Cómo customizar tus pujas y enriquece los resultados de tu campaña en Display&Video 360

El ecosistema digital cambia constantemente y la industria necesita adaptarse a las necesidades de los clientes es por ello que cada vez necesitamos que nuestras acciones sean más eficientes, flexibles y cualificadas en el sistema programático actual.

Desde un modelo de puja fija con optimizaciones constantes y manuales, evolucionamos hacia un modelo de puja algorítmica en base a diferentes objetivos ofrecidos por Display & Video 360. Entre ellos, encontramos modelos de puja optimizados a clicks, a generar conversiones, a alcanzar un valor de CPA específico así como lanzar el mayor número de impresiones visibles e incluso optimizar nuestras campañas de vídeo para ser reproducidas en su totalidad.

Pero, ¿qué pasa cuando el objetivo de nuestra campaña es algo más ambicioso? 

Lo ideal sería poder determinar el valor de las pujas que generamos en nuestro DSP potenciando la búsqueda de usuarios de alto valor, definiendo por ejemplo, cestas medias, tiempo en página, asignar pesos a diferentes momentos del funnel o potenciar las pujas en aquellos usuarios con propensión a convertir bajo un objetivo de Google analytics y así mejorar las oportunidades de negocio de nuestras campañas y la búsqueda de tráfico cualificado.

Todos estos ejemplos son posibles gracias a la opción de Custom Bidding de DV360 que nos permite combinar todas las palancas de machine learning junto con los insights y contexto de cada cuenta y obtener así una optimización personalizada a las necesidades de nuestro cliente.

Desde Jellyfish, trabajamos este modelo de puja optimizando las líneas del DSP a la consecución de objetivos de conversión de Google Analytics con el objetivo de que el algoritmo tenga en cuenta a los usuarios potenciales que vienen de una táctica de display y que puedan acabar convirtiendo en un modelo last click, influenciando a las acciones de orgánico y reportado desde esta plataforma.

¿Cómo podemos empezar? Es interesante siempre que planteamos un cambio o una nueva palanca en nuestro DSP comparar los resultados con lo que ya veníamos haciendo y basar en datos las conclusiones para poder definir si estas estrategias mejoran nuestro performance o no.

Jellyfish trabaja este modelo con uno de sus anunciantes donde su objetivo principal es la generación de leads y Google Analytics es la herramienta principal de reporte de performance a un modelo last click, por los que nos pareció interesante poder pujar por usuarios con mayor potencial para convertir en este modelo

Para ello, a través de un “Experiment and Lift” comparamos el performance del propio algoritmo de Google orientado a maximizar volumen de conversiones Vs el algoritmo customizado en base al objetivo de Analytics teniendo en cuenta un “cookie split” del 50% para ajustar al máximo la igualdad de condiciones en el test.

Observamos que los resultados son positivos, eficientando costes, mejorando el tráfico en un 5% y generando un 50% más de conversiones en Google Analytics.

Si os animáis a probar este tipo de modelo de puja, debemos tener en cuenta un mínimo de 1.000 impresiones del mismo advertiser durante los últimos 30 días para cada Floodlight o goal utilizado. De esta forma el algoritmo tendrá historial suficiente para empezar a trabajar, aunque recomendamos 1 semana de aprendizaje antes de activarlo en la estrategia y por supuesto, no olvidéis analizar los datos después de un espacio mínimo de tres semanas para tener resultados concluyentes.

Las posibilidades “Custom bidding” son muy amplias por lo que os animamos a ser creativos para lograr los objetivos de vuestros anunciantes e implementar diferentes opciones desde las más simples a las más complejas. 

La mejora de resultados, empieza en probar cosas nuevas #bepassion.