El pasado 28 de Noviembre tuvo lugar la novena edición del Foro de Publicidad Programática organizado por el Periódico PubliciAD en Callao City Lights. Un evento que ha tenido un gran seguimiento tanto de manera presencial como en el Metaverso de Uttopion. Por este motivo, entrevistamos en exclusiva a Ángel Fernández Castiella, Senior Customer Success Manager en Integral Ad Science, donde ofrece su punto de vista sobre el panorama actual de la programática.
¿Cuál es el impacto de la inteligencia artificial en la toma de decisiones en la publicidad programática?
Una muestra de ello puede ser el reciente caso de éxito que hemos publicado con Toyota España. Gracias a la confianza en la tecnología, experimentaron una mejora significativa en los distintos KPI’s que tenía: incrementaron en 1.8X su ratio de conversión, redujeron los costes por sesión en un 22%, y redujeron el CPA un 22%.
El contextual targeting, como solución al mundo cookieless, tiene y tendrá un gran impacto en la toma de decisiones. El contextual targeting que ofrecemos hoy en día incorpora tecnologías de machine learning, inteligencia artificial y análisis semántico, lo que permite una comprensión más profunda del contexto de cualquier emplazamiento publicitario.
¿Cómo se asegura la adaptación a las tendencias culturales y sociales en las estrategias programáticas?
Cada empresa es dueña de su propia filosofía y compromiso con respecto a temas culturales y sociales, por ejemplo en temas ESG (environmental, social and governance), y su estrategia de comunicación y publicidad debería ir alineada con esta filosofía.
En IAS realizamos recientemente un estudio sobre Diversidad e Inclusión en España, en el que vimos la gran importancia que los españoles le daban a este tema. Por ejemplo, descubrimos que un 62% de las personas que atendieron este estudio esperan un compromiso proactivo de las marcas hacia la promoción de la diversidad y la inclusión. Por tanto, es importante que las empresas hagan una comunicación sobre esto.
¿Cómo se abordan los problemas de la vista previa y el fraude en la publicidad programática?
Nuestro enfoque contra el fraude se basa en una visión única impulsada por la escalabilidad y el machine learning de una manera única, lo que brinda a los anunciantes una capacidad de detección y prevención precisas. Combinamos metodología determinista con aprendizaje automático para identificar posibles patrones de fraude, procesando más de 100.000 millones de transacciones web diarias, con billones de datos medidos globalmente cada mes, lo que garantiza que podamos detectar el fraude publicitario.
¿Cuáles son las oportunidades y desafíos en la publicidad programática en video y televisión conectada?
La verificación en video está creciendo exponencialmente, y con ella, las capacidades de medición, no solo en formatos y dispositivos, sino también en los diferentes entornos. Hablar únicamente de viewability ya no es suficiente, estamos evolucionando a los tiempos de exposición, a la transparencia, al análisis de contextos. A día de hoy ya tenemos tecnologías que combinan imágenes, audio y texto para crear análisis más exhaustivos y ricos del contenido en vídeo, más allá de los metadatos únicamente. Hay grandes oportunidades en CTV. La audiencia que consume servicios de streaming gratuitos o basados en modelos publicitarios no deja de crecer, haciendo que la publicidad en CTV se convierta en uno de los segmentos de más rápido crecimiento para la industria publicitaria digital. Uno de los principales retos de la televisión conectada es la estandarización de la medición, que puede hacer que conceptos como la limitación de frecuencia también sean un desafío, especialmente entre diferentes servicios.
