El 16 de septiembre, Live With MightyHive ofreció una conversación sobre la eficacia creativa. Me acompañaron en este episodio Ryan Tetuan, Director de Soluciones Creativas, Plataformas de Medios de Google, y Louise Martens, Directora Global de Producción Integrada de MediaMonks. El debate fue interesante y ofrece a los espectadores algunos consejos prácticos sobre por dónde empezar.

¿Qué significa eficacia creativa?
"¿Funciona el trabajo? ¿Resultan rentables nuestros esfuerzos? ¿Estamos alcanzando los objetivos que nos marcamos junto con las marcas?"

- Louise Martens, Directora Global de Producción Integrada, MediaMonks

No tardamos en sumergirnos en un debate en profundidad sobre lo que significa realmente la eficacia creativa. A continuación, destacamos las mayores oportunidades para las marcas y ofrecimos recomendaciones sobre cómo empezar con la creatividad. Por encima de todo, la colaboración es clave para el éxito de tu equipo.

¿Cómo pueden colaborar mejor los creativos y los compradores de medios?
"Mientras probamos nuevas tácticas, ¿qué nuevas ideas creativas podemos lanzar? Acabamos de realizar un nuevo estudio creativo y ahora sabemos a qué responden los consumidores. ¿Podemos dirigirnos a ese micromomento utilizando las funciones de segmentación de DSP?

- Mitchell Pok, Director de Servicios Creativos y Tecnología, MightyHive

Según un estudio reciente realizado por Google y Bain, la creatividad es 1,5 veces más eficaz cuando se desarrolla en colaboración que cuando se crea en silos separados. Nielsen afirma que el 56% del rendimiento de una campaña se debe a la creatividad. La investigación demuestra que el dominio de la eficacia creativa puede impulsar resultados significativos para sus campañas y objetivos empresariales más amplios.

En este episodio, también identificamos varios obstáculos que observamos en las marcas que conocemos. Estos obstáculos van desde el proceso de briefing hasta la democratización de los datos de rendimiento de las campañas.

¿Qué se interpone en el camino de la eficacia creativa?
"Tenía equipos de medios a menos de 20 metros de mí. No había paredes físicas y mi interacción con el equipo de medios consistía básicamente en un correo electrónico con una hoja de cálculo Excel con los tamaños de los anuncios que había que crear. Nada más. Sin audiencia ni datos contextuales"

- Ryan Tetuan, Director de Soluciones Creativas, Plataformas de Medios, Google

Eche unvistazo al vídeo para unirse al debate y descubrir cómo puede empezar a dominar la eficacia creativa hoy mismo. Para ver las Guías de soluciones de la plataforma de marketing de Google, haga clic aquí.

Para el episodio del 25 de agosto de Live with MightyHive, tuve el placer de contar con el invitado especial Jeff Rasp, Vicepresidente de Plataformas Digitales, Canales y Capacidades de Bayer. Él y yo hablamos de los muchos beneficios de una taxonomía de datos de marketing hermética y Rasp explicó cómo las convenciones de nomenclatura de campañas consistentes son la base de un equipo interno de Bayer que ganó el premio AdExchanger a la "Mejor Operación de Medios Interna" en 2020.

Según un informe reciente de Dataromael 57% de los profesionales del marketing dedica una semana al mes a la integración manual de datos. Como parte de la asociación entre MightyHive y Bayer, Bayer estableció una taxonomía sólida al principio del proceso de in-housing para automatizar esencialmente esa tarea. Y en "El papel esencial de la taxonomía de datos en el marketing digital de Bayer", Rasp explica cómo destiló los KPI de múltiples departamentos en una convención de nomenclatura unificada capaz de una gran versatilidad.

Hoy en día, el equipo de marketing de Bayer genera información en minutos, no en días. Y en este episodio, Rasp explica cómo su equipo pivota para adaptarse a las diversas necesidades de información de toda la empresa. Vea el vídeo en el que hablamos Rasp y yo:

• Cómo crear un marco y una jerarquía de datos
• El poder de una taxonomía de medios bien planificada
• La gobernanza de los datos y la importancia de la coherencia

VEA "EL PAPEL ESENCIAL DE LA TAXONOMÍA DE DATOS EN EL MARKETING DIGITAL DE BAYER"

VEA LAS DIAPOSITIVAS DE "EL PAPEL ESENCIAL DE LA TAXONOMÍA DE DATOS EN EL MARKETING DIGITAL DE BAYER"

Antes de sumergirnos en Google Tag Manager (GTM) del lado del servidor, prefijaré el meollo de este post con una advertencia: respetar siempre la privacidad del usuario.

Cualquier técnica de recopilación de datos discutida aquí debe debe aplicarse con rectitud y no como una solución para eludir la regulación del consentimiento de recopilación de datos.

vista a 10.000 pies

He aquí una situación familiar - Google Tag Manager como lo hemos conocido durante años.

Su contenedor se carga en todas las páginas o pantallas de su sitio o aplicación y, en función de los eventos desencadenantes, los datos se envían a puntos finales propios y de terceros.

Funciona, está bien, pero no es perfecto. Bloqueadores de rastreo, fallos de JavaScript, muchos, muchas solicitudes a los puntos finales y un JavaScript ineficaz son riesgos y posibles problemas de rendimiento que pueden dar lugar a problemas de calidad de los datos.

GTM del lado del servidor traslada la solicitud del proveedor de etiquetas del cliente a un servidor: un servidor en Google Cloud Platform que vive en un subdominio de su sitio. El contenedor cargado en el navegador/aplicación sigue teniendo etiquetas y sigue enviando una solicitud, pero tiene mucho menos código, envía menos solicitudes, no se ve necesariamente afectado por el software antirrastreo, no envía la dirección IP del usuario a los proveedores de etiquetas de terceros y las cookies de origen se establecen correctamente de una manera que cumple con la Manera compatible con ITP.

Fuera de la caja: ¿qué es lo mejor?

Hay muchos motivos para entusiasmarse con GTM del lado del servidor en el sentido de que, en el lado del cliente, todo es muy familiar-pero mucho mejor El vendedor digital "tradicional" puede seguir configurando su(s) etiqueta(s) de Facebook con los mismos activadores y desplegar Floodlights según sea necesario. Igual, igual... pero diferente.

Como ya se ha mencionado, en lugar de enviar los datos al punto final del proveedor de etiquetas, se envían a un subdominio. Por ejemplo, si está en www.mysite.comgTM del lado del servidor enviará los datos a tracking.mysite.comun subdominio que puedes tener configurado.

¿Y eso es genial porque...?

• Respeta la privacidad del usuario: La dirección IP del usuario no se envía a terceros.
• Preserva la calidad de los datos: La prevención del rastreo no se produce en las peticiones a su propio dominio.
• Aligera la sobrecarga de código del lado del cliente: Las etiquetas requieren menos trabajo en el navegador, desplazando la carga de trabajo al servidor. Esto significa que lo que queda en GTM en el navegador hace menos, por lo que el sitio funciona más rápido.
• Consolida las peticiones del lado del cliente: Puedes enviar múltiples peticiones desde el servidor basándote en una petición desde el cliente.

En MightyHive, abogamos firmemente por centrarse en lo que es mejor para el usuario, no la capacidad de frustrar o eludir el software anti-seguimiento. Recordatorio: actúa con rectitud, no con egoísmo. En la actualidad, los datos se recogen, no se capturan. En el futuro, los datos se intercambiarán... Piénsalo un momento.

Impacto más profundo

¿Se ha dado cuenta de que las solicitudes de seguimiento se envían a su dominio y no al de un tercero? La carga de trabajo de recopilación de datos se traslada a su infraestructura.

¿Le parece que es como volver al registro del servidor web? ¿En qué se diferencia esto del registro de servidores web?

En mucho.

Los datos analíticos se formatean (se sesionan), se limpian (se elimina la información de identificación personal), se integran (se unen a los datos de Google Ads, Search Ads/Display & Video 360) y se presentan listos para desempeñar su función: el análisis y la optimización de todos los aspectos del negocio online, que, admitámoslo, consiste en mejorar el marketing.

Los registros de los servidores web no recogen todos los datos de comportamiento. Normalmente, los datos a nivel de registro no se integran con los datos del canal de marketing, lo que significa que no existe un bucle de retroalimentación para la activación de los datos.

Sin embargo, existen similitudes entre GTM del lado del servidor y el registro del servidor web. El servidor web recibe una solicitud, normalmente para una página, construye el contenido de la página y responde, posiblemente estableciendo cookies de origen junto con la respuesta. El punto final GTM del lado del servidor también recibe solicitudes y responde, potencialmente con cookies (pero con menos contenido).

Ahora... el servidor web sabe qué página está devolviendo.

En sabe qué datos mostrar en la capa de datos para registrar una transacción (por ejemplo).

La capa de datos es recogida por una etiqueta que se dispara en el navegador y luego enviada de vuelta al punto final de seguimiento.

El punto final toma entonces los mismos datos y los envía a Google Analytics (GA) para completar el viaje de ida y vuelta y obtener los datos analíticos registrados.

¡Uf!

Espere un minuto. Si el servidor web sabe que está mostrando una página de confirmación de "gracias" y sabe qué datos mostrar en la capa de datos, ¿por qué molestarse en enviar esto al navegador para que éste lo envíe de vuelta al punto final de seguimiento y luego a GA?

¿Por qué no eliminar algunos pasos en aras de la eficiencia? El servidor web sabe que está renderizando una página de confirmación. Por lo tanto, realiza exactamente la misma solicitud que el navegador y envía los datos de la transacción de GA directamente al punto final de seguimiento. Elimina el viaje de ida y vuelta del cliente.

Es bastante normal disparar etiquetas de conversión, Floodlights, FB pixels, Adnxs, TTD, etc. para registrar transacciones. No se las envíe al cliente para que las gestione. Cuando el servidor web responda con la página de confirmación, envíe esas solicitudes directamente al punto final de seguimiento. El punto final responde con los detalles de las cookies que hay que instalar, y el servidor web las envía junto con el contenido de la página de confirmación en la respuesta al cliente.

Piense en cuántas etiquetas de marketing y píxeles de seguimiento se activan en eventos a nivel de página. ¿Cuántas etiquetas necesitan realmente activarse en el cliente? ¿Cuántas etiquetas ni siquiera necesitan estar expuestas al navegador? ¿Y si, tal vez sólo etiquetas activadas por eventos a nivel de página? Tal vez sólo necesite un seguimiento a nivel de página si ha eliminado toda la hinchazón de datos? Entonces usted no necesita CNAME el subdominio de seguimiento, puede restringir el acceso a su punto final de seguimiento para sólo permitir que su servidor web acceda a través de https (piense en la restricción de rango IP). Eso es un montón menos de complejidad y una buena cantidad de partes móviles eliminadas de la solución.

Más simple es mejor. Ningún código es mejor que ningún códigocomo dice el refrán.

En conclusión

La solución GTM del lado del servidor ofrece una solución buena y correcta para la medición analítica digital. Es buena porque se puede mejorar la calidad de los datos, se protege más la privacidad del usuario y, significativamente, es un paso hacia la realización de menos trabajo en el navegador, lo que significa que los sitios y las aplicaciones son más rápidos.

Pensar en las posibles soluciones que ofrece la tecnología, con la motivación adecuada en mente, demuestra lo versátil que es la solución, la potencia de que dispone y las vías que quedan por explorar para aprovechar los datos de origen.

Hace unos años, a medida que el almacenamiento digital se hacía más asequible, la actitud de muchas empresas hacia los datos era "almacenarlo todo" Todo. Cada. Datos. Punto.

Luego vinieron los "grandes datos" y la computación en nube, que aportaron aún más datos, más potencia de cálculo y, aparentemente, más oportunidades y conocimientos. Como resultado, el consumo de datos se disparó, impulsado por Internet, las redes sociales y los servicios digitales.

Parafraseando a mi gurú Avinash Kaushikahora tenemos más datos de los que Dios nunca quiso que tuviéramos.

El instinto de almacenarlo todo es comprensible. ¿Por qué tirar los datos? Pero ha habido algunos efectos imprevistos:

• Aumenta la carga de trabajo asociada a la garantía de calidad de los datos
• Aumenta el tiempo de procesamiento de los datos
• Hace que los conjuntos de datos sean más complejos y más difíciles de trabajar
• La mayoría de los datos son irrelevantes para el análisis de negocio

La decisión de conservar todos los datos fue fácil. Discernir qué datos deben tenerse en cuenta es difícil. Esta fase de consideración se llevará a cabo bien cuando las empresas estén concretando un proyecto de datos (ANTES), bien cuando introduzcan una nueva versión de sus activos digitales (DESPUÉS).

Sólo para audiencias maduras

Imagina que estás elaborando la especificación de tu proyecto y pensando cómo medir su éxito. Lo más probable es que tenga en cuenta los siguientes KPI:

• Tasa de uso de funciones clave (tasa de conversión)
• Eficacia de marketing (presupuesto, coste por adquisición)
• Métricas de vanidad (volumen, usuarios)

¿Le parece demasiado básico? Pues sí. Y, sin embargo, ¡es una base estupenda sobre la que trabajar!

Consejo importante: Su proyecto debe estar en sintonía con el nivel de madurez de su organización.

En primer lugar, tiene que asegurarse de que los datos básicos que pretende recopilar de su sitio web o aplicación tienen eco entre sus jefes de producto, su equipo de marketing o sus analistas. Tienen que entender cómo estos números básicos pueden ayudar a dar forma a su producto o estrategias de marketing.

A continuación, debe establecerse un documento de especificaciones. Una especie de Biblia de la recopilación de datos. Llámelo plan de etiquetado, proyecto de recopilación de datos, documento de diseño de la solución... ¡sea creativo! Ese documento no será inamovible. Evolucionará con su empresa a medida que enriquezca su conjunto de datos para satisfacer sus requisitos de medición. Asegúrese de incluir a las partes interesadas en ese proceso, o de lo contrario...

Sólo después de haber pasado por una fase de especificación de datos exhaustiva podrá plantearse enriquecer sus datos durante los siguientes ciclos de desarrollo. El enriquecimiento de datos puede ser

• Vertical: más métricas para medir eventos específicos del usuario
• Horizontal: más dimensiones/atributos para dar más contexto a las métricas

Siga enriqueciendo sus datos para evaluar los KPI que apoyan la medición de sus objetivos empresariales. Dales todo el contexto que puedas para que el análisis sea lo más relevante y procesable posible.

¿Sus datos despiertan alegría?

Todo esto de enriquecer los datos suena muy bien, pero es posible que te encuentres en una fase en la que ya has recopilado demasiados datos. Podría decirse que obtener una tonelada de datos significa obtener el combustible para alimentar el aprendizaje automático, inteligencia artificialo cualquier procesamiento de datos razonablemente avanzado.

Dicho esto, demasiados datos no identificados/no catalogados acabarán generando confusión y costes de almacenamiento/procesamiento. Por ejemplo, si tiene un contrato con un proveedor de análisis digital (digamos Adobe o Google), es muy probable que esté pagando una cuota de suscripción mensual/año basada en el número de visitas que su sistema recopila y procesa en informes, cubos y conjuntos de datos diversos. Además, los equipos de marketing digital no son conocidos por cuestionar el status quo cuando se trata de datos y seguimiento, en particular.

Si se combinan ambas facetas de la limpieza de datos, estamos ante una campaña de optimización que se convierte en un esfuerzo de ahorro de costes. Aquí es donde usted, como empresa, debe empezar a preguntarse: "¿realmente necesito esos datos? ¿Puede mi equipo funcionar sin medir la métrica X y el atributo Y?"

Tomando prestado de Marie Kondo konmari de Marie Kondousted debe conservar sólo los datos que le lleguen al corazón. Identifica las métricas/atributos que ya no te "alegran", agradéceles su servicio antes de deshacerte brutalmente de ellos pulsando con firmeza y satisfacción el botón SUPR.

¿Cómo puede saber si debe descartar un punto de datos específico?

Esto requiere un poco de investigación que se puede hacer en tu repositorio de datos mirando tu estructura de datos (nombres de columnas y valores, por ejemplo). Si no puede decidirse, pregúntese si un punto de datos concreto realmente "desata la alegría" o, en nuestro caso, impulsa el análisis y puede utilizarse como factor en el aprendizaje automático. De hecho, ¡ésta es una buena ocasión para utilizar el aprendizaje automático para averiguarlo!

Introduce tu conjunto de datos en R/Python (inserta aquí tu paquete de aprendizaje automático favorito) y observa los resultados:

También puedes considerar el análisis factorial de otra manera y ver dónde contribuye realmente un factor específico al rendimiento, métrica por métrica:

Una vez que hayas terminado de analizar qué puntos de datos todavía pertenecen a tu arquitectura de datos, es hora de podar. Si ha tomado la decisión de eliminar datos existentes, puede ser tan sencillo como eliminar una columna o un conjunto de entradas en una base de datos, un lago de datos o un repositorio de datos. Pero eso es sólo para los datos que ya ha recopilado. ¿Qué ocurre con la recopilación de datos en el futuro?

Si desea cambiar la forma en que se recopilan los datos, debe ir a konmari en sus activos digitales: seguimiento de sitios web, SDK para móviles, dispositivos OTT. Utilizando un sistema de gestión de etiquetas (TMS), puede empezar por desactivar/pausar las etiquetas que ya no necesite antes de eliminarlas de forma segura de futuras versiones:

Desde el punto de vista de la gestión, las partes interesadas deben darse a conocer y expresar claramente sus necesidades de datos que puedan recuperarse fácilmente. De este modo, cuando elimines o retires datos que ya no te interesen, no estarás saboteando sin querer los informes de tus colegas.

Por eso necesitabas la Biblia de la recopilación de datos

¿En qué fase de recopilación de datos se encuentra? ¿Antes o después? ¿Básica o compleja?

Espera, ¿acaban de decir que Safari ahora bloquea Google Analytics?

(Alerta de spoiler: no lo hace)

En la edición de 2020 de la Conferencia Mundial de Desarrolladores de Apple (WWDC), Apple anunció que la nueva versión de macOS (apodada Big Sur) vendría con la versión 14 del navegador web Safari, prometiendo que Safari sería más respetuoso con la privacidad. Lo cual es un gran paso y está en consonancia con el panorama normativo y de marketing digital.

Sin embargo, basándose en capturas de pantalla borrosas y fuera de contexto mostradas durante el anuncio, algunas publicaciones de marketing digital empezaron a afirmar que el nuevo Safari bloquearía Google Analytics.

[No fue así.]

He aquí algunos de los artículos en cuestión:

• Apple Insider
• Plausible Analytics (competidor de GA)
• Search Engine Journal

En cuestión de minutos, esa noticia falsa mal investigada estaba en todas las redes sociales.

¿Qué ha pasado realmente? ¿Debería preocuparse?

Las cabezas más frías siempre prevalecen, así que vamos a dar un paso atrás y mirar de cerca lo que realmente sucedió.

¿Qué es la PTI y por qué es importante?

La WWDC suele ser la ocasión para que Apple anuncie nuevas características y desarrollos clave en su ecosistema tecnológico, desde sistemas operativos de escritorio y móviles hasta SDK, API y todo ese buen material técnico.

En los últimos años, Apple ha aprovechado la WWDC para anunciar cambios en la forma en que gestiona la privacidad en aplicaciones web y móviles, concretamente con iniciativas como ITP(Intelligent Tracking Protection), que se utiliza en Safari, el navegador de Apple basado en Webkit para Mac, iPhone e iPad.

En pocas palabras, ITP restringe la creación y la vida útil de las cookies, que se utilizan para persistir y medir la visita de alguien en un sitio (first party, a.k.a. 1P) o en varios sitios web (third party, a.k.a. 3P). La PTI dificulta las cosas a los profesionales del marketing digital, ya que los usuarios son más difíciles de rastrear y segmentar.

Si utilizamos Google Analytics como comparación, ITP puede "resetear" un visitante conocido a un nuevo visitante después de sólo un par de días, en lugar de los 2 años habituales, suponiendo que los usuarios no cambien de dispositivo o borren sus cookies.

Si miramos a ITP con el sombrero de la privacidad puesto, ni siquiera recabar el consentimiento del usuario impedirá que ITP neutralice las cookies.

La PTI llega en el momento oportuno, justo cuando la privacidad en línea empieza por fin a echar raíces con leyes como el GDPR y la ePrivacy en Europa, la CCPA en California, la LGPD en Brasil, la APA/NDB en Australia, la APP en Japón, la PIPA en Corea y muchas otras que se están convirtiendo en proyectos de ley o en leyes.

Podría decirse que las legislaciones mencionadas permiten recabar el consentimiento del usuario antes de proceder a la recopilación. Así que no deberíamos preocuparnos por la posibilidad de que Safari recopile información con el consentimiento del usuario, ¿verdad?

Eso ni siquiera se tuvo en cuenta en los artículos antes mencionados sobre "Safari bloquea Google Analytics"

¿El nuevo Safari realmente bloquea Google Analytics?

(Segunda alerta de spoiler: todavía no lo hace)

La forma más obvia de demostrártelo es con una prueba. Por suerte, tenía instalada la versión beta de macOS Big Sur, así que eché un vistazo bajo el capó, especialmente en los sitios que publicaron la noticia "Safari bloquea Google Analytics". Encendamos Safari y activemos el modo de desarrollador.

Efectivamente, Google Analytics envía una llamada de seguimiento que llega a los servidores de recopilación de Google. Safari no bloquea Google Analytics.

Ahora echemos otro vistazo a ese nuevo informe de privacidad: muestra "22 rastreadores impedidos"

Espera, ¿en la lista aparece google-analytics.com? ¿No acabamos de establecer que el rastreo de Google Analytics pasó?

Aclaremos: lo que muestra el panel inferior son los nombres de dominio de los recursos cargados por la página que están marcados en las listas de ITP como posibles vectores de seguimiento mediante cookies de terceros.

Aparte de eso, ITP desempeña su papel en la reducción drástica de la vida útil de la cookie de Google Analytics a sólo una semana, como se muestra a continuación.

Repitamos este punto si es necesario: Safari 14 no bloquea Google Analytics.

ITP se aplica según las especificaciones bloqueando las cookies de terceros y limitándolas a una semana como máximo.

¿Cuál es el gran impacto?

Como se ha mencionado, ITP va a reducir principalmente el tiempo durante el cual se identifica a un visitante. Después de una semana, ITP borra/restablece la cookie de usuario y el visitante "renace". No es una buena manera de estudiar grupos de usuarios o cohortes, ¿verdad?

Si le preocupa el impacto de ITP en su recopilación de datos, le sugiero que lea este magnífico artículo de mi colega Doug Hall sobre la simulación de IT P.

Lo que es importante recordar es que Apple está utilizando listas de bloqueo ITP construidas en colaboración con DuckDuckGo, un motor de búsqueda que se ha hecho un nombre por sí mismo como un respetuoso de la privacidad (léase: anti-Google). Yo, por mi parte, todavía tengo que ver cuál es su modelo de negocio, pero esa es una historia para otro post.

En cualquier caso, las listas ITP están pensadas para bloquear cookies de nombres de dominio específicos.

Incluso si Apple decidiera bloquear Google Analytics por completo, ¿de qué magnitud estamos hablando? Según StatCounter, Safari representa aproximadamente el 18% de la cuota de mercado de los navegadores (en junio de 2020). Redondeemos la cifra a un 20%. Son muchos datos que perder.

Podría decirse que Google Analytics no sería la única solución de seguimiento que podría verse afectada. No nos olvidemos de Adobe, Criteo, Amazon, Facebook, Comscore y Oracle, entre otros.

Por lo tanto, si sigues implementando la analítica digital de acuerdo con el estado de la técnica, respetando la privacidad y rastreando exclusivamente datos de origen, ¡saldrás ganando!

¿Se trata de mal periodismo tecnológico?

Seamos realistas por un momento. Si los periodistas especializados en tecnología que publicaron la noticia sobre el bloqueo de Google Analytics por parte de Safari conocieran la existencia de la PTI, no la habrían publicado o, al menos, lo habrían hecho con un titular menos sensacionalista. Incluso John Wilander, el principal ingeniero de Webkit detrás de ITP habló en contra de los conceptos erróneos detrás de esta "pieza de Safari bloquea GA"

Por desgracia, este es un caso de mal periodismo tecnológico, en el que las medias verdades y los títulos clickbait impulsan las visitas a la página. Enfrentar a los gigantes tecnológicos Apple y Google no es más que sensacionalismo y no pone de relieve la verdadera historia de la WWDC: la privacidad importa y Apple la está abordando como debería.

En esto, me hago eco de mi estimado colega Simo Ahava en que este tipo de periodismo está mal investigado en el mejor de los casos, y es intencionadamente engañoso en el peor.

La mayoría de los artículos sobre este tema en particular dieron marcha atrás y ofrecieron "actualizaciones", pero les pillaron con las manos en la masa.

Para ser justos, también es culpa de Apple por utilizar un etiquetado engañoso.

Pero, ¿es tan grave que estemos hablando de una versión beta de un navegador web? En todo caso, Apple tiene ahora unos meses por delante para hacer ajustes antes de Big Sur y Safari.

Más allá del miedo, la incertidumbre y la duda, este tipo de publicaciones son sintomáticas de una industria asustada por el efecto que la regulación de la privacidad está teniendo en su negocio.

¿Cómo aborda esto MightyHive?

Aunque en MightyHive llevamos mucho tiempo preparándonos para la muerte de las cookies y el ecosistema digital centrado en los datos de origen, somos conscientes de que iniciativas como la PTI pueden complicar mucho la vida a los profesionales del marketing digital.

Creemos firmemente que el futuro del marketing digital pasa por los datos de origen, el consentimiento y la calidad de los datos.

Las cookies están en vías de desaparición, pero esto no significa el fin del mundo.

La mirada de un comprador programático al "delta desconocido"

Recientemente, la Sociedad Incorporada de Anunciantes Británicos (ISBA) se propuso arrojar luz sobre la cadena de suministro de la publicidad programática, pero a pesar de los exhaustivos esfuerzos por mapear y atribuir cada dólar de publicidad, el informe posterior no pudo dar cuenta de una fracción considerable de los presupuestos de publicidad digital. Este "delta desconocido", como lo denomina la ISBA, se asocia a causas que van desde el fraude a la reventa de inventario. Pero independientemente de las razones, el informe de la ISBA expone un sistema complejo que carece de transparencia.

"[El delta desconocido] no debe asumirse como un fraude..... Esto es importante para cualquiera que evalúe detenidamente este estudio; lo ideal es que lo desconocido se convierta en conocido"

- Rachel Adams, Directora de Activación de Medios en EE.UU., MightyHive

El informe ISBA es el tema central del último episodio de Live with MightyHive y cuenta con Rachel Adams, responsable de activación de medios de MightyHive US. Adams aporta años de experiencia en compras de agencia e innumerables horas de trabajo con clientes de MightyHive en estrategias de in-housing e implementación. Junto con el Director Senior de Marketing Myles Younger, ambos analizan algunas de las conclusiones del informe y las estrategias para optimizar la cadena de suministro de la publicidad digital y mejorar la transparencia.

Este episodio de "Live with MightyHive cubre:

• Las conclusiones del informe ISBA
• Las ventajas de simplificar la cadena de suministro
• El papel cada vez más importante de la transparencia

Ver el vídeo

Vea el Episodio 3: La mirada de un comprador programático al "Delta desconocido" del informe ISBA, y vea las diapositivas a continuación.

La semana pasada, la sociedad británica Incorporated Society of British Advertisers (ISBA) publicó un estudio histórico sobre la transparencia de la cadena de suministro programática. Cada día, MightyHive ayuda a sus clientes a obtener transparencia en su gasto en medios digitales y a tomar el control de su compra y análisis de medios. Los esfuerzos colectivos de la ISBA, la Asociación de Editores Online (AOP), PricewaterhouseCoopers (PwC) y las marcas y agencias participantes son muy apreciados por ofrecer al ecosistema de la industria una visión constructiva mientras trazamos el camino a seguir.

Han pasado cuatro años desde que el informe K2 de la ANA de 2016 puso al descubierto la flagrante falta de transparencia en la compra de medios digitales y programáticos. Basándonos en nuestra experiencia, y como ha confirmado el estudio de la ISBA, parece que todavía queda mucho trabajo por hacer para que los medios digitales funcionen mejor para los profesionales del marketing. La experiencia de la ISBA, incluso en la realización del estudio, puso de manifiesto importantes barreras y lagunas:

• De los 15 anunciantes estudiados, se identificaron casi 300 cadenas de suministro distintas a tan solo 12 editores;
• El estudio duró nueve meses más de lo previsto debido a las dificultades para acceder a los datos necesarios;
• De los 267 millones de impresiones analizadas, sólo se pudo mapear el doce por ciento, lo que significa que sólo se pudo estudiar 1 de cada 8 impresiones

El informe destaca cuestiones importantes y señala una verdad fundamental que muchos de los que trabajan en publicidad online ya conocen: aunque la publicidad programática representa un salto adelante en la eficiencia del marketing, hay muchos problemas que deben resolverse antes de que pueda alcanzar su verdadero potencial.

Los defectos del ecosistema programático se reducen a dos causas fundamentales:

1. Complejidad. La complejidad del ecosistema es, en el mejor de los casos, una carga para las marcas y, a menudo, un auténtico lastre. Simplemente, hay demasiadas empresas que ofrecen un conjunto de capacidades confuso y a menudo superpuesto. Un ejemplo: el estudio de ISBA señalaba que sólo un conjunto de datos para una cadena de suministro necesitaba la coordinación y aprobación de cuatro entidades diferentes para permitir el acceso.
2. Falta de transparencia. Los problemas de transparencia siguen costando tiempo y dinero a los comerciantes. Por ejemplo: para realizar el estudio, la ISBA se asoció con PwC, una de las empresas de auditoría más respetadas del mundo, e incluso un equipo de auditores profesionales tuvo que lidiar con problemas de acceso y conciliación de datos, lo que provocó retrasos de meses y análisis incompletos.

MightyHive lleva años trabajando sin descanso e innovando en estas cuestiones, por lo que me gustaría ofrecer nuestras experiencias, punto de vista y posibles soluciones.

Complejidad insostenible del ecosistema

Todos hemos visto la "sopa de logos" de los LUMAscapes y Martech 5000 (ahora 8.000 en realidad). Esta complejidad es tan insostenible para los profesionales del marketing como para el propio ecosistema. En 2018, escribí sobre la necesidad de consolidación del ecos istema y sigo creyendo que este es el camino correcto. Para ser justos, es completamente normal que los nuevos ecosistemas tecnológicos sean caóticos antes de madurar, pero el estudio de ISBA nos recuerda que los profesionales del marketing están navegando por una red bizantina y a menudo contraproducente de proveedores, contratos, precios y capacidades.

Sin embargo, creo que es injusto caracterizar el ecosistema como un "impuesto a la tecnología publicitaria" Cuando vuelas, alrededor del 15-20% del precio de su billete va a la industria petrolera para pagar el combustible de los aviones. ¿Es esa parte del coste un nefasto "impuesto petroquímico"? No, sólo forma parte de la cadena de valor que te permite volar cómodamente del punto A al punto B.

Cuando MightyHive colabora con las marcas, nuestro objetivo no es despedir a todos los proveedores de tecnología y reducir a cero los costes de intermediación. En su lugar, buscamos maximizar la eficiencia y el ROI del anunciante. Nuestro primer paso es evaluar la configuración actual de un cliente para que pueda al menos saber por lo que están pagando. Equipados con ese conocimiento, nos asociamos con ellos para optimizar el valor de los distintos intermediarios.

Estoy muy orgulloso del trabajo que hicimos en 2017 con Sprint, uno de nuestros primeros grandes clientes de in-housing. No conseguimos reducir a cero sus costes de intermediación, pero como parte de un enfoque deliberado, informado y holístico, pudimos consolidar su huella tecnológica y de socios. Y no nos detuvimos ahí. Ayudamos a Sprint a implantar mejoras en los procesos, a contratar al personal interno adecuado y a revisar la producción creativa y la optimización. Los resultados fueron asombrosos: Sprint casi duplicó el rendimiento y redujo el gasto.

Transparencia: Los datos y la visibilidad en cada transacción deben ser la norma

El hecho de que ISBA y PwC, después de un estudio de quince meses, siguieran con un "delta desconocido" de hasta el 86% demuestra que los profesionales del marketing (o sus agencias) siguen sin poner en práctica las mejores prácticas. Es cierto que siempre habrá variaciones cuando se comparan grandes volúmenes de datos de Internet, por lo que un "delta desconocido" de cero es probablemente poco realista (Ari Pararo, CEO de Beeswax, tiene algunas ideas interesantes sobre el "delta desconocido"). Pero aún así, ¿un ochenta y seispor ciento?

Las causas subyacentes de un "delta desconocido" variarán de un caso a otro. Es probable que algunas de ellas sean benignas. Parece obvio que los profesionales del marketing no deberían tener "deltas desconocidos", es decir, deberían tomar medidas inmediatas para evitar situaciones en las que partes significativas de sus presupuestos se gastan aparentemente sin ninguna responsabilidad. También debemos tener en cuenta que la Investigación del DOJ estadounidense sobre las prácticas de compra de medios de las agencias sigue en curso.

A medida que el ecosistema se consolida en torno a unas pocas plataformas, y que estándares como ads.txt y sellers.json ganan amplia adopción, va a ser más difícil para los vendedores y las tácticas no transparentes esconderse en medio del caos. Los profesionales del marketing necesitan saber que los "deltas desconocidos" pueden eliminarse.

MightyHive ha utilizado nuestra metodología Spectrum of Control para ayudar a marcas como Bayer, Electrolux, Mondelēz, Sony Pictures y Sprint a asumir internamente cierto grado de compra, publicación de anuncios, medición y análisis. Un ingrediente clave es siempre evaluar qué es posible en términos de conseguir que las marcas tengan la propiedad directa y el control sobre sus datos de medios digitales.

La consolidación y la transparencia no son más que medios para alcanzar un fin

La transparencia, la consolidación de proveedores y la optimización de la cadena de suministro son sólo una parte de la historia. Una de las razones por las que a MightyHive le apasiona ayudar a los profesionales del marketing a afrontar estos retos es que, una vez abordados, se abre un mundo de nuevas posibilidades. El acceso a los datos y una pila tecnológica bien afinada no sólo aportarán transparencia presupuestaria y beneficios de optimización, sino que también desbloquearán posibilidades increíbles en la orientación, la personalización y la medición. Junto con MediaMonks, S4Capital realiza este trabajo en toda la cadena de valor, y nuestro modelo puramente digital es lo que permite transparencia y flexibilidad a nuestros clientes.

Con una mejor visión del rendimiento, Mondelēz ha visto un retorno de la inversión de +10%.

Nuestro trabajo con Mondelēz es, en mi opinión, el mejor ejemplo de lo que una marca puede conseguir con el acceso a los datos junto con la tecnología y los socios adecuados". Para ser el primer CPG de su categoría en ver la correlación directa entre la publicidad digital y las ventas en tienda, Mondelēz necesitaba acceder a sus medios digitales, estandarizar esos datos y, a continuación, hacer un uso innovador de la arquitectura en la nube para el análisis, la medición y la personalización. Sin duda, la "transparencia" era una parte importante de la historia, pero era un peldaño en el camino hacia algo mucho mayor.

A pesar de todos los temas tratados aquí, merece la pena terminar recordando las ventajas de la tecnología publicitaria y los medios programáticos. Aunque queda mucho trabajo por hacer, mi confianza y mi optimismo no han cambiado: estas potentes tecnologías sólo van a mejorar a medida que el sector siga madurando, resolviendo estos problemas e innovando en otras muchas áreas.

Nuestro objetivo debe ser un ecosistema que sea totalmente auditable y transparente, y que proporcione una gran capacidad para ofrecer contenidos atractivos a los consumidores, un retorno de la inversión significativo para los vendedores y una fuente constante de ingresos para los editores y creadores de contenidos.

¿Qué es la significación?

La toma de decisiones basada en datos necesita el apoyo de una medida sólida de confianza en los datos.

A raíz de un acontecimiento de algún tipo (inicio de una campaña, nueva función de una aplicación, pandemia mundial), si observamos algún cambio en nuestros datos tenemos que estar seguros de que la "cosa" que ocurrió fue realmente responsable del cambio en los datos, no solo una correlación. Tenemos que ser capaces de demostrar que si esto no hubiera ocurridolos datos no habrían cambiado.

Entonces podremos inferir una relación causal entre el suceso y el cambio en los datos. Recuerde: sigue siendo una probabilidad, nunca podremos demostrar la causalidad en un sentido categórico, pero podemos podemos pero podemos estar muy seguros (¡y es mucho mejor que adivinar!). Podemos eliminar las emociones y los prejuicios inconscientes de la toma de decisiones. No miramos los datos a los ojos ni utilizamos nuestro instinto: las matemáticas informan el proceso de toma de decisiones.

Aquí está la charla completa y las diapositivas del episodio "Live with MightyHive" de la semana pasada (desplázate hasta el final para ver las diapositivas):

¿Cómo funciona?

La tecnología que hay detrás del paquete CausalImpact R de Google que se mostró en el episodio construye un modelo bayesiano estructural de series temporales y luego intenta predecir el contrafactual.

En pocas palabras, el modelo matemático utiliza datos anteriores al suceso para predecir cómo serían los datos si el suceso no hubiera ocurrido. Importante: la predicción es en realidad un rango probabilístico de valores. Si los datos históricos tienen ruido, la precisión de la predicción cambiará. Véase la siguiente captura de pantalla de la demostración enlazada más arriba. En la imagen inferior, el área sombreada en azul es la predicción (estimador de control sintético) del modelo. Si los datos observados caen fuera de la región azul, ¡tenemos significación!

La región azul aumenta con los datos más ruidosos. Cuanto más amplia sea la región azul, más extrema deberá ser la observación para obtener una señal significativa.

Uso de Google CausalImpact

Puede utilizar el paquete CausalImpact con tan sólo tres líneas de R. R Studio es de código abierto o puede probarlo utilizando rstudio.cloud.

Ten en cuenta que si instalas el paquete CausalImpact localmente, debido a las dependencias, necesitarás al menos la versión 3.5 de R. Actualicé Linux en el Chromebook para obtener la última versión de R y R Studio a través de este artículo muy útil y la instalación del paquete fue muy sencilla.

Hay otra opción gracias a Mark Edmondson de IIH Nordic. Mark escribió una gran aplicación Shiny para CausalImpact que es de uso gratuito, para que pueda explorar la significación en sus propios datos de AG.

Utilizar la significación para establecer la causalidad y tomar medidas

Utilizamos el paquete para analizar los datos del cliente y responder con confianza a las preguntas clave de negocio que surgieron en relación con los cambios en los KPI desde el bloqueo del Reino Unido.

Además de considerar los datos interanuales (fijando el "evento" en el 1 de enero), utilizamos periodos de fechas anteriores y posteriores al bloqueo (9 de marzo). Los datos muestran pautas claras en el comportamiento de compra de los sitios de venta al por menor. Los sitios de medios de comunicación parecen mostrar un crecimiento explosivo. Sin embargo, los datos específicos relativos a las áreas de crecimiento de los contenidos son muy informativos, y no lo que cabría esperar observando los datos desde lejos.

Para los clientes minoristas y de medios de comunicación, la capacidad de identificar con confianza las áreas de crecimiento actuales y futuras es una táctica muy valiosa. A nivel estratégico, los resultados de las previsiones de CausalImpact son muy útiles para determinar el contenido de las campañas, los presupuestos y los plazos.

Aunque las tácticas para la situación global actual incluyen "gestionar", hay una clara necesidad de preparación preparación. Tomar decisiones basadas en datos actuales y utilizar las previsiones con confianza resulta muy valioso para nuestros clientes.

Recursos adicionales

Gracias por su lectura Puede acceder a las diapositivas del episodio aquí:

Vea el vídeo introductorio del paquete CausalImpact R aquí (¡vista obligatoria!):

Google Chrome eliminará las cookies de terceros

El 15 de enero, Google anunció que las cookies de terceros se bloquearían en Chrome para 2022. En los últimos 24 meses, las iteraciones cada vez más agresivas de Intelligent Tracking Prevention (ITP) en los productos de Apple han puesto en tela de juicio las cookies de terceros utilizadas para la medición y la segmentación. Sin embargo, Chrome acapara actualmente la mayor parte de la cuota de navegadores de escritorio en todo el mundo, lo que hace que el anuncio de Google sea significativo para el sector. En los próximos 24 meses, las cookies de terceros dejarán de utilizarse para medir la publicidad.

Si nos basamos en el uso actual, en 2022 el mercado estará dominado por navegadores que bloquearán todas o algunas de las cookies de terceros por defecto.

Los próximos dos años

Con este anuncio y este plazo autoimpuesto, Google tendrá que resolver cómo se interconectarán sus propias plataformas publicitarias con terceros, como los intercambios de anuncios. El ecosistema de la publicidad programática, del que Google es una parte importante, se basa en las cookies de terceros. Tal y como están las cosas, las plataformas de gestión de datos (DMP) se verán seriamente afectadas. Del mismo modo, las soluciones de atribución multitáctil (MTA) actuales y las basadas en las visualizaciones quedarán obsoletas. Muchas formas de datos de terceros, ya desafiadas por regulaciones gubernamentales como GDPR en vigor en mayo de 2018, dejarán de existir.

Google ha propuesto un mecanismo para permitir la medición anonimizada y agregada llamada Chrome Privacy Sandbox que se anunció en agosto de 2019.

Sand ¿Qué?

En agosto de 2019, Google anunció una iniciativa destinada a evolucionar la web con una arquitectura que avance en la privacidad, sin dejar de apoyar un ecosistema libre y abierto. Lo llaman "Sandbox de privacidad" En este momento, constituyen un conjunto de propuestas para las API del navegador que eventualmente servirán como alternativas técnicas de preservación de la privacidad a las cookies de terceros.

No hay ninguna herramienta tangible dentro del Privacy Sandbox, al menos de momento. Google afirma en su blog que su objetivo es "eventualmente" construir estas herramientas con la industria en los próximos dos años para garantizar la interoperabilidad en el ecosistema programático y de tecnología publicitaria.

¿Cómo podremos segmentar audiencias sin cookies?

Las cookies de terceros se han utilizado para todo, desde la gestión de frecuencias hasta la segmentación por comportamiento. ¿Cómo podrían los profesionales del marketing seguir empleando estas tácticas en el futuro?

La segmentación por audiencias y por usuarios ha sido la piedra angular de la compra programática durante la última década. De hecho, las propias preocupaciones en torno a la segmentación publicitaria y la privacidad de los usuarios contribuyeron al anuncio de Google.

Hay muchas razones para creer que la segmentación seguirá siendo posible, al igual que la atribución, pero los mecanismos tendrán que cambiar radicalmente. La escala y el alcance de la segmentación de audiencias direccionables disminuirán y los anunciantes podrían recurrir al aprendizaje federado, la segmentación contextual y otras técnicas para impulsar el rendimiento empresarial a través de plataformas programáticas. Otro enfoque sugerido sería que el propio navegador segmentara las audiencias en función de su comportamiento de navegación y, una vez que haya un número suficiente de otros navegadores en este grupo de interés, un anunciante podría dirigirse a ellos.

Qué pasa con la gestión de frecuencias? En octubre de 2019, Google introdujo la gestión de frecuencia a través de solicitudes de ofertas sin una cookie de terceros asociada a ellas. En su lugar, Google emplea el aprendizaje automático para analizar el comportamiento de todo su inventario de anuncios y proporcionar una estimación con un alto grado de confianza del número de impresiones a las que un individuo había estado expuesto.

Por último, los editores con relaciones de audiencia de origen están preparados para cubrir las lagunas de segmentación de audiencia que deja la eliminación de las cookies de datos de terceros. Por ejemplo, un editor con un muro de pago que requiera que el usuario inicie sesión para leer el contenido. Es probable que las publicaciones vendan más paquetes de inventario curado (he aquí un ejemplo de Meredith), gran parte de los cuales estarán disponibles de forma programática a través de mercados privados (PMP) y ofertas programáticas directas/garantizadas.

El gasto en canales programáticos directos ha crecido significativamente en los últimos años y se espera que siga aumentando.

¿Cómo lo mediremos?

El seguimiento de las conversiones será cada vez más difícil de medir con los métodos actuales, pero hay varias soluciones disponibles ahora y en el horizonte. Por ejemplo, a medida que los datos de registro de Campaign Manager pierden fidelidad, soluciones como Google Ads Data Hub abren nuevas posibilidades con datos más duraderos y metodologías más seguras para la privacidad. Asimismo, plataformas como Amazon y Facebook están trabajando en soluciones similares.

Fuente: "Las nuevas posibilidades de un mundo ID-Redacted"

La propuesta de Google de una API de medición de conversiones permitiría la atribución basada en clics sin utilizar rastreadores entre sitios. Las pruebas para la medición de la conversión basada en clics sin cookies de terceros comenzarán a finales de 2020. Más información en el blog de Chromium y en AdExchanger.

¿Qué pasa con el seguimiento de la conversión basado en la visualización? La mayoría de los enfoques actuales dejarán de funcionar en los principales navegadores una vez que Chrome elimine las cookies de terceros, pero Google ha indicado que el futuro de la medición puede ser más probabilístico o basado en paneles. Queda por ver si esto permitirá realizar un seguimiento de las conversiones a través de la vista.

Cómo se adaptará MightyHive

Al igual que muchas empresas del sector programático, varios servicios de MightyHive se basan en cierta medida en las cookies de terceros, como la activación programática de audiencias, la creatividad dinámica y la atribución avanzada.

En su estado actual, estas tecnologías no funcionarán dentro de dos años. Sin embargo, hay muchas razones para creer que la tecnología publicitaria seguirá innovando y adaptándose a estos cambios, abriendo nuevas oportunidades para los profesionales del marketing más avanzados e inteligentes en una nueva era sin cookies.

• Ya hemos empezado a desarrollar enfoques de segmentación y medición independientes de los basados en cookies para su uso en múltiples plataformas de licitación y medición. Además, como socio líder de Google, colaboraremos estrechamente con Google en los protocolos de Privacy Sandbox y trabajaremos duro para ofrecer estas soluciones a nuestros clientes.
• MightyHive cuenta con una experiencia consultiva profunda y holística para afrontar estos retos. Por ejemplo, hemos invertido mucho en ciencia de datos, API y soluciones basadas en la nube para ayudar a los profesionales del marketing a aumentar gradualmente la utilidad de sus datos de origen y, al mismo tiempo, reducir la dependencia de los grupos de cookies de terceros.
• Como parte de S4Capital, con nuestra empresa hermana MediaMonks, nuestros clientes están explorando estrategias digitales integrales que aprovechan los datos de origen para impulsar contenidos y medios programáticos.

Sostenemos que los consumidores deberían ser siempre el primer componente a la hora de considerar las experiencias de publicidad digital en línea y adaptarse a este cambio requiere que los profesionales del marketing presten más atención al intercambio de valor que se comercia por la atención de un consumidor. La clave será avanzar con el mercado, en lugar de ir en su contra y buscar soluciones a corto plazo.

Como siempre, MightyHive es su socio y su defensor.

Los profesionales del marketing de resultados pueden ser reacios a invertir en campañas basadas en CPM, pero evitar las estrategias de la parte superior del embudo supone un riesgo. Al crear conciencia en una fase más temprana del ciclo de ventas, los competidores atraerán a más clientes hacia sus tácticas de marketing PPC. Grandes anunciantes con un historial de fuerte dependencia del marketing de resultados, como Topshop, Booking Holdings, Adidas y Old Navy , han hablado abiertamente de sus planes para reducir la dependencia de los anuncios de resultados y establecer un enfoque más equilibrado.

"Uno de los beneficios de la compra basada en CPM es que puedes aprender mucho sobre quiénes son tus usuarios, cuáles son sus datos demográficos y qué otras cosas les interesan"

- Ellen Perfect, directora de cuentas sénior, MightyHive

Para ayudar a los profesionales del marketing de resultados a crear estrategias de CPM exitosas, MightyHive y Hanapin Marketing se unieron para organizar un seminario web sobre el uso de campañas programáticas de branding para impulsar a los clientes por el embudo. Este seminario web gratuito es una excelente introducción para los anunciantes y los equipos que deseen ampliar sus compras basadas en CPM utilizando un DSP, por ejemplo, pasando de Google Ads a Google Display & Video 360.

Este seminario web examina en detalle

• Cómo los profesionales del marketing de resultados pueden aprovechar mejor las capacidades de creación de audiencia y ampliación del alcance de la compra programática y basada en CPM
• Cómo definen y miden los KPI los anunciantes programáticos de éxito
• Cómo optimizar el rendimiento y alcanzar los objetivos en campañas programáticas y basadas en CPM

Ellen Perfect, Senior Account Manager de MightyHive, comparte su experiencia en el desarrollo de estrategias de CPM basadas en el rendimiento. John Williams, Senior Account Manager de Hanapin, aporta su experiencia en marketing multicanal para mostrar cómo funcionan las métricas en múltiples plataformas digitales.

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