A pesar del marketing de las nuevas DMP, los editores deben entender las diferencias entre las soluciones de segmentación contextual y de audiencia y cómo hacer coincidir eficazmente a los consumidores con los vendedores a escala.
por Adam Solomon, director de crecimiento de Lotame
Este artículo es el segundo de una serie de tres partes para ayudar a los editores y a los participantes en el ecosistema de marketing a cortar el ruido, el humo y los giros que provienen de un grupo selecto de start-ups de DMP, y facilitar una conversación más directa y transparente sobre la búsqueda de formas innovadoras y eficaces para conectar, enriquecer y activar los datos de los consumidores de una manera que respeta la privacidad del consumidor y permite la elección.
En Parte 1detallé los hechos sobre los identificadores de perfil, los mecanismos de almacenamiento del navegador y la regulación de la privacidad. Demostré que Lotame no "depende de las cookies de terceros", sino que utiliza cookies de terceros, cookies de primeros, así como el almacenamiento local del navegador, para ofrecer a nuestros clientes editores las técnicas más robustas y flexibles, con el fin de almacenar los identificadores de perfil asociados a los visitantes de su sitio web de una manera que cumpla con la privacidad.
En esta segunda parte me centraré en la evolución de las técnicas de segmentación de medios y aclararé lo que el término "tasa de coincidencia" realmente significa. En particular, describo los índices de coincidencia en el contexto de la segmentación contextual y la segmentación por público. Demuestro que al transformar las activaciones de Segmentación Contextual en activaciones de Segmentación por Audiencia, la plataforma Lotame devuelve a Google Ad Manager (DFP) la tasa de coincidencia esperada de ~100%.
Por último, en la Parte 3 propondré un nuevo enfoque de lo que las tecnologías de gestión de datos de próxima generación deberían ofrecer a los editores, haciendo hincapié en la conectividad a escala y con privacidad entre las fuentes de datos y las plataformas. Demostraré que, como industria, hemos visto al menos tres generaciones de tecnologías DMP, y que la funcionalidad que actualmente ofrecen a los editores las DMP de nueva creación, como Permutive, es más parecida a la DMP 1.0 de hace 10 años. Si bien la "DMP 1.0" es una historia más limpia que contar cuando la regulación es compleja y creciente, las tecnologías regresivas no harán avanzar a la industria ni satisfarán las necesidades, salvo las más básicas.
La verdadera innovación con visión de futuro para los editores se basará en la conexión de los datos de los editores con los datos de los vendedores de manera significativa a través de los canales, plataformas y dispositivos, y en proporcionar los medios para que todas las partes analicen, enriquezcan y activen para el beneficio comercial, siempre respetando la privacidad del consumidor y potenciando la elección.
PARTE 2
Contextualización de los "índices de coincidencia" (juego de palabras)
Si usted es un editor al que se le han acercado algunas de las nuevas DMP como Permutive, probablemente le hayan presentado un manual para realizar una "prueba de coincidencia" que supuestamente demostrará que Permutive es superior a su DMP actual (por ejemplo, Lotame, Salesforce), con la afirmación de que su plataforma ofrece mayores "tasas de coincidencia de usuarios".
Estas nuevas DMP presentan a los editores una pregunta: "¿Cuántos de sus usuarios son invisibles para la segmentación en su DMP?" y se proponen responder a esa pregunta con los siguientes pasos:
- Cree un segmento "Todos" en su DMP actual (todos los usuarios con más de 1 página vista)
- Ejecutar una consulta de impresión de anuncios en el adserver (es decir, Google Ad Manager/DFP) contra este segmento "Everyone".
- Realice una segunda consulta de impresiones de anuncios sin el segmento "Todos" (por ejemplo, sin orientación)
- Divida el segmento "Todos" por el segmento no segmentado -y según ellos- esa es su "Tasa de coincidencia" de usuarios segmentables.
¿Por dónde empezar? He oído el término "tasa de coincidencia" de muchas maneras y en muchos contextos a lo largo de mis más de 20 años de carrera en marketing y publicidad -incluyendo casi 10 años en productos y operaciones de publicidad digital en Viacom, Time Inc. y Hearst. Pero debo decir que es la primera vez que veo a una empresa confundir y confundir a propósito las impresiones publicitarias con los usuarios, los adservers con las DMP, e idear una metodología de pruebas que confunde la Orientación Contextual con la Orientación a la Audiencia y distrae de los beneficios únicos que las DMP pueden proporcionar a los editores.
Para aportar claridad y veracidad a la dinámica en juego, tendremos que desglosar esto pieza por pieza. Debo decir desde el principio que la segmentación contextual y la segmentación de la audiencia son dos enfoques distintos para la segmentación y la entrega de publicidad digital a los consumidores. Requieren tecnologías y configuraciones de plataforma diferentes, se valoran y activan de forma distinta, y las capacidades de un enfoque no se aplican necesariamente al otro. Demostraré que las empresas emergentes de DMP, como Permutive, presentan las soluciones de segmentación contextual como si fueran soluciones de segmentación de audiencias, y los editores deben comprender mejor las diferencias para tomar decisiones informadas para sus negocios.
Al principio existía la Orientación Contextual...
Se dice que la publicidad moderna comenzó a tomar forma con la llegada de los periódicos y las revistas en los siglos XVI y XVII. Tanto si se trata de periódicos y revistas -o más tarde de la radio y la televisión-, la mayoría de la publicidad era similar en el sentido de que se basaba en el contenido asociado para agregar una audiencia con determinados atributos (demográficos, intereses, etc.) y, a continuación, los vendedores podían atraer a esos consumidores en el contexto de esas experiencias. Esto es la segmentación contextual: agregar y dirigir a los consumidores en el contexto de una experiencia de contenido. Los primeros días de la publicidad digital eran muy similares. Tanto en los servicios de acceso telefónico, como en AOL, como en la aparición de la World Wide Web, la publicidad se presentaba en forma de "banners" que se alineaban contextualmente con el contenido digital.
Si avanzamos hasta hoy, la segmentación contextual sigue siendo una técnica increíblemente eficaz y atractiva para que los profesionales del marketing accedan a grupos relevantes de consumidores en entornos digitales conocidos, y muchas veces de alta calidad. Las tecnologías han evolucionado y mejorado para proporcionar desde el análisis semántico de contenidos hasta la transmisión de categorías de contenidos y palabras clave en los intercambios de pujas programáticas. Algunas empresas de tecnología de marketing han optado por centrarse exclusivamente en las tecnologías de Orientación Contextual, y otras ofrecen tecnologías de Orientación Contextual entre muchas soluciones de medios a los editores y sus socios de marketing.
Una de las principales ventajas de la segmentación contextual es que no depende directamente de las cookies u otros identificadores para orientar y ofrecer publicidad. En un entorno de mercado en el que se plantean cada vez más retos en relación con las cookies y los identificadores web, y en el que se está ampliando la normativa en materia de privacidad, la segmentación contextual sigue siendo una herramienta convincente e importante en el conjunto de herramientas de venta de medios de los editores.
Las DMP pueden desempeñar un papel muy importante para ayudar a los editores y a los profesionales del marketing en sus iniciativas de segmentación contextual. Las DMP con una fuerte conectividad entre plataformas, como Lotame, son excelentes herramientas para proporcionar análisis y conocimientos sobre los consumidores que visitan determinadas páginas web o consumen determinados contenidos del editor. Así, por ejemplo, si un editor (y sus socios de marketing) desea tener una visión de 360 grados de los intereses y atributos de los consumidores que leen ciertos contenidos en el sitio web de un editor, entonces una DMP conectada como Lotame puede proporcionar valiosos conocimientos mediante la superposición de segmentos de datos de primera, segunda y/o tercera parte en dichos segmentos de lectores de contenidos. Esto puede ayudar a los editores y a sus socios de marketing a comprender mejor si ciertas compras de medios contextuales proporcionarán al comercializador un volumen material de consumidores que se ajustan a los criterios de usuario del comercializador. Es importante destacar que, para que las DMP puedan incorporar eficazmente estos datos con este fin, es necesario que exista una sólida conectividad de plataforma entre la DMP y las fuentes de datos (por ejemplo, otras DMP, plataformas de CRM, proveedores de datos de terceros).
Sin embargo, la orientación contextual como enfoque independiente también presenta importantes deficiencias. Los profesionales del marketing moderno se guían por los datos y utilizan una serie de tipos y fuentes de datos para dirigir su compra de medios a través de socios y canales. En particular, los profesionales del marketing utilizan cada vez más sus propios datos de primera parte y fuentes de datos de terceros seleccionados para ayudar a impulsar sus iniciativas de planificación, activación y análisis de medios. Esto se consigue normalmente a través de tácticas programáticas que incluyen RTB en los intercambios abiertos, los acuerdos de mercado privado y la programación garantizada. Así pues, aunque la segmentación puramente contextual es una herramienta importante para que los profesionales del marketing accedan a los consumidores en determinados canales y en un contexto de primera calidad a gran escala, sigue existiendo una necesidad significativa de que los profesionales del marketing accedan de forma más precisa a los segmentos de audiencia de los consumidores basados en datos para mejorar la eficiencia y la eficacia de sus iniciativas de marketing. Ahí es donde entra en juego la segmentación de audiencias.
Orientación del público y direccionabilidad del consumidor
Hace unos 10 años, la primera generación de DMPs (por ejemplo, Lotame, Krux, Demdex) entró en escena para proporcionar a los editores la capacidad de crear segmentos de audiencia de primera parte (por ejemplo, personas que leen determinados artículos), y luego activar esos segmentos de audiencia a través del servidor de anuncios de los editores - más comúnmente DoubleClick for Publishers (DFP). Esto proporcionó a los editores y a los profesionales del marketing un conjunto de herramientas de segmentación de audiencias para aumentar sus herramientas de segmentación contextual existentes. Una forma de pensar en las diferencias entre la segmentación contextual y la segmentación por público es que la segmentación contextual llega a todos los consumidores en el contexto de un contenido concreto, sin poder distinguir a un consumidor de otro, pero la segmentación por público puede llegar de forma más detallada a los consumidores individuales independientemente del contexto. En pocas palabras, la segmentación de audiencias puede considerarse como una segmentación de consumidores "direccionable".
Es importante tener en cuenta que en los primeros tiempos de la segmentación de audiencias, la técnica de integración entre el DMP y el servidor de anuncios consistía en pasar los ID de los segmentos de audiencia del DMP al servidor de anuncios como "valores clave" a través de Javascript en la página. Los que estábamos involucrados en las operaciones publicitarias de entonces recordaremos que había limitaciones en el número de caracteres que se podían pasar a una etiqueta DFP, y como resultado, los administradores de DMP y los equipos de operaciones publicitarias tenían que rotar constantemente qué segmentos de audiencia estaban "vivos" en cualquier momento para no romper las etiquetas de los anuncios. Ah, ¡recuerdos!
En los años siguientes, la técnica de integración entre DMP y servidores de publicidad pasó de los intercambios de valores clave en la página a las integraciones de servidor a servidor. Para pasar los datos de los segmentos de audiencia de servidor a servidor, los DMP y los adservers tenían que realizar una simple sincronización de ID (a veces denominada "sincronización de píxeles") en la página para que el DMP y el adserver pudieran acceder cada uno a sus propios ID de perfil (PID) para esos usuarios, y pasar esos PID a las otras plataformas para ayudar a traducir un PID al otro. Así, por ejemplo, el DMP podría acceder a su PID desde una cookie y ver que el PID es DMP_123. Un servidor de anuncios como DFP accedería a su PID desde una cookie y vería que su PID era DFP_456. Al sincronizar los PID entre los socios de la plataforma, ambas partes sabrían que DMP_123 = DFP_456. Así, al sincronizar los datos de servidor a servidor, cualquiera de las plataformas podría transmitir los datos a la otra utilizando los PID nativos de las otras plataformas.
Esta técnica de integración de la sincronización de píxeles depende en gran medida de las cookies de terceros para ambas plataformas. Sin entrar demasiado en detalles técnicos, si las cookies de terceros están bloqueadas -y sólo se dispone de cookies de terceros o de almacenamiento local para almacenar los PID-, resulta muy difícil sincronizar los PID para las transferencias de segmentos de audiencia de servidor a servidor desde los DMP a los adservers. Por lo tanto, como resultado del bloqueo de las cookies de terceros por parte de Apple Safari ITP y Mozilla Firefox ETP, los editores han vuelto a la clásica transferencia de valores clave en la página de los ID de segmento desde los DMP a los adservers, como Google Ad Manager (DFP). Las nuevas DMP, como Permutive, ofrecen el método de integración de valores clave en la página con los servidores de anuncios. Como se mencionó anteriormente, el paso de valores clave dentro de la página ha estado en la caja de herramientas de Lotame por más de 10 años y es nuestra técnica preferida para sincronizar segmentos de audiencia asociados con PIDs almacenados en cookies de primera parte o almacenamiento local. Lotame pone a disposición tanto el método de valor clave en la página como el método de sincronización de píxeles de servidor a servidor, dependiendo de las necesidades y requisitos del cliente.
Lo que Permutive no dice a los editores sobre su metodología de "prueba de coincidencia" es que si actualmente está utilizando un método de sincronización de píxeles de servidor a servidor con su DMP actual, entonces sólo devolverá los consumidores direccionables (y las disponibilidades de medios) que están asociados con PIDs persistentes almacenados en cookies de terceros o IDs de anuncios móviles. Su supuesta prueba está diseñada para convencer a los editores de que tienen una deficiencia en las capacidades de su DMP, pero en su lugar pone de relieve que los editores deben examinar sus técnicas de integración DMP-a-servidor y aumentar/reemplazar las integraciones de servidor a servidor con integraciones de valor clave en la página. Las DMP establecidas, como Lotame, Salesforce y Oracle, cuentan con opciones de integración de valor clave en la página para los editores.
Es preocupante que empresas nuevas de DMP como Permutive estén proporcionando a propósito una metodología de "prueba de coincidencia" a los editores que pretende señalar cómo el DMP actual de un editor es técnicamente deficiente, pero en realidad se está aprovechando de la falta de conocimiento sobre las diferencias en las técnicas de integración de los servidores de anuncios. Permutive sabe perfectamente que, independientemente del DMP que se utilice, el método in-page key-value para un segmento "Everyone" siempre devolverá más usuarios (y medios disponibles) que el método pixel-sync server-to-server, debido a la ausencia de PIDs almacenados en las cookies de primera parte y al almacenamiento local en esta última técnica. Cuando se utiliza la misma técnica de integración de valores clave en la página, una plataforma DMP completa como Lotame devolverá el mismo número de usuarios e impresiones de medios de "Todo el mundo" que la nueva generación de orientadores contextuales. Permutive está aprovechando esta confusión intencionada como su principal técnica de lead-gen para lanzar nuevos clientes. En Lotame, creemos que las relaciones exitosas a largo plazo con nuestros clientes se basan en la verdad, la transparencia y la colaboración, no en trucos de salón.
Pero espera, ¡hay más!
Otro de los grandes éxitos de los participantes en las DMP es su afirmación de que ofrecen una capacidad de segmentación superior para el tráfico "de paso" frente a otras DMP como Lotame.
Siguiendo con el tema de los trucos de salón, esta afirmación utiliza un juego de manos muy inteligente que los editores deben entender. Tal y como lo describe Permutive, el tráfico "de paso" son usuarios que visitan el sitio de un editor por primera vez, consumen una página de contenido y luego no vuelven a ser vistos. Permutive afirma que su DMP proporciona oportunidades de ingresos incrementales para el tráfico de transeúntes utilizando datos de primera parte (editor) que no están disponibles para los editores con otros DMP. De hecho, en un seminario web reciente, Permutive afirmó que había aumentado el inventario publicitario disponible para un editor en casi 8 veces (¡sí, 8 veces la línea de base!). ¿Suena demasiado bien para ser verdad? Esta métrica por sí sola es tan fantástica que debería hacer reflexionar a cualquier editor sobre la veracidad de cualquier otra cosa que pueda escuchar de dicha empresa.
A modo de ejemplo, si un usuario visita una página de Hockey en un sitio web, y si es la primera vez que este sitio web ha visto a este usuario, Permutive dice que ayudará al editor a monetizar esta visita de una manera novedosa y mejorada sólo utilizando el hecho de que este usuario visitó esta única página de Hockey. Si esto le parece una afirmación extraña, ¡es porque es una afirmación extraña! La visita de un usuario a una página de Hockey debería ser pasada contextualmente al adserver del sitio y/o a las etiquetas programáticas como un visitante de contenido de Hockey. Lo que Permutive está diciendo/haciendo es que pueden tomar esta visita a una sola página, transformar una visita contextual a una página de Hockey en la creación de un segmento de audiencia que represente a los "usuarios de Hockey", y luego pasar ese segmento de audiencia al adserver y/o a las etiquetas programáticas. Para decirlo de forma más precisa, Permutive está promocionando su capacidad de transformar una impresión de segmentación contextual en una impresión de segmentación de audiencia, pero de alguna forma en el proceso de esta alquimia de segmentación, dicen que el inventario segmentable del editor puede aumentar algo del orden de 8 veces. Esto es confuso. En este proceso no se crean nuevas disponibilidades publicitarias. Y no se ha desarrollado ninguna información nueva sobre el usuario (¡sabíamos que era una página de hockey cuando la servíamos!).
Una explicación más probable de lo que está ocurriendo es que, al tomar este único momento de paso y transformar la oportunidad de segmentación contextual asociada en una oportunidad de segmentación de audiencia, el editor está cambiando la compra de medios de una plataforma a otra, y quizás de un mercado a otro (por ejemplo, de ventas directas a ventas programáticas). El inventario global que se puede segmentar para el editor no aumenta debido a esta alquimia. La dinámica de compra y quizás las implicaciones de los ingresos pueden cambiar, pero no se fabrica un nuevo inventario. No estoy diciendo que haya nada malo en transformar el inventario de segmentación contextual en inventario de segmentación de audiencias. Puede haber muy buenas razones para que los editores y los comercializadores quieran negociar los medios de comunicación de esta manera. Sin embargo, me opongo a que las nuevas empresas de gestión de contenidos impugnen las capacidades de los demás diciendo que tienen tecnologías mágicas que pueden crear un inventario 8 veces más específico de la nada.
También está ausente de todo este escenario lo que sucede si el usuario transeúnte que visita el sitio web tiene habilitadas las cookies de terceros. Dado que Chrome tiene habilitadas las cookies de terceros y tiene una cuota de mercado del 64% de los navegadores web, ¿qué ocurre en ese caso? Cualquier plataforma DMP con una sólida conectividad de cookies de terceros podrá monetizar esa visita de transeúnte de forma sólida utilizando datos de primera, segunda o tercera parte. El hecho de que sea la primera vez que este usuario visita el sitio de un editor, no significa que sea la primera vez que una DMP conectada como Lotame, Salesforce u Oracle haya visto a este usuario en la web. Dado que las DMP contextuales, como Permutive, se jactan de no contar con la conectividad de cookies de terceros, los editores perderán las importantes oportunidades de ingresos de los usuarios transeúntes en Chrome (una vez más, el 64% de la cuota de mercado mundial de navegadores web). Puedes imaginar por qué estos DMPs contextuales dejan convenientemente fuera esa parte del análisis para el tráfico de transeúntes.
Más información sobre la alquimia de la orientación contextual a la audiencia
Aquí es donde cerramos el círculo sobre el tema de las "tasas de coincidencia". Las start-ups de DMP centran su configuración y metodologías de prueba en el caso de uso específico de transformar las disponibilidades de Contextual Targeting en disponibilidades de Audience Targeting, por lo que cabe esperar una tasa de cobertura de casi el 100% para una audiencia "Everyone". Si la plataforma Lotame está configurada de la misma manera técnica y con la misma configuración de segmentación que Permutive, también obtendremos una tasa de cobertura del 100% en Google Ad Manager. La plataforma Lotame procesa las nuevas visitas a las URL en tiempo real, y devuelve cualquier nueva segmentación al adserver y a las etiquetas de anuncios programáticos dentro de la misma pageview. Lotame no tarda ni 24 horas ni una semana en "procesar" las nuevas visitas de URL, por mucho que Permutive repita esa mentira a propósito. Además, esta "prueba" ni siquiera contempla los beneficios más importantes de una plataforma DMP, a saber, la definición y activación de datos y segmentos de audiencia que aportan valor y capacidades incrementales a los editores más allá de sus ofertas contextuales (por ejemplo, no endémicas).
Una pregunta más importante en todo esto es si la tasa de coincidencia de la orientación contextual con la orientación de la audiencia es la métrica más importante en la que deben centrarse los editores. Creemos que la respuesta es un rotundo "¡No!".
En Lotame, creemos que la métrica más importante para que los editores se centren en sus inversiones en tecnología DMP es el ROI. Un proveedor de tecnología DMP eficaz proporcionará a los editores productos y capacidades publicitarias atractivas, una mayor capacidad para responder a las solicitudes de información de los anunciantes y las herramientas y datos necesarios para ofrecer rendimiento a los anunciantes en todas las plataformas. Además, una DMP conectada de hoy en día proporcionará a los editores soluciones para ayudar al desarrollo de la audiencia, el desarrollo y la personalización de los contenidos, el marketing de consumo y las suscripciones, y abrirá nuevas fuentes de ingresos, como las licencias de datos.
Profundizaré en esta visión más amplia del papel de las tecnologías DMP conectadas en la tercera parte de esta serie de comprobación de hechos, haciendo hincapié en los verdaderos beneficios de las capacidades de segmentación de audiencias multiplataforma y multicanal en beneficio de los editores y sus socios de marketing.
¿Quiere leer la primera parte de la serie de comprobación de hechos? Haga clic aquí para leer "La falta de cocción se une a la veracidad".
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