En el sitio web? ¿Qué sucede con la CVR del sitio cuando se publica un anuncio de televisión? Quizás tengas que buscar en nuevos lugares, pero aún así encontrarás información.
Implementar con propósito
Este último consejo combina los demás. No haga pruebas a ciegas. Trabaje con su agencia para desarrollar hipótesis sólidas sobre cómo productos específicos pueden ayudarle a alcanzar sus objetivos. Tenga claro qué está probando y elija con cuidado el KPI que optimizará el producto.
Para determinar si funcionó, mire más allá de las métricas de medios e incluso del KPI de la herramienta. Tenga en cuenta el panorama general y prepárese para analizar más allá de los píxeles del proveedor para ver qué cambió.
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by Nelson Elliott
fuente: ClickZ
