Necesitamos hablar sobre la frecuencia

Mucho se ha escrito sobre la complejidad (y la precisión) de la medición de la audiencia entre dispositivos en el marketing digital, y muchos jugadores realizan reclamos en el espacio. Sin embargo, a menudo se discute en el contexto técnico de la programática sin mucha referencia al significado real de esto para los especialistas en marketing. Y el significado para aquellos que gastan el dinero es realmente la frecuencia. En esta pieza para ExchangeWire, Martyn Bentley (foto abajo), el director comercial del Reino Unido, AudienceProject, explica por qué las estimaciones de frecuencia de blackbox ya no se van a lavar.

La frecuencia es una táctica crucial de planificación de medios. Es una palabra que se utiliza a menudo en la planificación y compra de TV porque la frecuencia es una palanca de optimización importante para maximizar el ROI de los medios, especialmente cuando se trata de grandes presupuestos de TV.

Una frecuencia de uno podría decirse que proporciona el mayor ROI posible: es un “no binario, nunca he oído hablar de ese producto” en contra de un “sí, ahora he oído hablar de ese producto”. Si alguien no sabe acerca de su producto, nunca podrá comprarlo. Debe comunicarse con ellos, hacerles saber que existe, y luego comenzar a persuadirlos de que lo quieren o lo necesitan.

Las frecuencias más altas pueden solidificar la familiaridad de la marca, impulsar el deseo y la intención, y mover a las personas a través del embudo. Pero una frecuencia demasiado alta comenzará a molestar a los usuarios y moverá su presupuesto de medios más allá del punto de disminución de los retornos (reorientación en línea, ¡cualquier persona!?). Obviamente, los especialistas en marketing no quieren gastar dinero o molestar a clientes potenciales o existentes.

Entonces, con toda la promesa que ofrece el seguimiento de medios en línea, sigue siendo increíblemente difícil medir personas reales en sus diversos dispositivos y establecer la verdadera frecuencia, y así comenzar a comprender la verdadera eficacia de su presupuesto de medios para impulsar la demanda.

Existen varios enfoques para resolver (parcialmente) el problema de frecuencia o dispositivo en línea. Y, como sabemos, algunas compañías (como Facebook) que ofrecen usuarios conectados tienen ciertas ventajas. Sin embargo, no todo está perdido si usted no es Facebook y, por supuesto, los publicistas pasan a través de varios medios en línea, no solo de los “jardines amurallados”, por lo que todavía tenemos que ir más allá.

Martyn Bentley, Commercial Director UK, AudienceProject

Nuevo mundo, nuevos desafíos

Hoy en día, vivimos en un mundo en el que las personas usan una cantidad cada vez mayor de dispositivos, lo que hace que sea más difícil que nunca obtener la frecuencia adecuada al medir audiencias.

Anteriormente, solo existían unas pocas grandes estaciones de TV y muy pocos dispositivos estaban disponibles para ver televisión; mientras que el mundo digital actual se caracteriza por el uso de múltiples dispositivos y una cola extremadamente larga de medios en los que se ejecutan campañas.

Con esta nueva realidad mediática, la medición adecuada de la audiencia solo se puede lograr si se combinan nuevas tecnologías con paneles que son mucho más grandes que los paneles de TV clásicos, que al mismo tiempo deben ser reclutados diversamente, ponderados, administrados adecuadamente y fusionados con información que no solo se basa en encuestas.

Por qué es un problema difícil

El problema de medir la frecuencia correctamente a menudo se debe a la falta de una comprensión metódica del desafío que se avecina y a la falta de capacidad técnica para de-duplicar desde los dispositivos hasta los humanos.

En el mundo digital, para determinar si 1,000,000 de líneas de registro son generadas por 1,000,000 de dispositivos únicos, o más bien 100,000 dispositivos únicos, cada uno de los cuales genera 10 impresiones, debe poder unir las líneas de registro individuales. El estándar de facto para vincular líneas de registro es cookies; pero las cookies tienen enormes desafíos, que resultan en una sobreestimación de la cantidad de visitantes únicos.

Las cookies no son identificadores omnipotentes que duran para siempre. Las cookies se eliminan todo el tiempo, ya sea por parte de los usuarios o por caducidad. Y, cuando se elimina una cookie, se pierde la capacidad de vincular impresiones pasadas a impresiones futuras, lo que da como resultado que se emita una nueva identificación de cookie en el mismo dispositivo, lo que resulta en métricas aún más engañosas.

Una forma de ilustrar esto es imaginar un escenario donde el mismo dispositivo acceda a un sitio web diariamente durante 21 días. En este escenario, hay un visitante único con una frecuencia de 21. Sin embargo, si la cookie del usuario se elimina después de siete días, y nuevamente después de 14 días, el mismo dispositivo tendría tres ID de cookies diferentes y el número de visitantes únicos registrados por lo tanto, sean tres con una frecuencia de siete. En otras palabras, tanto los visitantes únicos como la frecuencia se estiman incorrectamente por un factor de tres.

Pero los desafíos con las cookies no solo están relacionados con el hecho de que las cookies se están eliminando. Con una proporción cada vez mayor de usuarios en línea que despliegan bloqueadores de anuncios que eliminan las cookies, o simplemente rechazan la aceptación de cookies, un cierto porcentaje de usuarios perderá sus cookies tan pronto como termine su sesión de navegación.

Además, muchos servidores de anuncios y servicios de análisis en línea a menudo intentan medir la frecuencia y los usuarios que utilizan su propio universo de ID. Sin embargo, cuando se usa un sistema de cookies de terceros para configurar y leer ID de cookies, se deben tomar precauciones especiales, ya que los dispositivos iOS como iPhones e iPads, así como las versiones más nuevas de Safari y varias versiones de Firefox, no permiten terceros para establecer cookies por defecto. Por lo tanto, una gran parte de la población de dispositivos móviles y las computadoras portátiles podrían no contribuir a las estimaciones de los visitantes.

En este artículo, analizamos por qué el problema de medir la frecuencia real es difícil, los enfoques diferentes para abordar el problema, así como el enfoque utilizado por AudienceProject.

Avanzando hacia una frecuencia digital precisa

Creemos que los datos, la tecnología y las personas expertas ya existen para minimizar matemáticamente y empíricamente los inconvenientes de la pérdida de cookies en el cálculo de frecuencia.

Una comprensión detallada del comportamiento del usuario en línea y las interacciones entre dispositivos (¡es correcto, frecuencia!) Puede revelarse a través de una combinación de datos determinanticos y probabilísticos, análisis avanzados de miles de millones de datos, datos del panel de escala y, lo que es más importante, rigurosamente probado gráficos de dispositivo.

No hay escasez de datos en línea, o incluso algoritmos y científicos de datos; la clave, sin embargo, es conseguir la combinación y el método correctos. Los analistas deben actualizar constantemente los datos conductuales y de panel con el más alto nivel de calidad y regularidad, probar constantemente los cálculos contra un gran conjunto de datos de control para garantizar su precisión y también brindar transparencia: las estimaciones de frecuencias de la blackbox ya no se lavarán.

La transparencia del método es crucial para tranquilizar a los especialistas en marketing y a los editores en que la verdad a escala basada en las personas es realmente lo que están obteniendo, y esa frecuencia se está evaluando de forma precisa, porque los especialistas en marketing seguramente verán el impacto en sus KPI de campaña que una frecuencia más precisa debería ofrecer.

Por lo tanto, al usar inteligentemente lo que ya está disponible, uno puede entender si una cookie ha sido eliminada, o si es un usuario real y nuevo … que va un largo camino hacia descifrar el código de frecuencia digital.

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