Optimizaciones de campaña en DSP

A la hora de analizar los resultados de una campaña de compra programática nos vamos a encontrar con multitud de variables que tener en cuenta, reports para descargar y plataformas asociadas a los DSPs las cuales nos van a ayudar a dotar de mayor veracidad a los datos. Por ello, antes de todo, hay que tener información sobre la campaña y su ecosistema.

–  Competencia: ¿Estamos solos en el ecosistema programático o hay más players compitiendo con nosotros? , ¿Qué DSPs usan?, ¿Hay más canales activos?, ¿Desde cuándo?

–  KPIs: ¿Es una campaña de awareness con objetivos de notoriedad y branding buscando llegar a la mayor audiencia posible viendo KPIs de viewability y usuarios únicos?, ¿Se centra en la atracción de trafico cualificado analizando rebote y visitas de alto valor con tiempos de permanencia o nos tenemos que centrar en performance buscando CPL / CPA?

–  Brand/Producto: Telco (Fibra, Adsl, Movil), Auto (Suv, Segmento A, Hatchback, Coupe…), Bancos (Hipotecas, Nomina, Trading), Créditos, Salud, Seguros, Alimentación, etc.

–  Inversión / Fechas: Dependiendo de la cantidad de Budget tendremos mayor o menor cantidad de datos en un espacio de tiempo.

–  Adserver y Analítica: ¿Que plataforma va a medir y deduplicar las conversiones de todo el ecosistema? ¿Qué modelo de atribución se utilizara? ¿Habra ventanas PC y PV? ¿Cuáles?

–  Formatos: Display convencional, video, inapp, native, Rich media, True View, etc.

–  Brand Safety: ¿Se utiliza algún proveedor tipo IAS, MOAT, etc para asegurar BS?

–  Taxonomía: ¿Se pueden implementar pixels en profundidad para hacer Remarketing?

Una vez recopilamos más o menos información podremos, entre una serie de pasos, generar el setup de nuestra campaña (Hablando exclusivamente de la parte programática) utilizando uno o varios DSPs y creando diferentes estrategias en base a la propuesta de campaña. Debemos tener muy en cuenta que, previa optimización, necesitamos tener un setup correcto de la campaña, basado en estrategias amplias, evitando así ahogar la compra con targets a nichos. Por ejemplo, apuntar a Madrid + Hombres 25 – 35 + Frecuencia 1/lifetime + Whitelist + Schedule 14:00 – 20:00 sería afinar mucho el tiro al comenzar una estrategia y no deja lugar a la optimización.

Para empezar a optimizar necesitamos dos variables fundamentales: Tiempo y volumen. Una vez conseguimos tener un volumen de gasto considerable en una franja de tiempo de, al menos dos semanas, podremos realizar la mayoría de las optimizaciones en una campaña programática. Hay que tener presente excepciones como campañas con una duración muy corta o con budgets muy reducidos donde hay que revisar la campaña cada pocos días.

En los DSPs hay una gran cantidad de variables por las que podemos optimizar:

Optimización de campañas en DSP

A la hora de analizar los datos y determinar que acciones realizar, tenemos que hacernos una serie de preguntas como muestra este ejemplo de arbol de decisiones:

Optimizaciones de campaña en DSP

No hay una ciencia exacta sobre que decisión tomar una vez profundizamos en las optimizaciones a un nivel granular pero, desde el punto de vista programático, se han realizado estudios como para determinar cuales son las variables y valores estándar por los cuales empezar.

Para finalizar, hay que tener en cuenta plataformas externas a los DSP como un adserver el cual nos ayudará a ver el path to conversion entre DSPs y canales en caso de estar traficados bajo el mismo asiento y herramientas de analítica donde ver nuevos usuarios, rebotes y tiempos de permanencia.

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