Cómo mantener la eficacia ante el escrutinio de la privacidad digital y el GDPR/CCPA
Puntuación de las solicitudes de impresión
Con el GDPR de Europa y la CCPA de California, junto con el hecho de que tanto Google como Apple están limitando el uso de ID de dispositivos y cookies, el sector tiene que empezar a trabajar con otros métodos para garantizar y mantener la eficiencia y la eficacia.
La aparente falta de exactitud de lo anterior no significa que no se pueda "encontrar" a una persona y ofrecerle un anuncio relevante. He aquí por qué:
En un día normal recibimos más de un millón de solicitudes de anuncios por segundo. Las solicitudes incluyen metadatos como fecha, hora, ubicación o un ID de dispositivo como el IDFA de Apple. Podríamos utilizar el IDFA para determinar si hemos servido una impresión en este dispositivo antes. Además, si el dispositivo se encuentra dentro de un determinado segmento de datos que consideramos relevante para la campaña en cuestión.
Muchos proveedores y redes de compra se basan en ID para encontrar y dirigirse a dispositivos/individuos específicos. Sin embargo, desde el primer día, hemos confiado y desplegado con éxito mecanismos de aprendizaje automático para determinar si una solicitud de anuncio es adecuada para una campaña específica. Esencialmente, cada señal se categoriza automáticamente y se le asigna una puntuación -basada en el aprendizaje automático- para aprender y aplicar el efecto de cada señal en el rendimiento de la campaña.
La combinación de las variables actuales obtiene una puntuación basada en datos históricos y en el rendimiento real de la campaña. Esta puntuación determinará si pujamos (y cuánto) por esa solicitud de anuncio específica, teniendo en cuenta la configuración de la campaña y su objetivo.
Las solicitudes de anuncios descritas anteriormente también se conocen como solicitudes de "seguimiento limitado de anuncios" (LAT). Dado que todo el sector está evolucionando hacia las solicitudes de impresiones basadas en LAT, creemos que hemos aplicado la estrategia correcta de segmentación frente a la de privacidad desde el primer día. Nos centramos, y siempre nos hemos centrado, en nuevas formas de segmentación y atribución.
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