Segmentación contextual y publicidad: ¿hasta dónde puede llegar la calidad?

El targeting conductual está mayormente desaparecido en iOS. Pronto será significativamente desafiado en Android mientras GAID muere una muerte brutal y Privacy Sandbox para Android surge de sus cenizas. Lo que nos queda es segmentación contextual … es que la publicidad de apps móviles se está desplomando?

Recientemente, Pan Katsukis, director ejecutivo de Remerge, participó en el podcast Growth Masterminds para hablar sobre la segmentación contextual en la publicidad móvil. La pregunta: ¿cuánto puede mejorar esto? El miedo tácito: ¿cuán malo es realmente?

Pulsa reproducir en el video de arriba para iniciar la conversación y sigue desplazándote para ver solo algunos de los momentos más destacados.

Y, antes de comenzar, una definición rápida de los términos tal como se utilizan normalmente en el ecosistema de marketing móvil:

Targeting conductual: anuncios dirigidos a personas según lo que hayan hecho previamente en otras apps:

• Generalmente requiere algún tipo de mecanismo de seguimiento
• Generalmente tiene importantes preocupaciones sobre la privacidad
• Esencialmente imposible ahora en iOS con la transparencia de seguimiento de aplicaciones
• Potencialmente, se puede hacer de una manera segura para la privacidad (Privacy Sandbox para Android es un intento)
• Generalmente se puede utilizar para dirigirse a grupos más reducidos de personas con intereses muy específicos

Segmentación contextual: orientar los anuncios a las personas en función de su contexto actual.

• Generalmente requiere saber en qué aplicación se encuentra una persona en este momento, o al menos qué tipo de aplicación
• Generalmente se considera mucho más seguro para la privacidad que la segmentación por comportamiento
• Generalmente es mejor para una segmentación más amplia de grupos más grandes de personas con intereses generales

Primero: la segmentación contextual no es solo un contexto simple

Lo primero que hay que tener en cuenta es que el contexto no es algo sencillo. 

El targeting contextual moderno en apps móviles a menudo no es como el targeting contextual en la web. En la web, Google u otra red publicitaria ha rastreado una página o video, sabe qué contenido contiene, lo comprende semánticamente y dirige un anuncio relevante a una audiencia que generalmente está interesada en ese contenido. La esperanza, por supuesto, es que alguien que encuentre Sportfishing in Alaska interesante también estará interesado en anuncios de moscas de pesca, cañas, viajes guiados, cabañas cerca de buenos ríos de pesca, o relojes de pared con temática de peces y Alexa de Amazon integrados.

(No preguntes.)

Hay algo de eso también en móvil, pero gran parte de ese contexto proviene de la propia app o de la categoría de la app. (Nota: algunas plataformas de adtech como Inmobi pueden potencialmente “leer” contenido de la app y usarlo como insight para segmentación contextual, asumiendo que los SDK correctos con los privilegios adecuados estén implementados.) 

Pero muchos aspectos clave de la segmentación contextual en la aplicación provienen de puntos de datos menos visibles y obvios.

“En definitiva, puede ser cualquier señal o atributo que conozcamos sobre la situación actual del usuario… el más simple es la hora actual del dispositivo”, dice Katsukis. “¿Qué hora de la semana es ahora? ¿Qué tipo de aplicación está usando? ¿Cuánto tiempo la lleva usando? Así que cualquier otra información que provenga del editor y de la propia aplicación, como su calificación, permite averiguar la categoría de la aplicación… eso proporciona información y comprensión, como qué está haciendo el usuario en ese momento, qué le interesa y dónde interactúa”

De hecho, la publicidad contextual puede aprovechar hasta 100 señales, dice Katsukis, incluidos detalles como:

• Conexión WiFi o celular
• Información de ofertas y precios de la red publicitaria
• Ubicación áspera/gruesa
• Información del dispositivo (marca, versión del sistema operativo, versión del dispositivo)

Y esto se puede utilizar para diseñar ofertas relevantes y brindar una buena creatividad al usuario, brindándole información sobre si está en casa, en la oficina o en movimiento, dónde se encuentra en el mundo en general (por ejemplo, en Alemania durante el Oktoberfest) y potencialmente información demográficamente relevante, como el estatus socioeconómico, en función del tipo de dispositivo y el costo extrapolado.

Súmalos todos y obtendrás datos increíblemente útiles, sobre todo en ciertos sectores. Mi estómago, por ejemplo, no se preocupa por la aplicación que esté usando cuando dan las 6 p. m. y se siente vacío. Combínalos con otros datos que protegen la privacidad, como el clima, el calendario y los eventos, y añadirás relevancia poco a poco, e incluso podrías conseguir un nuevo cliente de Uber Eats al mismo tiempo.

Esto realmente funciona para algunos sectores verticales, dice Katsukis.

Pero la mala noticia es que es muy difícil encontrar audiencias nicho y muy segmentadas a un precio asequible mediante la publicidad contextual. De ahí los desafíos que enfrenta actualmente la publicidad directa al consumidor (D2C) para llegar a clientes potenciales, y los desafíos que también enfrentan algunos juegos móviles (no todos).

En segundo lugar, necesitas algo de tecnología

Probablemente no sea necesario decirlo, pero no serás bueno en la segmentación contextual si solo te fijas en uno o dos factores. 

La buena noticia es que hay una gran cantidad de datos disponibles de múltiples fuentes que garantizan la privacidad:

• Datos del dispositivo
• Datos de la aplicación/editor
• Datos de la plataforma Adtech
• Datos ambientales (clima/calendario/eventos) 

La mala noticia es que no podrás analizar docenas o decenas de datos derivados de dispositivos, aplicaciones, plataformas de tecnología publicitaria y del entorno, como el clima y los eventos, de forma manual o en tiempo real sin alguna tecnología seria.

“No se llega muy lejos con el contexto si se hace todo manualmente”, dice Katsukis. “Por ejemplo, si se selecciona a todos a las 7:00 p. m. un viernes después del trabajo, para que pidan comida. Es un ejemplo sencillo, pero si se quiere escalar y ser realmente bueno hoy en día, se puede aprovechar el aprendizaje automático para analizar todo el historial, todo lo que se ha hecho, e incluso para eso, usar el inventario de identificaciones para intentar comprender qué funciona y establecer conexiones con las demás señales que se observan”

En otras palabras, sea más sofisticado. Cree modelos y capacítese. Use IDFAs cuando los tenga (y GAIDs) cuando los tenga. Aprovéchelos para medir la efectividad de su publicidad contextual y perfeccione su técnica. (O bien: deje que sus proveedores de tecnología publicitaria se encarguen de todo este trabajo).

Una cosa es segura. No serás el único que haga la prueba:

According to the IAB, 74% of marketers are using contextual data to improve their advertising post-device ID and post third-party cookies on the web (of course, the third-party cookie just got a new lease on life from Google). That’s more than those leveraging first-party data (60%) and more than those who are leaning on (and paying for) publishers to do their targeting for them in the black box of their platforms (45%).

Aprovecha el descuento del 50% en publicidad contextual

Una ventaja: obtienes un descuento significativo en publicidad contextual.

“Actualmente, el inventario sin identificación sigue siendo —y lo comprobé hoy mismo— un 53 % más barato”, dice Katsukis. “Obviamente, esto representa una oportunidad para que un anunciante aproveche y se pregunte: ¿puedo llegar tan lejos con solo contextual sin identificación, y aun así tener la oportunidad de pujar un 53 % menos… ya que no hay mucha competencia?”

La clara oportunidad es que si se pueden obtener incluso la mitad de buenos resultados con la publicidad contextual que con la segmentación por comportamiento, se alcanza el punto de equilibrio. Y si se puede mejorar un poco... todo está en su punto.

Eso es un gran "si", por supuesto.

Las aplicaciones de nicho con requisitos específicos para los jugadores —y un fuerte deseo de conquistar el mercado— lo tendrán más difícil. Las aplicaciones y marcas más grandes, con ofertas y propuestas de valor más genéricas o universalmente atractivas, tendrán más facilidad para usar tácticas de marketing de medios masivos en un entorno digital y contextualizado.

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