El Adserver: El poder de deduplicar conversiones para optimizar tus inversiones publicitarias

¿Por qué utilizar un Adserver para optimizar el retorno de nuestras inversiones publicitarias?Descubre cómo le sacamos partido a GMP para deduplicar conversiones y poder administrar correctamente el valor que aporta cada canal.

Para conocer el valor real nuestras conversiones y la contribución que ha tenido cada uno de los canales a las ventas, es necesario deduplicar conversiones.

Empecemos por el principio… ¿Cuál es el objetivo de la deduplicación de conversiones?

El objetivo de la deduplicación es asociar una conversión a un canal y solo a uno de ellos. Tradicionalmente se han asociado la conversiones basándonos en el modelo Last click, la más sencilla pero no por ello la más justa.Con el paso del tiempo, la atribución se ha ido perfeccionando y adaptándose a la realidad del customer journey de los usuarios.

Para trabajar la atribución tendremos que tener una visibilidad completa de todo el tráfico de nuestros canales e integrarlo en un mismo punto.

Para ello, usamos el adserver, esta tecnología hace que la gestión de las campañas de publicidad display se realicen de una forma mucho más efectiva, sencilla e inteligente, lo que nos permite centralizar toda esta información y valernos de los pixels, que deberán de estar implementados en todos los canales, para poder medir el rendimiento de todas las campañas. 

¿Qué es un adserver?

Es básicamente un servidor de anuncios. Por definición los Adservers son tecnologías que se contratan a terceros para gestionar la publicidad digital. Se trata de un tipo de software especializado, usado tanto por agencias, anunciantes,  como por soportes, al que se accede vía browser, y que se encarga de servir los anuncios en los diferentes espacios publicitarios disponibles en los medios online,  es el responsable del delivery de las impresiones

Un Adserver nos proporciona los principales datos de una campaña cuando lanzamos un anuncio y nos dan acceso a las estadísticas, lo que permite evaluar y optimizar las mismas, y realizar los cambios necesarios en tiempo real para la mejor consecución de los objetivos.

En el mercado contamos con varios adservers pero debemos de elegir el que más se adapte a nuestras necesidades.

Debemos tener en cuenta los siguientes criterios a la hora de elegir un Adserver:

  • No todos los adservers tienen el mismo rendimiento. 
  • Recomendable que cuente con una buena interfaz en la que nos sintamos cómodos y  una suite de servicios integrados (full stack) que nos facilite las conexiones.
  • Amplitud de formatos disponibles que podamos traficar
  • Panel de reporting y posibilidades en las optimizaciones de las campañas.
  • Conexión con los principales ad exchanges y dsps.

¿Cuál utilizamos en Apache?

En Apache, usamos Campaign Manager ya que trabajamos mayormente con el resto de herramientas de Google Marketing Platform y es el que mejor se adapta a nuestras necesidades y las de nuestros clientes.

Estas son las principales conexiones GMP con las que trabajamos y algunas de sus ventajas:

Campaign Manager – Google Analytics 360

Para tener esta conexión necesitamos contar con la versión 360 de GA. Los datos se enviarán únicamente de CM a GA y podremos prescindir de usar UTMS en las campañas que trafiquemos en el adserver ya que tendremos esta información directamente en GA. Además las dimensiones como placement se enviarán como dimensiones secundarias.

Campaign Manager- Display & Video 360

Tras vincular CM con el partner de DV360 ,podremos ver  directamente los placements traficados bajo el site de DV directamente como creatividades dentro de DV. No necesitaremos enviar tags ni implementarlos manualmente.

Enviaremos audiencias de CM a CM y podremos reportar y optimizar a conversiones deduplicadas en DV nuestras campañas.

CM- SA360

Cuando linkamos Search Ads a Campaign Manager tendremos toda la información de SA en CM sin tener que traficar campañas dentro de CM. Dispondremos además del reporting de Paid Search en CM que es de gran utilidad. Al igual que con DV podremos también en SA360 optimizar a conversiones deduplicadas al tener los floodligths de CM compartidos.

GA-DV360

Para contar con esta conexión también necesitaremos tener GA360.

Podremos tener la información de DV360 en GA360, como son los Insertions orders, Lines items, etc. También podremos enviar audiencias de GA360 a DV360.

GA360- SA360

Al igual que con DV podremos enviar audiencias de GA360 a SA360.

Data Studio

Tener conectado Data Studio nos permitirá la Visualización de datos de GA, CM, SA360 y DV360

CM- Google Studio

Google Studio nos permite desarrollar la parte de piezas dinámicas dentro de GMP.

Una vez vinculado con CM podremos enviar creatividades que tengamos configuradas en Studio a CM listas para activar. Trabajar con CM nos permite activar campañas de creatividades dinámicas con la información recogida en las variables personalizadas de nuestros floodligths.

GA- Optimize

Con esta vinculación podremos medir los resultados de Optimize en GA.

Floodlights, los pixels que nos facilitarán la medición

Retomando la medición y centrándonos en Campaing Manager, pasaremos a hablar de los pixels , concretamente de los Floodlights. Los floodligths son los tags de conversión que implementaremos en las landings, webs y  eventos que queramos medir.

Con una correcta implementación de estos, haremos un seguimiento de conversiones y podremos optimizar y generar informes posteriormente. ¿A qué denominamos conversión? A cualquier acción que queramos medir llevada por el usuario que visita la web después de ver uno de nuestros anuncios o de haber hecho clic en él.

Los floodlights también nos permiten generar audiencias para construir listas de usuarios que han completado determinadas acciones en la web, posteriormente podremos usar estas audiencias en nuestras campañas.

Dentro de los floodligths se recogen variables personalizadas que podemos utilizar para enriquecer nuestras audiencias y activar estrategias de remarketing dinámico.

Un ejemplo de estructura de medición puede ser el que hemos aplicado para un ecommerce como Havaianas:

FT_Havaianas_Home

FT_Havaianas_Categories

FT_Havaianas_Product

FT_Havaianas_AddToCart

FT_Havaianas_Cart

FT_Havaianas_Checkout

FT_Havaianas_TKP

Cada uno de los anteriores floodligths está implementado en una parte diferente de la web. El primero de ellos, por ejemplo, recogerá a aquellos usuarios que aterricen en la home de la web de Havaianas, y el segundo,a los usuarios que se queden en una categoría concreta.

Las  variables personalizadas que recogemos dentro de cada uno de estos floodligths son las siguientes:

Todas estas variables nos permitirán enriquecer las audiencias, con ellas podremos segmentar dentro de las campañas y optimizar el remarketing dinámico.

Los diferentes canales/plataformas de pago que activemos deberán estar linkados al adserver ,si no es posible la vinculación directa , procederemos a traficar todas las campañas para trackear todas las interacciones en el adserver. Se tendrán que implementar los tags de Campaign Manager dentro de las plataformas para poder hacer el seguimiento dentro del adserver de manera óptima.

Centralizando toda la información en el adserver no sólo podremos deduplicar sino que podremos sacar insights de las campañas y analizar resultados. Nos aportará una mayor granularidad en el reporting de las campañas.

Dentro de los reports , podremos conocer el path lenght y el path to conversion de nuestros canales, es decir, conocer los puntos de contacto y tipo de de interacciones que han  ocurrido en nuestras acciones.

Además de los canales que se llevan la conversión, podremos conocer los canales asistentes a estas conversiones, los denominados Assited  conversions. Las conversiones asistidas son aquellas que tienen más de una interacción de asistencia antes de la conversión. Es decir, cuando una conversión tiene una ruta mayor a 1 interacción, es una conversión asistida. 

En este caso, no se cuentan todas las interacciones dentro de la ruta de conversión, solamente se tiene en cuenta si hay más interacciones en la ruta de conversión. En caso de haber más de una, la conversión sería una conversión asistida, no es el total de todas las interacciones dentro de la ruta de conversión. 

Cuando hablamos de “asistencias”, nos referimos a todas las interacciones que se producen antes de una conversión, salvo la interacción a la que se atribuye esa conversión.  Por lo tanto con unassited conversions, ó conversiones no asistidas, nos referimos a aquellas conversiones en las que solo hubo una interacción que dio lugar a la conversión.

Una parte fundamental del adserver que no debemos dejar de mencionar es el apartado de atribución. Dentro de Campaign Manager tendremos que definir un modelo de atribución en el que se basará la deduplicación de conversiones y optimización de campañas. Es el modelo por el que reportaremos, mediremos los resultados y enfocaremos nuestros esfuerzos para mejorar.

Esta opción nos permite comparar, personalizar y aplicar nuevos modelos de atribución en función del tipo de servicio/ producto, tipos de campañas, medición de objetivos, etc. 

Deberemos elegir el modelo de atribución buscando establecer la manera más precisa sobre cómo distribuir el crédito a cada conversión según las necesidades de cada cliente.

Tipos de modelos de atribución en Campaign Manager

  1. Last Click: Atribuye las conversiones al último clic justo antes de la conversión.También conocido como Modelo Floodligth.
  2. Last Interaction: Atribuye toda la conversión al último canal con el que el cliente ha interactuado antes de la conversión.
  3. First Interaction: Atribuye toda la conversión al primer canal con el que el cliente ha interactuado.  
  4. Linear: da el mismo crédito a todas las interacciones que ocurrieron antes de que el usuario convirtiera.
  5. Time decay: da la mayor parte del crédito a los canales que están más cerca del momento de la conversión.
  6. Position Based: distribuye el peso de la atribución entre todos los canales que han asistido para la conversión, no obstante, da un valor mayo al primer y último canal.
  7. Data-driven: Basándose en datos históricos de interacciones,  el algoritmo da valor a los canales que mejor funcionan.

El modelo de atribución más usado por nuestros clientes, hasta el momento, es el atribuir el crédito de la conversión al último click, el modelo floodligth.

Pero como hemos comentado existe otro modelo como es el Data-driven, el cual te permite atribuir justamente el crédito de la conversión según la influencia que ha tenido cada canal para llevar a cabo la compra.

Pero, ¿cómo funciona el Modelo Data Driven (DDA)?

Este modelo utiliza los datos que recogemos en los Floodlight a lo largo de sus rutas de conversión (conversiones y no conversiones) para proporcionar información sobre el impacto de las interacciones a lo largo de su viaje del cliente.

Desarrolla modelos de probabilidad de conversión a partir de estos datos de la ruta de conversión y luego asigna algorítmicamente el crédito de conversión a cada punto de contacto de nuestros canales.

Necesita ser entrenado durante un periodo de tiempo. Una vez recopilados los datos, la tecnología de atribución basada en datos de CM360 aplica conceptos de teoría de juegos al algoritmo (también conocido como valor de Shapley) para determinar las contribuciones de cada punto de contacto.

Una vez que esté entrenado el modelo podremos cambiarlo en la configuración de Campaign Manager y escoger este como predeterminado. No obstante, si no queremos usarlo como predeterminado, igualmente podremos consultarlo dentro del panel de Reporting & Attribution de CM y hacer comparaciones entre modelos. Seguro que siempre podremos sacar insights y datos relevantes de cómo se están comportando los diferentes canales en la ruta de conversión de nuestros clientes.

Modelo Custom o Modelo Personalizado

Otro modelo también interesante a tener en cuenta es el Modelo Custom o Modelo Personalizado. Si lo que buscamos es distribuir el crédito de las conversiones, podremos crear estos modelos de atribución personalizados, configurando y ajustando la cantidad de crédito que se destina a determinados canales, campañas, etc  o ajustando factores como el tiempo de permanencia en el sitio, la profundidad de la página, tasas de rebote, etc. 

Dependerá del modelo de atribución de base que elijamos, la ventana de atribución, el ajuste que hagamos del crédito por tipo de interacción, las reglas que apliquemos de crédito personalizadas y  el ajuste de crédito según la posición.

Conclusiones

Como hemos visto, centralizar toda la información en un único punto como es el adserver nos proporcionará ventajas no sólo en términos de medición y optimización, sino para conocer mejor el comportamiento de los canales dentro de nuestras estrategias, el rol que desempeña cada uno de ellos y saber dónde poner todos nuestros esfuerzos. Elegir Campaign Manager será una apuesta segura si vamos a trabajar con el full stack de Google. 

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