Modelo de subasta digital en el que los espacios publicitarios online se compran y venden de forma automática en tiempo real
El RTB (Real Time Bidding), o puja en tiempo real, es un modelo de subasta digital en el que los espacios publicitarios online se compran y venden de forma automática en tiempo real. Este sistema permite que los anunciantes pujen por cada impresión publicitaria individual mientras los usuarios navegan por páginas web, aplicaciones móviles o cualquier otro medio digital. Cada vez que un usuario accede a un sitio web, se lleva a cabo una subasta entre los anunciantes interesados en mostrar sus anuncios a ese usuario específico, y el anuncio ganador se muestra casi de forma instantánea.
El gran valor del RTB radica en su precisión y eficiencia. A través de la recopilación de datos sobre el comportamiento del usuario, los anunciantes pueden determinar con exactitud si el perfil del usuario coincide con el de su público objetivo, permitiendo pujar solo por aquellos usuarios con mayor probabilidad de conversión. Este modelo ha revolucionado la forma en que se compra y vende publicidad online, ya que permite a las empresas optimizar sus campañas en función del valor de cada impresión, logrando un mejor retorno de la inversión (ROI) y una segmentación más efectiva.
El sistema de RTB funciona a través de diferentes actores que participan en el proceso: las demand-side platforms (DSP), que son las plataformas que permiten a los anunciantes pujar por el inventario disponible; las supply-side platforms (SSP), que son las plataformas que gestionan el inventario de los editores; y los ad exchanges, donde se realiza la subasta en tiempo real. Todo este proceso ocurre en milisegundos, permitiendo que el anuncio adecuado se muestre al usuario correcto en el momento oportuno.
Ejemplos prácticos
Uno de los casos de éxito más conocidos en el uso de RTB es el de Netflix, que utiliza la puja en tiempo real para dirigir sus anuncios a usuarios con un alto potencial de suscripción. Netflix recoge datos sobre los intereses de los usuarios, su comportamiento online y las tendencias de consumo de contenido audiovisual. Al integrar estas métricas en sus campañas de RTB, Netflix puede mostrar anuncios personalizados a aquellos usuarios que ya han mostrado interés en plataformas de streaming o en series y películas similares a las que ofrece su catálogo. Esto no solo aumenta las tasas de conversión, sino que también permite a la plataforma de streaming optimizar su gasto publicitario al dirigirse únicamente a los usuarios más relevantes.
Otro ejemplo destacado es el de BMW, que implementó RTB para aumentar la venta de vehículos en mercados específicos. BMW utilizó datos de comportamiento e interés de usuarios en sitios de automóviles y portales de venta de coches para identificar a potenciales compradores. La subasta en tiempo real permitió a BMW mostrar anuncios personalizados a aquellos usuarios que ya estaban investigando marcas de automóviles o que habían interactuado con contenido sobre vehículos de lujo. Esta estrategia no solo mejoró el alcance de la marca, sino que también ayudó a incrementar las ventas y la eficiencia de las campañas publicitarias, al reducir el desperdicio de impresiones en usuarios que no eran relevantes para la marca.
Sin embargo, no todos los casos de uso del RTB han sido exitosos. Un ejemplo de fracaso lo encontramos en la campaña de una marca de cosméticos, que implementó RTB sin una estrategia de segmentación adecuada. La empresa compraba inventario publicitario sin utilizar los datos necesarios para identificar a su audiencia, lo que llevó a que los anuncios se mostraran a usuarios no interesados en productos de belleza. Esto provocó altos costes publicitarios y una tasa de conversión extremadamente baja, demostrando que, aunque el RTB puede ser una herramienta muy eficaz, es necesario contar con una estrategia de segmentación sólida para aprovechar su potencial.
Ideas y recursos útiles
La implementación eficaz de una estrategia de RTB requiere planificación, herramientas adecuadas y una comprensión clara de los datos. A continuación, se presentan algunos trucos y recursos útiles para maximizar el rendimiento de las campañas basadas en RTB:
- Uso de una Demand-Side Platform (DSP): Para participar en subastas de RTB, es necesario utilizar una plataforma DSP. Las DSP permiten a los anunciantes pujar por inventario publicitario en tiempo real, optimizando las campañas en función del rendimiento y del perfil del usuario. Algunas de las DSP más populares incluyen Google Display & Video 360, MediaMath y The Trade Desk. Estas plataformas ofrecen análisis avanzados y opciones de segmentación basadas en datos de comportamiento, lo que facilita una gestión eficaz de las pujas y permite a los anunciantes optimizar el gasto publicitario en función de las conversiones.
- Integración de datos de primera mano (first-party data): Uno de los principales retos del RTB es la segmentación adecuada de la audiencia. Para optimizar esta segmentación, es fundamental utilizar datos de primera mano, que son aquellos recopilados directamente de los clientes y usuarios. Estos datos, que pueden incluir el historial de compras, el comportamiento de navegación en el sitio web o la interacción con el contenido de la marca, son muy valiosos para identificar audiencias con mayor probabilidad de conversión. Herramientas como Salesforce o HubSpot permiten recopilar y utilizar estos datos para mejorar la precisión de las campañas de RTB.
- Optimización en tiempo real: Uno de los mayores beneficios del RTB es la posibilidad de ajustar las campañas en tiempo real. A medida que se recogen datos durante la ejecución de la campaña, los anunciantes pueden analizar el rendimiento y ajustar las pujas, la segmentación y las creatividades de los anuncios para maximizar los resultados. Plataformas como Google Ads o AdRoll permiten la optimización automática de campañas en función de los datos en tiempo real, lo que aumenta las probabilidades de conversión y reduce el desperdicio publicitario.
- Uso de creatividades dinámicas: Las creatividades dinámicas permiten personalizar los anuncios en función del comportamiento del usuario o de otros datos específicos, como su localización geográfica o el dispositivo que está utilizando. Este tipo de anuncios son especialmente útiles en RTB, ya que permiten a los anunciantes ofrecer contenido altamente relevante para cada usuario individual. Herramientas como Sizmek o Google Web Designer permiten crear anuncios dinámicos que se adaptan automáticamente a las características del usuario, mejorando así la experiencia y aumentando las posibilidades de interacción.
- Segmentación avanzada basada en el comportamiento: Para que el RTB sea verdaderamente efectivo, es fundamental utilizar datos de comportamiento para dirigir los anuncios a los usuarios más propensos a interactuar con ellos. Los anunciantes pueden segmentar a los usuarios en función de su historial de navegación, sus interacciones anteriores con la marca o sus intereses expresados a través de redes sociales o búsquedas online. Esta segmentación avanzada asegura que las impresiones publicitarias se dirijan a usuarios con mayor intención de compra, mejorando el ROI de las campañas. Plataformas como Google Display & Video 360 y Criteo ofrecen opciones avanzadas de segmentación de comportamiento que permiten maximizar la precisión de las campañas.
- Prevención del fraude publicitario: El fraude publicitario es un riesgo en el uso del RTB, ya que algunos anunciantes pueden pagar por impresiones en sitios web fraudulentos o generadas por bots. Para evitar este problema, es esencial utilizar herramientas de verificación y prevención del fraude, como DoubleVerify o Integral Ad Science (IAS), que garantizan que las impresiones se generen en sitios web legítimos y que los anuncios se muestren a usuarios reales. Estas herramientas también proporcionan análisis detallados sobre la calidad del inventario publicitario, ayudando a optimizar las campañas y evitar el desperdicio de presupuesto.
- Medición y análisis continuo: Para maximizar el rendimiento del RTB, es esencial realizar un seguimiento continuo de las métricas clave, como las tasas de clics (CTR), las conversiones y el coste por adquisición (CPA). Herramientas como Google Analytics o Adobe Analytics permiten a los anunciantes analizar el rendimiento de sus campañas de RTB en tiempo real y realizar los ajustes necesarios para mejorar los resultados. Además, la implementación de pruebas A/B en los anuncios y las estrategias de puja permite identificar qué enfoques son más efectivos para alcanzar a la audiencia adecuada.
- Uso de retargeting: El retargeting es una técnica poderosa dentro del RTB que permite volver a mostrar anuncios a usuarios que han visitado un sitio web o interactuado con una marca, pero que no han completado una conversión. A través del retargeting, las empresas pueden recaptar el interés de esos usuarios y aumentar las probabilidades de conversión. Herramientas como AdRoll o Google Ads permiten configurar campañas de retargeting automáticas, mostrando anuncios personalizados a aquellos usuarios que ya han mostrado un interés previo en el producto o servicio.
El RTB ha revolucionado la forma en que se compra y se vende publicidad online, permitiendo a los anunciantes alcanzar a sus audiencias de manera más precisa y efectiva. Con una correcta implementación y el uso adecuado de las herramientas disponibles, las campañas basadas en RTB pueden ofrecer un alto retorno de inversión y mejorar significativamente los resultados de marketing digital.
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